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[发明专利]一种合成图片自动切割方法-CN202010935597.4有效
发明人：杨疆;徐旦麒;谭亮 -专利权人： 杭州艾耕科技有限公司
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种合成图片自动切割方法，包括以下步骤：(1)输入待处理的合成图片；(2)对合成图片进行预处理；(3)深度学习模型对预处理后的合成图片进行处理，得到预测的掩码；(4)根据预测得到的掩码，对合成图片进行后处理，得到切割后的子图片。本发明能够对合成图片进行自动分隔拆分，不需要人工参与，能达到像素级精度，相比于传统人工设计特征的方案，本发明能进行端到端的训练，网络自动从数据中学习相应的特征，无需耗费大量时间和精力来设计和选取合适的特征，算法鲁棒性更好，无需非常复杂的后处理过程。
一种合成图片自动切割方法

[发明专利]一种文娱图片自动生成系统、方法、计算机设备及可读存储介质-CN202111048435.X在审
发明人：谭亮;吴彦学;徐旦麒 -专利权人： 杭州艾耕科技有限公司
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种文娱图片自动生成系统、方法、计算机设备及可读存储介质，所述系统，包括模型库构建模块、图片属性库建立模块与图片自动生成模块；模型库构建模块被配置为能够构建检测模型，图片属性库建立模块被配置为能够使用构建的模型对每张图片进行标签预测，每张图片以及其通过模型预测得到各个标签便构成了图片属性库，图片自动生成模块被配置为能够自动生成相应的文娱图片。本发明的方法效率高，效果好，提高了专业人员优秀设计的复用性。
一种文娱图片自动生成系统方法计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种自动化视频拆分剪辑方法、系统、计算机设备及可读存储介质-CN202110161143.0有效
发明人：谭亮;杜晨婷 -专利权人： 杭州艾耕科技有限公司
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： H04N21/472 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动化视频拆分剪辑系统，包括参数配置模块、主视图窗口区域检测模块、视频水印图标检测模块、断句检测模块、决策模块、剪辑与渲染模块，参数配置模块分别与主视图窗口区域检测模块、视频水印图标检测模块、断句检测模块连接，参数配置模块、主视图窗口区域检测模块、视频水印图标检测模块、断句检测模块分别与决策模块连接，决策模块和剪辑与渲染模块连接；本发明还公开了一种自动化视频拆分剪辑方法、计算机设备及可读存储介质，用户可以一次上传多个待处理长视频，本发明系统可以分别对每个长视频进行处理，即可以支持批处理，本发明的系统可以对上传的长视频进行自动化编辑，效率高，效果好，自动化的同时保证了用户的个性化设定，复用度高。
一种自动化视频拆分剪辑方法系统计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种对音视频流中物品和语言实时识别分析的方法与装置-CN202011451586.5在审
发明人：柏杨;樊晓昆 -专利权人： 杭州艾耕科技有限公司
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： H04N21/2187 文献下载
摘要：本发明公开了一种对音视频流中物品和语言实时识别分析的方法与装置，本发明针对现有的直播平台，在直播时对音视频进行实时处理，实现物品识别，语音识别，并将识别的结果通过贴图的形式实时的展现在直播画面中，实现低延时的直播处理，使得观看者可以几乎无延迟的看到直播内容。本发明还可以根据直播音频内容产生丰富的关键字贴图，并实时的展现在画面上，直播画面的丰富度，减少了人工处理的成本，还可以通过物品识别，在画面上添加实时追踪的文字或者贴图，该类型的贴图人工是无法做到的。
一种视频物品语言实时识别分析方法装置

[发明专利]基于翻译的专业垂直领域文本同义改写方法-CN202011449188.X在审
发明人：王征;罗学优 -专利权人： 杭州艾耕科技有限公司
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F40/45 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于翻译的专业垂直领域文本同义改写方法，包括以下步骤：输入待改写文本；确定垂直领域专有名词，并选择规避词汇；将待改写文本的中文翻译成英文，并加入专有名词；将英文翻译成中文，使翻译结果中不出现规避词汇；输出改写结果。本发明在输入端提供垂直领域的专有名词信息，优化了文本改写过程中专有名词的保持能力，使得垂直领域的相关文本改写结果质量更佳。在生成文本时，采取特定的解码策略，使得本发明能提供不同改写幅度的结果，满足了不同的场景下的改写幅度需求，提高了灵活性。同时，本发明所采用的解码策略也能够提供具有随机性的多种改写结果，具备更强的多样性。
基于翻译专业垂直领域文本同义改写方法

[发明专利]基于端到端深度学习模型的文章标题生成方法-CN202011451526.3在审
发明人：刘畅;罗学优 -专利权人： 杭州艾耕科技有限公司
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F40/258 文献下载
摘要：本发明公开了基于端到端深度学习模型的文章标题生成方法，本发明对文章进行分类，对文章标题进行意图识别，在输入端提供文章品类和标题意图组合，这些额外信息优化了标题生成的质量，并且可以人工控制标题内容形式，具备更强的多样性。本发明能够选取热门的标题意图组合，生成的标题内容更加具有吸引力；因为模型生成的标题内容和输入的意图组合有关，因此可以通过给定不同的意图组合来控制标题的内容形式，在文章标题需要突出某些方面内容时有很大作用。
基于端到端深度学习模型文章标题生成方法

[发明专利]一种新型的优化语言生成模型输出未知字符的方法-CN202010935605.5在审
发明人：陈一圣;罗学优 -专利权人： 杭州艾耕科技有限公司
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型的优化语言生成模型输出未知字符的方法，包括以下步骤：(1)向语言生成模型中输入某一或者某些词汇，将当前词汇输入解码器；(2)解码器计算下一个词的概率分布；(3)在得到下一个词概率分布之后，对unk增加一个概率惩罚项；概率惩罚项即在预测下一个词之前先将unk的预测概率改为零；(4)根据步骤(3)调整后的概率分布结果，选择概率最大的词汇作为预测结果进行输出；本发明的优化方法和模型本身无关，无论是经典的LSTM模型或者是现在比较常用的transformer生成模型，都可以使用这一方法对unk问题进行优化，且都可以达到较好的效果。
一种新型优化语言生成模型输出未知字符方法