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[发明专利]一种CTC调度的自动化监控方法及设备-CN202111554536.4有效
发明人：许野平;井焜;张朝瑞 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： B61L27/53 文献下载
摘要：本申请公开了一种CTC调度的自动化监控方法及设备，应用于CTC调度的自动化监控系统，系统包括第一摄像头、调控中心，方法包括：确定预先放置在监控屏幕的对应位置的第一摄像头，通过第一摄像头对监控屏幕上的CTC图像进行采集；对CTC图像进行预处理，以对CTC图像进行图像分析；对预处理后的CTC图像进行图像分析，以根据图像像素确定CTC图像中的目标，并确定目标的显示信息；对目标进行自动监控，若监测到目标的显示信息为异常状态，则根据异常，判断CTC调度系统是否存在异常；若否，则通过调控中心进行报警。本申请通过对CTC监控屏幕进行图像拍摄，通过建模分析，完成对CTC系统信息的自动监控。
一种 ctc 调度自动化监控方法设备

[发明专利]一种基于传染病防控的出行管理系统及方法-CN202210859967.X在审
发明人：刘建锋;井焜;丁鑫;马文英;王卫中;郭恩英 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明属于通信技术领域，提供了一种基于传染病防控的出行管理系统及方法，该方案采用平台+智能终端模式，出行人员可通过人脸或读证或扫码任一方式快速准确的返回健康信息实时状态及最新生物检测结果，结合智能测温快速甄别异常人员实现了“健康信息+生物检测+生物检测时效+体温”一屏展示，又大大提高通关效率，避免因人员拥堵而带来的交叉感染风险。出行人员在通过设备验证的同步完成对出行场所的溯源定位，取代场所码功能，进一步简化出行人员工作复杂度、同时也大大降低了防控工作人员的劳动强度及接触感染风险。
一种基于传染病出行管理系统方法

[发明专利]一种基于特征提取的神经网络目标检测方法及系统-CN202211729611.0在审
发明人：许野平;井焜;朱爱红;陈春漪;刘辰飞;陈英鹏;张朝瑞 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征提取的神经网络目标检测方法及系统，包括：获取待检测图像，将所述待检测图像输入至训练好的神经网络目标检测模型，输出图像目标检测结果；其中，所述神经网络目标检测模型的输出层输出设定维数的特征向量；将所述特征向量与预先设定的感兴趣目标的图像样本的特征向量进行比较，选取出与待检测图像的特征向量最接近的图像样本，得到待检测图像的目标检测结果。本发明所提出的神经网络目标检测模型的输出为固定维数的特征向量，神经网络目标检测模型的结构与目标类型种类无关，简化了模型的计算量，提高了目标检测的效率和准确率，同时使得模型更具有通用性。
一种基于特征提取神经网络目标检测方法系统

[发明专利]一种双分支行人异常行为识别方法、设备及介质-CN202211731583.6在审
发明人：陈英鹏;张朝瑞;刘辰飞;许野平;井焜 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种双分支行人异常行为识别方法、设备及介质，方法包括：获取包含有行人异常行为的图像；将行人的头部区域与身体区域分割；对头部区域和身体区域进行特征提取，并通过浅层特征对头部区域对应的细节行人异常行为进行分类预测，通过深层特征对身体区域对应的整体行人异常行为进行分类预测；通过损失函数对神经网络模型进行训练。针对细节异常行为，利用浅层特征使得保留了更多有效信息，从而使得模型分类性能得到提升。不针对连续帧进行处理，也就不包含有时间深度上的维度处理，由此属于2D网络。利用简单的2D网络直接去替换3D网络去直接进行分类，使得模型计算量和复杂度更为简化，使得其能够有效在低算力嵌入式设备部署运行。
一种分支行人异常行为识别方法设备介质

[发明专利]一种基于芯片和深度学习的半自动菜品样本采集方法-CN202011575627.1有效
发明人：王阔阔;许野平;瞿晨非;井焜 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/68 文献下载
摘要：本发明公开一种基于芯片读取和深度学习的半自动菜品样本采集方法，本方法使用芯片读取的方法来确定菜品的名称，同时使用深度学习的网络来判定此菜品在摄像头下的位置区域，两者相结合的办法来采集更多的样本。在不影响自助用餐的情况下，增加了样本的收集范围和样本采集的数量。将多分类问题化简为二分类问题，不需要预训练模型，由于菜品表面特征同时不属于敏感信息，又以牺牲部分准确率作为代价换取采集样本速度的大幅度提升，对后续的菜品识别网络的训练迭代升级提供了更坚实的保障。
一种基于芯片深度学习半自动菜品样本采集方法

[发明专利]一种基于UWB的智慧餐饮实现方法-CN202011615332.2有效
发明人：马新;平志远;孔德龙;井焜 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06Q50/12 文献下载
摘要：本发明公开一种基于UWB的智慧餐饮实现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：根据食堂建筑结构设计UWB基站3布置数量和位置，使所述UWB基站3信号应能够有效覆盖整个取餐区域和就餐区域；步骤二：边缘计算终端6根据食堂取餐动线图和精准计量备餐终端5的UWB定位信息，建模确定有效取餐区范围；步骤三：所述边缘计算终端6根据就餐区域的实际大小提前预置有效的就餐范围；步骤四：UWB卡片发放装置1的人脸识别设备通过网络与边缘计算终端6通信。本发明涉及智慧餐饮领域，具体地讲，涉及一种基于UWB的智慧餐饮实现方法。本发明方便智慧餐饮实现。
一种基于 uwb 智慧餐饮实现方法

[发明专利]一种基于随机扰动网络的开放性答案生成方法-CN202011298514.1有效
发明人：井焜;王太浩;张传锋;朱锦雷 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F40/242 文献下载
摘要：本方面公开一种基于随机扰动网络的开放性答案生成方法，本方法在训练答案生成网络时，同时训练一个产生随机扰动、多模态扰动层集成的扰动网络，所述扰动网络在前向传播过程中对输入信息进行修正，使得任意两次输入的语义编码都不是完全相同的，并且答案生成网络与扰动网络协同训练，扰动网络不会使答案生成模型生成不合理的文本；基于此，对于任意两次输入，本方法给出不完全相同但都正确的答案。本方法在不同的时间、地点、情境下可以生成多样化的答案，这样的能力与人类的表现更为相近，也使得模型具有更好的环境适应性和更高的智能化程度。
一种基于随机扰动网络开放性答案生成方法

[发明专利]一种基于改进GAN网络的空间视场图像生成方法-CN202011517733.4有效
发明人：朱锦雷;张传锋;井焜;朱爱红 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进GAN网络的空间视场图像生成方法，本方法将重叠面积大于阈值的样本划分为一组，从不同组中分别抽取数据加入训练集与验证集，根据样本参数即三维位置（x,y,z）、视角（yaw，pitch，roll）和焦距（f），训练集向验证集指定样本几何投射，得到该样本的投射训练集，GAN网络以投射训练集训练生成模型，以其对应的验证集样本训练判别模型。本方法是一个不经过三维空间建模的视场图像生成方法，即输入其它参数的二维图像序列，得到一个新参数条件下的二维视场图像，中间没有三维空间建模过程。
一种基于改进 gan 网络空间视场图像生成方法

[发明专利]一种红外可见光的跨模态行人重识别方法、设备及介质-CN202211011952.4在审
发明人：朱锦雷;井焜;刘辰飞;张传锋 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种红外可见光的跨模态行人重识别方法、设备及介质，涉及图像识别技术领域，方法包括：通过双模采集装置，采集待识别行人对应的行人图像，其中，行人图像包括可见光图像和红外图像中的任意一种或多种；将行人图像，输入至预先训练的跨模态特征生成模型，生成行人图像对应的行人跨模态特征，其中，跨模态特征生成模型使用双模态图像数据集进行训练，损失函数包括中心最大平均差异损失函数、类内异质中心损失函数以及跨模态三元组损失函数；将行人跨模态特征与预先构建的特征库中的特征进行对比，得到特征库中符合要求的指定特征，以根据符合要求的指定特征，确定待识别行人的身份识别结果。
一种红外可见光跨模态行人识别方法设备介质

[发明专利]一种针对多轮对话系统鲁棒性的检查方法及系统-CN202211012300.2在审
发明人：张琨;井焜;朱锦雷;张传锋;张汉同 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种针对多轮对话系统鲁棒性的检查方法及系统，方法先进行多轮对话路径生成，根据对话录入系统中的意图、槽值、反问、答案四种类型知识通过遍历多叉树的方式生成所有完整的对话路径；然后进行路径冲突检测，检测对话路径中意图及其激活语、槽值及其泛化表示之间是否存在包含关系；最后多轮对话模拟，根据对话路径逐一检查每一轮问答中对话系统是否能够正确回应。本发明极大减小人力的同时，提高系统的鲁棒性，有效改进系统最终体验效果。
一种针对轮对系统鲁棒性检查方法

[发明专利]一种基于静动结合的模糊手势识别方法、设备及介质-CN202210699073.9在审
发明人：朱锦雷;井焜;朱爱红;张汉同;张子良 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于静动结合的模糊手势识别方法、设备及介质，方法包括：提取用户在当前时刻待识别手势图像的手势特征点，将手势特征点作为第一特征点；对第一特征点的第一位置差分函数进行归一化，生成空间域特征矩阵；获取用户在预设历史时长内的多帧历史手势图像；提取每帧历史手势图像的手势特征点，在相邻帧历史手势图像中，确定处于相同位置的手势特征点，并将处于相同位置的手势特征点作为第二特征点；对第二特征点的第二位置差分函数进行归一化，生成时空序列特征矩阵；将空间域特征矩阵与时空序列特征矩阵分别输入至预先构建的深度卷积神经网络模型，输出用户在当前时刻的手势姿态以及手势动作类别，提高了手势识别准确率。
一种基于结合模糊手势识别方法设备介质

[发明专利]一种对话关键词提取方法、设备及介质-CN202210778499.3在审
发明人：井焜;潘玲玲;朱锦雷;张传锋 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本申请公开了一种对话关键词提取方法、设备及介质，方法包括：获取对话系统预先存储的标准问题集合，并对每个标准问题进行分词，得到每个标准问题的分词集合；根据每个标准问题的句子长度，确定每个标准问题的待提取的关键词数量；将关键词数量与分词集合输入至预设神经网络模型，提取每个标准问题的关键词；根据每个标准问题的关键词，检测对话系统的问答正确率；若问答正确率小于预设阈值，则确定待调整的指定标准问题，以调整指定标准问题的关键词数量。通过预设神经网络模型，结合关键词数量与分词集合两个因素，能够自动高效地提取每个标准问题的关键词，自动调整关键词数量，在减少计算压力的同时，合理设置每个标准问题的关键词数量。
一种对话关键词提取方法设备介质

[发明专利]一种跨域无监督行人重识别方法、设备及介质-CN202210922288.2在审
发明人：朱锦雷;井焜;许野平 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种跨域无监督行人重识别方法、设备及介质，方法包括：采集包含待识别行人的行人图像；将行人图像输入至预先训练的模型中，模型在目标域中进行无监督训练时，损失函数包括邻域对抗损失函数和邻域连续性损失函数中的至少一种，邻域对抗损失函数和邻域连续性损失函数根据批处理组中特征之间的特征距离值得到；根据模型的输出，得到行人重识别结果。引入邻域对抗损失函数，由于其取决于目标域图像内的距离，不需要伪标签支持，故而能够拉近特征高相似度的图像，并推开特征低相似度的图像。而引入邻域特征连续性损失函数，通过使得同类特征朝着同一方向收敛，进一步提升网络模型的识别性能。由此提高了模型对行人重识别的识别准确度。
一种跨域无监督行人识别方法设备介质

[发明专利]一种知识驱动的图像模糊区域清晰度增强方法-CN202011517771.X有效
发明人：朱锦雷;井焜;张子良;李明 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种知识驱动的图像模糊区域清晰度增强方法，本方法首先利用输入图像对应的GAN网络模型进行多次探测目标位置及类型及目标区域纹理细节增强，直至多次识别目标保持一致，本步骤识别的目标记为A。然后基于知识图谱联想关联实体，联想得到目标A的关联实体Bi，并记录目标A与关联实体Bi的关联值Wi。最后调取关联实体的独立GAN网络模型，N个独立GAN网络模型生成N个特征向量，将N个特征向量合并后，再次输入共存GAN网络模型，共存GAN网络模型输出增强的目标区域。本发明根据已知背景参考对象的纹理特征，从而增加图像模糊区域的清晰度。
一种知识驱动图像模糊区域清晰度增强方法

[发明专利]一种多标签实体标注方法-CN202111062720.7有效
发明人：张传锋;朱锦雷;井焜;张琨;潘玲玲 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F40/169 文献下载
摘要：本发明提出了一种多标签标注方法，该方法主要包括一种多标签实体标注的处理流程、一种基于深度学习的多标签实体预测模型和一种基于在线纠错的反馈式模型优化框架。与已有的实体标注方法相比，一方面本发明提出的方法可以实现对税务领域特有信息的标注抽取，另一方面本发明提出的自动标注模型可以处理为同一段字符串赋予多种实体标签的问题，此外，本发明中的实时反馈式模型优化框架为模型的迭代进化提供了一种可行的方案，使模型在每次交互中逐渐优化，具有重要实践价值。
一种标签实体标注方法

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