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[发明专利]视觉算法生成方法、交互平台、存储介质及计算机设备-CN202310739772.6在审
发明人：顾善中;张康达;惠慧;田晓明 -专利权人：东集技术股份有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F8/33 文献下载
摘要：本申请提供的视觉算法生成方法、交互平台、存储介质及计算机设备，当获取到用户输入的多模态数据后，视觉算法交互平台可以确定目标语言模型，由于该目标语言模型是预先经过三阶段训练得到，且第一阶段为无监督预训练，第二阶段为有监督微调训练，第三阶段为有激励的强化训练，目标语言模型可以在无监督预训练阶段通过大量的无标签样本学习到一些更加普遍和适用的特征后，接着在有监督微调训练阶段通过有标签样本来学习与视觉算法相关的特征，最后在有激励的强化训练阶段使用强化学习的方式来更新语言模型，最后视觉算法交互平台可以将预测得到的算法处理逻辑发送至前端页面进行展示，以便从业人员直接根据该算法处理逻辑来对视觉项目进行开发。
视觉算法生成方法交互平台存储介质计算机设备

[发明专利]数字视觉记忆训练方法及装置-CN201410194614.8有效
发明人：许福运;许巧智;刘伊濛 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2014-05-09 - 公布日： 2014-09-24 - 主分类号： G09B5/02 文献下载
摘要：本发明的数字视觉记忆训练方法，包括：a).显示由若干合并组形成的第一屏图像，合并组由n×n个数字块组成；b).显示第二屏图像，第一屏与第二屏图像的区别在于：第一屏与第二屏图像合并组上存在一个不同的数字块；c).找出不同数字块；d).判断训练是否完毕；e).增加合并组数目；f).训练结束。本发明的数字视觉记忆训练装置，包括计算机、第一块液晶触摸屏和第二块液晶触摸屏。本发明的数字视觉记忆训练方法和装置，通过第一屏图像与第二屏图像中一个数字块的差异，来考察训练者在观察两个图像时的数字识别能力、视觉能力和记忆能力，有效地实现了数字视觉记忆训练，不仅有利于缓解眼部疲劳、锻炼睫状肌
数字视觉记忆训练方法装置

[发明专利]汉字视觉记忆训练方法及装置-CN201410194490.3有效
发明人：许福运;许巧智;刘伊濛 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2014-05-09 - 公布日： 2014-07-23 - 主分类号： G09B5/02 文献下载
摘要：本发明的汉字视觉记忆训练方法，包括：a)显示由若干合并组形成的第一屏图像，合并组由n×n个汉字块组成；b)显示第二屏图像，第一屏与第二屏图像的区别在于：第一屏与第二屏图像合并组上存在一个不同的汉字块；c)找出不同汉字块；d)判断训练是否完毕；e)增加合并组数目；f)训练结束。本发明的汉字视觉记忆训练装置，包括计算机、第一块液晶触摸屏和第二块液晶触摸屏。本发明的汉字视觉记忆训练方法和装置，通过第一屏图像与第二屏图像中一个汉字块的差异，来考察训练者在观察两个图像时的汉字识别能力、视觉能力和记忆能力，有效地实现了汉字视觉记忆训练，不仅有利于缓解眼部疲劳、锻炼睫状肌
汉字视觉记忆训练方法装置

[发明专利]一种游戏化视觉训练方法-CN202011118444.7在审
发明人：邱飞岳;刘苗;陆佳峰 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： A61H5/00 文献下载
摘要：一种游戏化视觉训练方法，属于视觉训练技术领域。该方法基于计算机基本组件和红蓝分视眼镜等硬件设备，通过红蓝立体显示原理设计训练内容，利用眼球主动运动的原理，牵引训练者的眼球运动，提升睫状肌和眼外肌的收缩能力、立体视觉、注意力和视觉分辨能力，进而达到视疲劳防治考虑到几何图形对于儿童青少年视空间能力发展的促进作用，训练中的视标采用一系列带开口方向的立体几何图形，且通过各种方式实现游戏难度变化，激发并维持儿童青少年玩家的内部动机，提升视觉训练的依从性。
一种游戏视觉训练方法

[发明专利]一种基于视触融合的室外移动机器人地形识别方法-CN201911088893.9在审
发明人：刘华平;王召新;张威;续欣莹;孙富春 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出的一种基于视触融合的室外移动机器人地形识别方法，首先根据不同路面材质选择地形种类；针对不同地形采集触觉和视觉两种模态数据，并划分训练集和测试集；构建级联宽度学习网络并使用触觉训练样本集和视觉训练样本集对该网络进行训练，训练过程中，先进行触觉和视觉初步特征提取，再进行触觉和视觉融合特征提取，随后将融合后的触觉特征矩阵和视觉特征矩阵经宽度学习分类算法，通过岭回归的广义逆近似求得地形识别分类结果作为级联宽度学习网络的输出；最后将测试集输入训练完毕的级联宽度学习网络中，得到地形识别的分类结果。
一种基于融合室外移动机器人地形识别方法

[发明专利]针对常见REC模型的弱监督训练方法-CN202310039443.0在审
发明人：纪荣嵘;孙晓帅;周奕毅;金磊 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：针对常见REC模型的弱监督训练方法，属于图像处理技术领域。用于根据现有弱监督指向性视觉理解模型，生成对应的伪标签，对现有任意的指向性视觉理解模型进行监督和训练。包括以下步骤：给定RGB图像和对应的文本描述，使用现有的弱监督指向性视觉理解模型，生成对应的伪标签，即图像中和文本描述对应的边界框，然后使用伪标签对任意的指向性视觉理解模型进行监督和训练，为减少伪标签的噪声影响，采用随机调整尺寸的数据增强和指数移动平均(EMA)策略，最终得到一个采用全监督方式进行训练的指向性视觉理解模型，取得更好的预测性能。
针对常见 rec 模型监督训练方法

[发明专利]一种视觉敏感信息检测模型训练方法、装置和设备-CN202210174086.4在审
发明人：张淯易;陈维强;高雪松 -专利权人：海信集团控股股份有限公司
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开涉及一种视觉敏感信息检测模型训练方法、装置和设备，该方法包括：获得训练样本集；将所述训练样本集中的图片分别输入第一网络模型和第二网络模型，进行特征提取并预测敏感度，以输出所述图片的标签为目标对第一网络模型和第二网络模型进行不同程度的训练；将训练样本集中的图片输入训练后的第一网络模型和第二网络模型，确定第一网络模型和第二网络模型对所述图片提取的特征的差值；将训练后的第一网络模型或第二网络模型作为视觉敏感信息检测模型，将各图片对应的特征的差值输入视觉敏感信息检测模型，进行特征提取并预测敏感度，以输出所述图片的标签为目标训练视觉敏感信息检测模型。本公开提高了对于视觉敏感信息的识别准确度。
一种视觉敏感信息检测模型训练方法装置设备

[发明专利]一种针对发展性阅读障碍儿童的训练系统-CN202110978767.1在审
发明人：骆艳 -专利权人：骆艳
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： A61M21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对发展性阅读障碍儿童的训练系统，包括：中央执行系统模块，采用n‑back、数字活动记忆、刷新任务、加减法转换、数字字母转换、stroop任务、Go/No‑Go任务，训练青少年儿童工作记忆中的刷新、转换、抑制能力；视觉空间工作记忆模块，采用视觉矩阵任务、视觉图形任务和Crosi广度任务，训练青少年儿童加工视觉和空间信息的能力；缓冲器模块，采用空间言语整合和空间言语分离任务，训练青少年儿童的空间言语整合和分离信息的能力；言语工作记忆模块，采用视觉方面的汉字记忆模块和听觉方面的押韵判断，训练青少年儿童言语工作记忆方面的能力。
一种针对发展性阅读障碍儿童训练系统

[发明专利]一种基于视觉目标的注意力全息智能训练系统及方法-CN202210469481.5在审
发明人：李翩翩;秦靖然;贺赫;陈立鹏;冯天琪;王祎玮;王雨蝶;章未 -专利权人：温州医科大学
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： A61H5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉目标的注意力全息智能训练系统及方法，涉及视觉训练技术领域，为了解决在视觉训练前期的检测以及训练数据整合的问题。本基于视觉目标的注意力全息智能训练系统及方法，视觉检测系统可以根据使用者的自身情况使VR眼镜进行调整，调整为最佳配合使用者的状态，VR调试系统将根据使用者双眼的情况生成VR音频生成模块和VR环境生成模块
一种基于视觉目标注意力全息智能训练系统方法

[发明专利]一种深度学习网络训练方法、装置、设备及存储介质-CN202211175040.0在审
发明人：艾建勇;丁文博 -专利权人：上海汽车集团股份有限公司;上海汽车工业（集团）有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种视觉感知模型训练方法、装置、设备及存储介质，可用于人工智能领域，该方法中，首先，获取相机内参、相机外参、相机捕捉图像以及相机捕捉图像中识别目标的标注二维表达式；然后，根据预设的视觉感知模型、相机内参以及相机外参，确定相机捕捉图像中识别目标的预测三维表达式；接着，基于识别目标的预测三维表达式和相机捕捉图像中识别目标的标注二维表达式，得到网络损失；最后，根据网络损失，训练视觉感知模型。由此，不需获取识别目标的三维真值即可得到网络损失，从而在训练过程中完成参数梯度的反向传播，实现视觉感知模型的无真值训练，能够以低成本的方式对视觉感知模型进行训练。
一种深度学习网络训练方法装置设备存储介质

[发明专利]视觉检索模型的无监督训练方法、装置和电子设备-CN202310364413.7有效
发明人：郭海云;闫天翊;王金桥;唐明 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/78 文献下载
摘要：本发明提供一种视觉检索模型的无监督训练方法、装置和电子设备，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：将图像样本集输入视觉检索模型进行特征提取处理，获得目标特征信息；基于目标特征信息，为图像样本集中的各图像样本生成初始伪标签，并以各非离群图像样本为节点构建第一KNN图；以第一KNN图和目标特征信息为训练数据，以初始伪标签为监督数据对伪标签校正模型进行训练获得目标伪标签校正模型；基于目标特征信息，以图像样本集中的各图像样本为节点构建第二KNN图；将第二KNN图输入目标伪标签校正模型，获得校正伪标签；以图像样本集为训练数据，以校正伪标签为监督数据对视觉检索模型进行训练。该方法能提高视觉检索模型的性能。
视觉检索模型监督训练方法装置电子设备

[发明专利]视觉问答模型的训练方法及装置、问答方法、介质、设备-CN202210686881.1有效
发明人：王昊 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本公开是关于一种视觉问答模型的训练方法及装置、问答方法、介质、设备，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取原始图像以及与原始图像对应的原始问题文本，并利用视觉特征提取模型提取原始图像中包括图像特征；利用自然语言特征处理模型提取原始问题文本中包括的第一文本特征并利用信息融合模型对图像特征以及第一文本特征进行融合，得到第一预测结果；利用概率簇重校准模型对第一预测结果进行校准，得到第二预测结果，并根据第二预测结果以及与原始图像以及原始问题文本对应的特征标签，构建第一损失函数；基于第一损失函数对待训练的视觉问答模型进行训练，得到训练完成的视觉问答模型。本公开提高了训练完成的视觉问答模型的精确度。
视觉问答模型训练方法装置介质设备

[发明专利]一种提高视觉清晰度和敏锐度的训练系统-CN201710115647.2在审
发明人：杨凯瑜 -专利权人：上海思明堂生物科技股份有限公司
申请日： 2017-03-01 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： A61H5/00 文献下载
摘要：一种提高视觉清晰度和敏锐度的训练系统，包括有精细目力训练系统，立体视觉训练系统，量化远视训练系统和儿童弱视训练系统。立体视觉训练是以保持飞机匀速移动为特色的立体游戏训练软件，利用迎面飞石的不断干扰躲避飞石，保证飞机向前移动来调动孩子的专注力，强化刺激促进立体感的产生。精细目力训练是基于色彩冲击、动态切换，又结合动物、字母、水果的特点，形成不同的训练游戏，寓训练于乐，高效地调动孩子训练的积极性，提高他们视物的敏锐度、清晰度。量化远视训练利用视力表中视标大小复制一批数字、动物、水果混合视标，借助手动或自动两种模式，随机呈现不同图片，让孩子辨识，能够从心理上增强孩子想辨识出目标物的信心。
一种提高视觉清晰度敏锐训练系统

[发明专利]一种基于裸眼3D显示的视觉训练方法及系统-CN201910470564.4有效
发明人：周建英;张瀚韬;吴智超;陈学浩;李焜阳 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： H04N13/302 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于裸眼3D显示的视觉训练方法，包括：获取待训练用户的眼球处于正常情况下的第一屈光数据；经过预设时间后，获取所述待训练用户经过散瞳操作后的第二屈光数据；判断所述第一屈光数据与所述第二屈光数据的差值是否大于预设阈值；若是，则根据所述差值制定训练计划；若否，则判定所述待训练用户为非适用人群，停止视觉训练；根据所述训练计划播放3D训练视频。本发明还公开了一种基于裸眼3D显示的视觉训练系统。采用本发明实施例，通过对训练者进行适用性判断、并采用3D训练视频与游戏以提升训练者眼肌运动能力，从而达到有效近视改善。
一种基于裸眼显示视觉训练方法系统

[发明专利]基于视觉语言预训练模型的机器人操控方法、装置及介质-CN202211493655.8在审
发明人：廖建峰;宋伟;朱世强;孟启炜 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于视觉语言预训练模型的机器人操控方法、装置及介质，所述方法包括：获取实时的视觉感知信息和自然语言指令，将该视觉感知信息和自然语言指令作为一操控策略深度学习网络模型的输入，获得对应的机器人动作指令；其中，所述操控策略深度学习网络模型的训练过程包括以下步骤：搭建机器人操控的仿真环境，在该仿真环境中生成第一训练数据集，构建包含视觉语言预训练的操控策略深度学习网络模型对操控策略深度学习网络模型进行预训练；采集真实场景数据集并处理，生成第二训练数据集，对经预训练的操控策略深度学习网络模型进行小样本迁移训练，微调模型参数，获得最终的操控策略深度学习网络模型。
基于视觉语言训练模型机器人操控方法装置介质