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[发明专利]基于双目摄像头和深度特征匹配的物体测量方法和系统-CN202211642832.4在审
发明人：刘大伟;胡笳;张邱鸣;车少帅;管羽晟 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G01B11/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双目摄像头和深度特征匹配的物体测量方法和系统，其中方法包括将点P1和点P2分别与待测物体的端点PAS和端点PAE重合，得到端点PAS和端点PAE在主摄像头拍摄显示界面上的像素坐标；获取主摄像头拍摄待测物体的图像A和副摄像头拍摄待测物体的图像B；计算图像B中待测物体的端点PBS和端点PBE在副摄像头拍摄显示界面上的像素坐标；根据端点PAS和PAE在主摄像头拍摄显示界面上的像素坐标、端点PBS和端点PBE在副摄像头拍摄显示界面上的像素坐标计算待测物体的长度。本发明采用双目摄像头和深度学习模型特征匹配相结合的方式，计算效率高，具有较高的准确性。
基于双目摄像头深度特征匹配物体测量方法系统

[发明专利]一种通信业务工单中信息的提取方法、装置和电子设备-CN202211413710.8在审
发明人：刘振冲;刘大伟;车少帅;刘婕梅;钱德荣;张邱鸣;管羽晟 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种通信业务工单中信息的提取方法、装置和电子设备，该方法包括：获取针对目标通信业务的目标工单文本数据，并从目标工单文本数据中，提取目标用户信息；根据目标工单文本数据，确定目标通信业务的目标事件类型；从目标工单文本数据中，提取针对目标事件类型的目标事件元素，和触发目标事件类型的目标通信业务的目标原因信息，目标事件元素用于表示目标通信业务对应的事件；根据目标事件类型、目标事件元素信息、目标用户信息和目标原因信息，输出针对目标工单文本数据的信息提取结果。通过本发明实施例，实现了高效地对通信业务的工单中的信息的提取。
一种通信业务工单中信息提取方法装置电子设备

[发明专利]一种概率化定位文本分类模型输入样本中分类关键位置的方法-CN202211691731.6在审
发明人：叶文武;张邱鸣;管羽晟;洪子尧;车少帅 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种概率化定位文本分类模型输入样本中分类关键位置的方法，包括：加载文本分类模型，读取待预测文本并进行预处理，得到分词序列；将分词序列映射为词表索引序列X，将X输入文本分类模型，进行分类模型的前向传播计算，得到位于池化层之前的最高维特征向量矩阵；将每一个分类类别的全连接层参数作为权重映射到特征向量上；将分类预测结果在最高维特征向量上的概率化贡献值根据一对一的对应方式映射到最低维输入特征的每一个位置上；将映射到最低维输入特征的概率化贡献值转化为热度图的形式叠加在文本序列上，形成可解释性的可视化效果。可解决注意力矩阵不能很好地进行模型可解释以及替换对比法不够准确和直观的问题。
一种概率定位文本分类模型输入样本关键位置方法

[发明专利]一种引入深层次行为理解的视频浓缩方法-CN202011162596.7有效
发明人：王一鸣;胡笳;车少帅;刘大伟;张邱鸣;管羽晟;刘婕梅 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种引入深层次行为理解的视频浓缩方法，包括：分离得到前景图像和背景图像；对前景图像中的运动对象进行目标检测，生成每个运动目标的运动轨迹；结合背景图像对每个运动目标的运行轨迹进行深层次行为理解；按照运动目标建立图像数据库，将与其相关的前景图像以及对应的结构化标签和行为标签存储至图像数据库；根据输入的检索标签信息，匹配得到对应的结构化标签或行为标签，结合运动轨迹将符合匹配标签的前景图像融合对应的背景图像，生成符合检索标签的浓缩视频。本发明能够在视频浓缩过程中引入了对视频行为的深层次理解步骤，结合标签的使用，有效提高人们检索视频中关键信息的效率，极大方便了监控视频的浏览和存储。
一种引入深层次行为理解视频浓缩方法

[发明专利]一种基于VR、多摄像头与机器人联动的布局合理性检测方法-CN202111344957.4在审
发明人： 张邱鸣;胡笳;刘大伟;车少帅;管羽晟;洪子尧 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明一种基于VR、多摄像头与机器人联动的布局合理性检测方法，其步骤为：步骤1、生成初步的VR效果图；步骤2、在VR场景中进行台面、家具尺寸选择及调整摆放位置，并实时更新VR场景效果；步骤3、客户在感受VR场景时，场馆中的多摄像头会对客户的位置及姿态进行实时检测，与VR场景连同分析，判断当前客户是否会与墙面、台面、家具等发生碰撞，从而调尺寸及位置；步骤4、客户在感受VR场景的同时，场馆中的智能机器人会随着客户的位置进行联动，也会模拟家具和台面的尺寸，动态调整尺寸及位置；步骤5、根据实际调整后的VR场景图，输出合理的设计布局图。本发明可增强客户的体验感，有助于提高设计的效率和满意度，完善设计方案的准确性。
一种基于 vr 摄像头机器人联动布局合理性检测方法

[发明专利]一种基于XLNet-BiGRU-CRF的智能问答方法-CN202110913182.1在审
发明人：刘大伟;胡笳;车少帅;张邱鸣;张玮 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于XLNet‑BiGRU‑CRF的智能问答方法，包括步骤：训练XLNet中文模型；获取语料数据；构建XLNet‑BiGRU‑CRF神经网络模型并训练；对待识别的用户问题的文本内容进行实体识别；根据实体识别结果提取数据库中具有对应实体的若干相关问题，将用户问题分别与若干相关问题作Embedding句向量余弦相似度比较，将相似度得分最大的相关问题的答案作为目标结果，同时将相似度分数排名第二和第三的相关问题提供给用户作为相似问题供用户参考。本发明利用训练完成的模型对用户问题的文本语料进行处理，并结合知识图谱检索方法能够更加快速、精准地得到问题答案。
一种基于 xlnet bigru crf 智能问答方法

[发明专利]一种融合语义分类与知识图谱的坐席辅助问答方法与系统-CN202110629753.9在审
发明人：刘婕梅;刘大伟;王伦;胡笳;车少帅;张邱鸣 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合语义分类与知识图谱的坐席辅助问答方法及系统，步骤如下：S1：语料收集和预处理；S2：构建知识图谱问答库：根据步骤S1预处理后数据构造数据集，利用构造的三元组数据集建立知识图谱问答库，每个三元组由问题实体、问题属性和答案组成；S3：构建实体识别模型；S4：知识图谱检索；S5：关键词提取：对步骤S1预处理后的语料进行关键词提取，并将提取结果存入数据库；S6：k‑means问题聚类；S7：候选答案的相似度计算：将S4和S6中得到的候选答案与用户输入的问题进行文本相似度计算，得到相似度值最高的文本答案，输出给用户。本发明能够准确识别用户进线意图，调取相应的知识。
一种融合语义分类知识图谱坐席辅助问答方法系统

[发明专利]基于AR和多重语义分割的智能测量方法-CN202110144487.0在审
发明人： 张邱鸣;季承;许亚平;刘晓明;苗娟;包祥文;王树斌;顾成玮;刘大伟;钟剑铭;董义军;胡笳 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AR和多重语义分割的智能测量方法，包括：采用AR建模方法获取待测区域图像的平面映射G(x,y,z)；对异常检测处理后的待测区域图像进行第一轮语义分割，得到待测量物体的局部图像；对步骤S3中得到的待测量物体的局部图像进行第二轮语义分割，获取测量点所在区域的语义实体，再对获取的语义实体进行归一化处理以得到待测量点的二维坐标P(x，y)；结合步骤S1得到的待测区域图像的平面映射G(x,y,z)，根据待测量点的二维坐标P(x，y)得到待测量物体的尺寸参数。本发明能够采用了多重语义分割的方法获取物体的测量点，排除了周边环境的干扰，自动实现测量点自动化获取，而且多次分割获得的测量点，相比手动选择更准确。
基于 ar 多重语义分割智能测量方法

[发明专利]一种基于AR测距与空间多标记物的单相机空间重建与渲染方法-CN202110055905.9在审
发明人： 张邱鸣;刘大伟;车少帅;胡笳;管羽晟 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AR测距与空间多标记物的单相机空间重建与渲染方法，该方法将多个特定标志的标记物放置在真实场景中，利用移动设备的单相机对上述标记进行图像采集，识别图像中的标记，并通过AR测距得到标记间的真实距离，当移动设备随用户同步运动时，获取含有一定数量标记物的即时图像，识别一定数量标记并得到标记间的像素距离，结合移动前后标记间的真实距离与像素距离的空间比例数值关系，得出用户运动前后的距离及角度变化信息，之后经过坐标系的变换进行空间重建并调整相应的场景渲染素材。本发明成本较低，易于拓展，可以实现准确性高、场景渲染效果稳定的交互体验。
一种基于 ar 测距空间标记相机重建渲染方法

[发明专利]一种先导化合物虚拟筛选方法和装置-CN201711129689.8有效
发明人：吴建盛;朱文勇;张邱鸣;姜烨;孙顾威 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2017-11-15 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种先导化合物虚拟筛选方法和装置。包括先导化合物在药物靶标上的分子指纹的生成和先导化合物与药物靶标相互作用的生物活性的预测。分子指纹生成包括基于模块单元的分子指纹、加权分子指纹和生物活性三个部分。生物活性预测是利用配体分子指纹和生物活性值作为随机森林回归模型的输入，构建了预测模型。另外，本发明的装置包括基于配体的虚拟筛选的通用工具、先导化合物与药物靶标作用的生物活性的预测工具和先导化合物在药物靶标上的分子指纹的生成工具。目前用于生物活性预测、性能优越的分子指纹往往长度较大，而本发明设计的深度学习算法可以生成短的、性能好的分子指纹，得到最好的药物靶标配体的生物活性预测模型。
一种先导化合物虚拟筛选方法装置

[发明专利]一种基于深度融合网络的高速公路团雾预警系统-CN202011128297.1在审
发明人：管羽晟;胡笳;车少帅;刘大伟;张邱鸣;王一鸣;刘婕梅 -专利权人：中电鸿信信息科技有限公司
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G08G1/048 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度融合网络的高速公路团雾预警系统，步骤1：获取待检测图像；步骤2：高频滤波，得到频域特征图；步骤3：将待检测图像提取饱和度分量作为饱和度图；步骤4：将待检测图像进行光谱变换，得到光谱图；步骤5：将频域特征图、光谱图与原图分别送入卷积神经网络；步骤6：将所提取的三个特征进行拼接融合；步骤7：进行分类得到雾的分类等级信息；步骤8：构建训练样本；步骤9：训练基于CNN的深度学习网络；步骤10：对于待检测图像，根据分类结果判断当前摄像头监控路段的能见度等级；步骤11：向各个路段的交通管理部门发出低能见度警报以及团雾预警。本发明更有效的利用了高速公路大量监控的优势，进行及时预警。
一种基于深度融合网络高速公路预警系统

[发明专利]一种基于颜色距离的彩色影像字段定位方法-CN201910891636.2在审
发明人：邵一婷;于志文;张邱鸣;糜俊;丁家轩;朱玮琦 -专利权人：江苏鸿信系统集成有限公司
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2019-12-27 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：一种基于颜色距离的彩色影像字段定位方法,首先，预处理图像，对拍摄影像倾斜的情况进行影像校正，识别影像像素点的颜色，进行颜色过滤，去除背景和非文本信息，然后，提取影像中可能的连通域，根据文字中连通域的颜色、位置距离相似性，获取单个文字位置信息，最后根据同一行文字大小，文字间距的特性，将单个文字连通域与其邻域的连通域根据一定条件进行连通域融合，延伸到可能的段落边界，以此定位整个段落。
连通域单个文字非文本信息预处理图像彩色影像段落边界拍摄影像位置距离颜色过滤颜色距离影像像素影像校正邻域去除字段影像融合延伸

[发明专利]一种基于语义相似度的相似案件匹配方法-CN201910856576.0在审
发明人： 张邱鸣;糜俊;于志文;邵一婷;丁家轩;胡笳 -专利权人：江苏鸿信系统集成有限公司
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2019-12-17 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义相似度的案件匹配方法,本发明选择使用Word2Vec模型训练得到案件词向量，它可以自动从训练数据中抽取特征，也就是说抽取特征是模型的一部分，从而忽视案件文本的特殊性；本方法在案件词向量的基础上实现自动抽取案件的关键词，并通过多示例转成单示例，将多个关键词向量转化成案件的fisher向量进行语义相似度计算，使得普通用户只需要输入案件描述或者裁判文书就可以获得相似案件，其可使用性大大增强。
案件语义相似度词向量抽取关键词向量模型训练训练数据自动抽取使用性向量匹配文本裁判转化

[发明专利]药物设计中配体分子海量特征筛选方法-CN201710015626.3有效
发明人：吴建盛;张邱鸣;胡海峰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2017-02-17 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明公开了药物设计中配体分子海量特征筛选方法。在基于配体的药物分子虚拟筛选中，由于配体分子数量巨大，使用目前最流行的ECFP方法产生的配体分子指纹特征的维数(每一维特征表示一个子结构)将会是海量的，甚至可达上千万维，在实际任务中会陷入“维数灾难”问题。本方法将使用基于EDPP准则的LASSO方法，对配体分子海量的ECFP分子指纹特征进行筛选，利用鲁棒性选择方法得到配体分子相关特征。配体分子的活性通常与少数子结构有关，本方法将快速并大幅去除不相关特征，选择鲁棒的相关特征，解决“维数灾难”问题，得到与配体活性相关的子结构，推动ECFP方法在药物设计中更广泛的应用。
药物设计中配体分子海量特征筛选方法

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