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[发明专利]眉毛识别模型的训练方法及相关装置-CN202310760783.2在审
发明人：陈仿雄 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种眉毛识别模型的训练方法及相关装置，通过人脸关键点确定眉毛区域对应的眉毛图像，眉毛图像包括左眉毛图像和右眉毛图像，并基于双通道特征提取模块，对眉毛图像进行特征提取，得到眉毛图像对应的特征图，能够利用左右眉毛类别一致性的先验条件，更好地提取眉毛特征；通过图像数据集，构建对比数据集，利用预训练特征提取模块进行图像映射，并构建对比交叉熵损失函数进行模型训练，让网络学习到眉毛类别在不同人脸上所表现的差异性，本申请能够提高眉毛类别的识别准确率。
眉毛识别模型训练方法相关装置

[发明专利]一种人脸色素斑识别方法、装置及电子设备-CN202010195754.2有效
发明人：曾梦萍;侯丹 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及色素斑识别技术领域，尤其涉及一种人脸色素斑识别方法、装置及电子设备。该方法包括：获取人脸图像；对所述人脸图像中的各像素点进行色素斑分类识别，以获得所述人脸图像中每一像素点的色素斑分类结果；对所述每一像素点的色素斑分类结果进行类别组合，以获得所述人脸图像中色素斑的类别和位置。该人脸色素斑识别方法、装置及电子设备能够实现人脸图像中每一像素点的分类，提高了人脸色素斑识别的准确率。
一种脸色识别方法装置电子设备

[发明专利]鼾声类型识别方法及电子设备-CN202010171346.3有效
发明人：张翔;梁兆运;周奎;刘洪涛 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及声音识别技术领域，公开一种鼾声类型识别方法及电子设备。鼾声类型识别方法包括：获取鼾声信号集,鼾声信号集包括多个鼾声信号，鼾声信号为对生理信号进行鼾声特征提取得到的信号；根据多个鼾声信号的时域特征，确定第一鼾声类型判断结果；根据多个鼾声信号的频域特征，确定第二鼾声类型判断结果；根据第一鼾声类型判断结果及第二鼾声类型判断结果，识别鼾声信号集对应的鼾声的鼾声类型。因此，本方法综合时域特征及频域特征两者各自得到的鼾声判断结果识别鼾声类型，其准确性高，比较可靠。
鼾声类型识别方法电子设备

[发明专利]物体放置状态的确定方法及相关装置-CN201910540240.3有效
发明人：周鲁平;张景;王太忠;宁银富 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G01S5/08 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种物体放置状态的确定方法及相关装置，应用于拼图板，拼图板包括天线阵列，天线阵列中包括多个天线单元，每个天线单元基于电感耦合的方式发送信号和接收信号；该方法包括：基于天线阵列中的天线单元发送第一物体检测信号；基于天线阵列接收第一物体检测信号的响应信号，确定接收响应信号的目标天线单元；根据目标天线单元在天线阵列上的位置，确定目标拼图模块在拼图板上的放置状态。采用本发明实施例，可在拼图模块放置于拼图板上时，确定拼图模块在拼图板上的放置状态，可提升用户体验，适用性高。
物体放置状态确定方法相关装置

[外观设计]运动主机（可调节）-CN202330058035.0有效
发明人：章若弢 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： 14-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：运动主机（可调节）。2.本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于识别、捕获用户动作，辅助用户进行家庭运动等。3.本外观设计产品的设计要点：在于设计1产品的整体形状，设计2在于产品的整体形状与色彩的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：设计1立体图1。5.指定设计1为基本设计。6.其他需要说明的情形其他说明：请求保护的外观设计中的设计2包含色彩。
运动主机调节

[发明专利]运动动作识别方法、装置及电子设备-CN202310745906.5在审
发明人：曾小芬 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种运动动作识别方法、装置及电子设备。该方法根据视频帧获取视频帧对应的关键点信息，视频帧包括若干帧在时间上连续的图像帧；根据关键点信息计算视频帧对应的动作与起始标准动作的第一相似度，及视频帧对应的动作与终止标准动作的第二相似度；当第一相似度大于第一预设阈值，且第二相似度小于第二预设阈值时，确定视频帧对应的动作与起始标准动作匹配，并且确定标志变量当前指示为计数状态；当第一相似度小于第二预设阈值，并且第二相似度大于第一预设阈值时，确定视频帧对应的动作与终止标准动作匹配，并且确定标志变量当前指示为一个动作完成状态，则根据计数变量对视频帧对应的动作进行计数；第一预设阈值大于第二预设阈值。
运动动作识别方法装置电子设备

[发明专利]红外图像热斑分割方法、模型训练方法、设备和介质-CN202211622140.3在审
发明人：蔡荣亮 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种红外图像热斑分割方法、模型训练方法、设备和介质，在模型训练阶段，获取L张待训练图像，标注L张待训练图像各自对应的标签k值；及构造L张待训练图像各自对应的图像特征集；再基于L张待训练图像各自对应的标签k值和图像特征集构建动态拟合模型，并结合输出的拟合k值对该动态拟合模型进行调整，直至构建的动态拟合模型收敛。在实际应用阶段，只需要基于待分割红外图像内的温度分布情况就能构造图像特征集，将该图像特征集输入到训练后的动态拟合模型中，就能针对性的得到与该待分割红外图像匹配的目标k值，而非一个固定的经验k值，进一步再结合现有的四分位距检测法就能使得在各种场景下都能得到准确的热斑分割效果。
红外图像分割方法模型训练设备介质

[发明专利]食谱推荐方法、电子设备及存储介质-CN202211726718.X在审
发明人：曾钢欣 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种食谱推荐方法、电子设备及存储介质，通过获取输入信息(输入信息反映用户的个人信息和/或所处的环境信息)，根据输入信息在预先设置的知识图谱中查找出至少一道食谱，并计算至少一道食谱分别对应的评分，以得到召回食谱列表。基于召回食谱列表中各道食谱的属性信息与输入信息，采用训练好的分类模型，计算各道食谱的选择概率，以得到推理食谱列表。根据召回食谱列表和推理食谱列表，确定推荐食谱列表。在此实施例中，召回食谱列表有利于用户身体健康。推理食谱列表反映用户选择概率，即喜好偏向。从而，推荐食谱列表能够兼顾健康和用户的个性化喜好，更加合理。
食谱推荐方法电子设备存储介质

[发明专利]训练肤色迁移模型的方法、生成美肤图像的方法及相关装置-CN202310619988.9在审
发明人：陈仿雄 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种训练肤色迁移模型的方法、生成美图图像的方法及相关装置，该训练方法包括，获取训练集，通过编码网络对源图像和参照图像的皮肤区域进行编码，分别得到多个尺寸的第一特征图和第二特征图。通过融合网络将多个第一特征图中尺寸最小的特征图和第二特征图进行融合，得到第三特征图。将第三特征图输入解码网络的第一级解码层，进行上采样操作，得到输出特征图。将输出特征图与目标特征图进行融合操作，得到第一级肤色迁移特征图。将第一级肤色迁移特征图输入至下一级解码层，进行逐层的上采样操作和融合操作，直到得到与源图像尺寸相同的输出图像，该输出图像为肤色迁移图像。通过上述方法可以实现更准确、自然和稳定的肤色迁移效果。
训练肤色迁移模型方法生成图像相关装置

[发明专利]日常行为检测方法、装置、设备和计算机存储介质-CN202310522814.0在审
发明人：陈仿雄 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请涉及计算机技术领域，公开了一种日常行为检测方法、装置、设备。该方法通过获取待检测用户的日常行为数据；根据所述日常行为数据得到与日常行为数据对应的局部特征信号，根据所述局部特征信号得到与所述日常行为数据对应的全局特征信号；根据所述局部特征信号和所述全局特征信号，得到对应的融合特征；将所述融合特征输入至预设的日常行为检测模型，输出所述待检测用户的日常行为。本申请能够更好的将局部特征信号的连续性和全局特征信号的全局性进行融合，从而能够更准确的识别出用户的日常行为。另外，识别用户日常行为的过程不需要将特定的传感器安装在特定的位置，因此本申请提供的实施方式适用范围更广，具有较强的适用性。
日常行为检测方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]训练静态人体检测模型的方法、滞留检测方法及存储介质-CN202310539900.2在审
发明人：钟贞炎 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请实施例涉及智能监测技术领域，公开了一种训练静态人体检测模型的方法，通过获取若干个静态热源样本，对静态热源样本进行差分处理，得到差分样本，并将静态热源样本中每帧红外图像和该红外图像在差分样本中对应的差分图像进行通道拼接，得到训练样本。采用若干个训练样本，对预先设置的神经网络进行迭代训练，直至神经网络收敛，得到静态人体检测模型。神经网络包括编码器和解码器，编码器包括卷积神经网络，解码器包括循环神经网络。在此实施例中，将差分样本和静态热源样本拼接合并后，作为训练集进行训练，使得训练得到的静态人体检测模型也具备通过分析帧间温度变化和位置变化等特征检测静态人体的能力，使得检测准确度更高。
训练静态人体检测模型方法滞留存储介质

[发明专利]训练静态人体检测模型的方法、滞留检测方法及存储介质-CN202310542560.9在审
发明人：钟贞炎 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请实施例涉及智能监测技术领域，公开了一种训练静态人体检测模型的方法，并采用若干个静态热源样本，对预先设置的神经网络进行迭代训练，直至神经网络收敛，得到静态人体检测模型。其中，神经网络包括级联的残差神经网络、至少一个长短期记忆网络和分类网络。残差神经网络和至少一个长短期记忆网络，使得神经网络能够从特征的粒度和时间维度两方面，提取静态热源的形状特征、温度分布特征和其在时间维度上的帧间差异特征，从而，分类网络能够基于静态热源的形状特征、温度分布特征和在时间维度上的帧间差异特征，对静态热源进行分类，有利于提高分类结果的准确性，能够加快神经网络收敛，得到检测准确的静态人体检测模型。
训练静态人体检测模型方法滞留存储介质

[发明专利]睡眠阶段检测方法及其检测模型的训练方法、电子设备-CN202310579973.4在审
发明人：陈仿雄 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本申请提供一种睡眠阶段检测方法及其检测模型的训练方法、电子设备，该训练方法包括获取多个睡眠数据，各睡眠数据标注有真实睡眠阶段类别；对各睡眠数据进行处理，得到各睡眠数据对应的训练特征值和训练图像信息；将各训练特征值和各训练图像信息进行特征融合提取，得到各睡眠数据对应的融合特征；根据融合特征对预设模型进行迭代训练，直至达到预设条件，得到睡眠阶段检测模型。在该训练方法中，使用训练特征值和训练图像信息得到融合特征训练得到睡眠阶段检测模型，使睡眠阶段检测模型能学习睡眠阶段中特征值和图像信息的结合特征，使其更好的关注一段时间内睡眠特征的全局性，降低因数据丢失所带来的影响，从而提高睡眠检测的准确性和容错性。
睡眠阶段检测方法及其模型训练电子设备

[发明专利]基于多点定位的活体甄别方法、装置、设备及存储介质-CN202010123146.0有效
发明人：袁方 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于多点定位的活体甄别方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取多个监控点的检测设备发送的活体检测数据，多个监控点包括：待甄别监控点和与待甄别监控点关联的其他监控点；根据每个监控点发送的活体检测数据，确定与待甄别监控点对应的多点特征向量；将与待甄别监控点对应的多点特征向量作为活体甄别模型的输入，活体甄别模型用于对监控点是否存在活体进行甄别；获取活体甄别模型输出的甄别结果值，并基于甄别结果值确定待甄别监控点在目标时刻存在活体的可能性。本发明在检测设备不报活体检测数据时输出的待甄别监控点的甄别结果值具有较高的准确性，提高了物联网提供智能服务的准确性。
基于多点定位活体甄别方法装置设备存储介质

[发明专利]训练动态试衣模型的方法、生成试衣视频的方法及相关装置-CN202310376246.8在审
发明人：敖阳 -专利权人： 深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请涉及视频处理技术领域，涉及一种训练动态试衣模型的方法、生成试衣视频的方法及相关装置。训练动态试衣模型的方法包括，获取训练集，将模特的身体躯干图像、人体关键点图像、衣服图像和光流图集输入衣服扭曲网络，得到当前帧真实试衣图像的光流图，并根据当前帧真实试衣图像的光流图对衣服图像进行扭曲变形，得到预测变形衣服图像，将预测变形衣服图像、身体躯干图像、人体关键点图像输入试衣生成网络，得到当前帧的预测试衣效果图。利用损失函数对衣服扭曲网络和试衣生成网络进行迭代训练，直到动态试衣模型收敛，得到动态试衣模型。通过实施上述方法可以提高动态试衣效果的真实感，生成稳定流畅的试衣视频。
训练动态试衣模型方法生成视频相关装置

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