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[发明专利]健康状态预测方法和装置、电子设备及存储介质-CN202310502637.X在审
发明人：唐彦玺;王健宗;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种健康状态预测方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域及数字医疗技术领域。该方法包括：获取目标对象的目标诊断数据；其中，目标诊断数据包括目标诊断类型、诊断结果时间；根据目标诊断类型和诊断结果时间对目标诊断数据进行分组处理，得到诊断分组数据集；根据预设的第一注意力机制对诊断分组数据集进行自注意力处理，得到分组特征；获取样本诊断数据的样本特征；根据预设的第二注意力机制对样本特征和分组特征进行多头注意力处理，得到目标特征；根据目标特征对目标对象进行健康预测，得到健康预测结果。本申请实施例能够提高健康状态预测的准确性。
健康状态预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]视频合成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310573978.6在审
发明人：刘杰;王健宗;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04N5/265 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频合成方法，该方法包括获取语音数据，根据预设深度语音模型对语音数据进行音频特征提取，得到音频特征；获取参考图像，通过预设三维卷积网络对参考图像进行图像特征提取，得到三维图像特征；通过三维图像特征构建与参考图像对应的神经体编码；获取神经辐射场模型和位置信息，将位置信息、神经体编码和音频特征输入至神经辐射场模型中，输出目标视频。本发明通过预设深度语音模型对语音数据进行音频特征提取，从而提高了音频特征提取的准确性。通过神经辐射场模型对位置信息、神经体编码和音频数据进行神经渲染，实现了对目标视频的合成，从而提高了目标视频的图像质量和清晰度，进而提升了音画同步度。
视频合成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于云边协同的图像处理方法和装置、电子设备及介质-CN202310572397.0在审
发明人： 瞿晓阳;王健宗;陶伟 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于云边协同的图像处理方法和装置、电子设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取训练图像数据；基于训练图像数据对预设的原始图像处理模型进行模型分割处理，得到第一子模型和第二子模型；提取第一子模型的第一模型参数和第二子模型的第二模型参数；将第一模型参数发送至预设区域的每一边缘端；基于第二模型参数对原始图像处理模型进行模型优化，得到目标图像处理模型；获取至少一个边缘端发送的目标图像；基于目标图像处理模型对目标图像进行深层特征提取，得到目标图像表征向量；基于目标图像表征向量进行目标检测，得到目标识别数据，目标识别数据中至少包含一个目标对象。本申请能够提高图像处理效率。
基于协同图像处理方法装置电子设备介质

[发明专利]根据关系图卷积网络的任务标签生成方法及相关装置-CN202011342170.X有效
发明人：张楠;王健宗;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种根据关系图卷积网络的任务标签生成方法及相关装置。该方法包括根据用户数据以及任务数据，生成用户任务图数据；将用户任务图数据输入关系图卷积网络中，获得关系图卷积网络针对用户任务图数据输出的至少一个用户特征，以及至少一个任务特征；根据用户特征以及任务特征，构建用户任务矩阵；根据用户任务矩阵中含有的用户节点在至少一个任务标签上的概率分布，生成用户节点所对应用户的目标任务标签。通过上述方式避免了由管理员手动向用户分派任务，提升了分派任务的效率，并且生成的任务标签与用户的相关性更强，提升了任务分派的匹配度。
根据关系图卷网络任务标签生成方法相关装置

[发明专利]基于模型优化的数据处理方法、装置、计算机设备及介质-CN202310456026.6在审
发明人： 瞿晓阳;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于模型优化的数据处理方法、装置、计算机设备及介质。该方法将噪声输入生成模型中，得到生成图像，再将生成图像输入求解模型中，得到生成图像的标签，确定生成图像、实时图像及二者对应的标签，对求解模型进行训练，将随机生成的输入图像输入求解模型中，得到求解结果，根据由求解结果计算得到的损失值对输入图像进行更新，采用更新输入图像对求解模型进行再次训练，基于生成图像和实时图像对求解模型进行训练，能够使求解模型学习到实时图像的知识，对输入数据进行更新，拓展输入数据的多样性，提高了求解模型的泛化能力，从而在无历史样本的情况下提高了模型增量学习的准确率。
基于模型优化数据处理方法装置计算机设备介质

[发明专利]目标检测模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质-CN202310570519.2在审
发明人：张楠;王健宗;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供了一种目标检测模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域，通过获取原始视频数据，并将原始视频数据上传至云服务器端，原始视频数据包括多个视频帧，接收云服务器端对原始视频数据进行目标检测得到的标注视频数据，标注视频数据包括多个视频帧以及每一视频帧的原始标签数据，根据原始标签数据计算每两个相邻视频帧之间的初始标签预测损失值，根据初始标签预测损失值计算原始视频数据的平均标签预测损失值，若平均标签预测损失值大于预设的损失阈值，则将标注视频数据输入至预设的神经网络模型，根据标注视频数据对神经网络模型进行参数优化，以训练神经网络模型，得到目标检测模型，能够提高目标检测的准确率。
目标检测模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]黑色素瘤图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110212289.3有效
发明人：刘杰;王健宗;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，公开了一种基于神经网络的黑色素瘤图像识别方法，包括：基于全卷积神经网络分别构建生成式对抗网络模型的图像分割网络和评判网络；获取多个黑色素瘤图像样本，并将所述黑色素瘤图像样本输入到所述生成式对抗网络模型中进行训练，所述图像分割网络用于生成所述黑色素瘤图像样本对应的图像预测结果；所述评判网络用于将所述图像预测结果和图像真实结果进行对抗训练；将训练完成的所述生成式对抗网络模型作为黑色素瘤图像识别模型。本申请还涉及区块链技术领域，本申请还公开了一种基于神经网络的黑色素瘤图像识别装置、计算机设备以及计算机可读存储介质。本申请得到了对黑色素瘤图像识别准确率高的黑色素瘤图像识别模型。
黑色素瘤图像识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于注意力机制的疾病辅助识别方法和装置、设备及介质-CN202310504640.5在审
发明人： 瞿晓阳;王健宗;曾尘杰 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于注意力机制的疾病辅助识别方法和装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。方法包括：获取目标对象的医疗档案数据；对医疗档案数据进行编码，得到目标医学特征向量；基于第一注意力网络对目标医学特征向量进行相关性评分，得到第一评分数据，第一评分数据用于表征目标医学特征向量与目标疾病的相关程度；基于第二注意力网络对目标医学特征向量进行时效性评分，得到第二评分数据，第二评分数据用于表征目标医学特征向量对应的医疗档案数据的产生时间与当前时间的接近程度；基于第一评分数据和第二评分数据进行特征融合，得到综合医学特征向量；基于综合医学特征向量得到疾病识别数据。本申请能够提高疾病识别的准确性。
基于注意力机制疾病辅助识别方法装置设备介质

[发明专利]模型训练方法和装置、音素分割方法、设备及存储介质-CN202310421348.7在审
发明人： 瞿晓阳;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种模型训练方法和装置、音素分割方法、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取并将语音样本序列输入至预设的音素分割模型；通过编码器对语音样本序列进行隐变量转换得到原始语音特征序列；通过解码器对原始语音特征序列进行掩码处理得到音素参考数据；通过音素量化网络根据预设的音素码本对原始语音特征序列进行量化得到目标音素特征序列；通过最近邻聚类网络对目标音素特征序列进行音素边界分割得到音素分割数据；通过预设的损失模型对音素参考数据和音素分割数据进行损失计算得到分割损失值；根据分割损失值对音素分割模型进行参数调整。本申请实施例能够构建音素分割更加准确的音素分割模型。
模型训练方法装置音素分割设备存储介质

[发明专利]图像生成模型训练方法、图像生成方法、装置、设备及存储介质-CN201910267519.9有效
发明人：王健宗;彭俊清;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-04-03 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理领域，利用对抗网络训练图像生成模型。具体公开了图像生成模型训练方法、图像生成方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取第一图像集和第二图像集，第一图像集包括多张拍摄图像，第二图像集包括多张漫画图像；根据预设漫画生成算法对拍摄图像进行预处理以得到对应的目标漫画图像；将目标漫画图像作为生成式对抗网络中生成网络的输入，以及将生成网络输出的图像和漫画图像作为生成式对抗网络中判别网络的输入，对生成网络和判别网络进行交替迭代训练，直至判别网络输出的判别概率值大于预设值，将训练后的生成网络将作为图像生成模型。该方法可以训练出将拍摄图像转换成具有漫画风格的图像的模型。
图像生成模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于语音情感识别的对话方法、装置、设备和介质-CN202310314916.3在审
发明人： 瞿晓阳;王健宗;陶伟 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本申请涉及自然语言技术领域，提供一种基于语音情感识别的对话方法、装置、设备及介质，方法包括：获取用户语音音频；对所述用户语音音频进行文本转换处理，得到所述用户语音音频对应的文本；对所述用户语音音频进行梅尔转换处理，得到所述用户语音音频对应的梅尔频谱图；将所述梅尔频谱图输入预设的目标语音情感识别模型，得到所述用户语音音频对应的情感识别结果；根据所述用户语音音频对应的文本和所述情感识别结果，输出回复内容。本申请通过识别用户的语音音频，获得用户的对话内容以及带有的情感，据此向用户回复带有情感的内容，实现与用户之间带有情感的对话，给予用户人性化的对话体验。
一种基于语音情感识别对话方法装置设备介质

[发明专利]文章生成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210816045.0有效
发明人： 瞿晓阳;王健宗;陈劲钢 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F40/166 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，本发明公开了一种文章生成方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法通过获取目标主题，并采用目标词汇编码器，对目标主题、目标主题对应的目标外部常识数据和当前时刻对应的目标上文数据进行处理，得到目标结构分布；采用目标句子编码器，根据当前时刻对应的目标结构分布、目标主题和当前时刻对应的目标上文数据，以得到当前时刻对应的目标句子序列；进行处理后得到对应的当前时刻对应的句子数据，基于当前时刻对应的句子数据和当前时刻对应的目标上文数据，获取到具有较强相关性的目标结构分布，结合上文生成对应的句子数据，从而生成与主题相关性更高的文章。
文章生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图像分割方法、图像分割装置、电子设备及存储介质-CN202310412761.7在审
发明人：刘杰;王健宗;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像分割方法、图像分割装置、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取原始图像；基于原始图像获得目标图像特征；对目标图像特征进行多分辨率缩放处理，得到第一图像嵌入特征、第二图像嵌入特征、第三图像嵌入特征和第四图像嵌入特征；对第一图像嵌入特征、第二图像嵌入特征、第三图像嵌入特征进行特征融合，得到融合图像嵌入特征；基于融合图像嵌入特征进行标签预测，得到图像类别标签；基于融合图像嵌入特征和第四图像嵌入特征进行形状预测，得到对象形状标签；根据图像类别标签和对象形状标签，在原始图像中分割出目标对象。本申请能够提高图像分割的准确性。
图像分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于人工智能的图像分类方法、装置、计算机设备及介质-CN202310383448.5在审
发明人： 瞿晓阳;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明适用于人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的图像分类方法、装置、计算机设备及介质。本发明将样本图像输入分布预测模型中得到预测概率分布，并获取真实概率分布以计算得到衰减损失函数、相对熵损失函数和背离损失函数，在确定预测概率分布的损失函数后采用梯度下降法调整模型参数至损失函数收敛，得到训练好的分布预测模型，最后将待分类图像输入训练好的分布预测模型得到目标概率分布，确定待分类图像的分类结果。本发明中衰减损失函数使预测概率分布更符合样本图像的预设分布规律，相对熵损失函数和背离损失函数使预测概率分布更接近样本图像的真实概率分布，提高了分布预测模型的预测准确性，进一步提高了图像分类结果的准确性。
基于人工智能图像分类方法装置计算机设备介质

[发明专利]基于无知识蒸馏的模型生成方法、装置、设备及存储介质-CN202310393441.1在审
发明人： 瞿晓阳;王健宗;陈劲钢 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于无知识蒸馏的模型生成方法、装置、设备及存储介质，通过使用预设的图像生成器，生成M个样本图像，将M个样本图像输入第一模型与第二模型中获取第一特征矩阵与第二特征矩阵，通过预设核函数，对第二特征矩阵进行特征解耦，得到多特征第二特征矩阵，计算得到多特征第二特征矩阵中每一行的样本权重，根据样本权重，构建目标损失函数，对第二模型进行训练，生成目标模型，解决了数据样本较少的问题，根据每一样本图像中的样本权重，以及第一模型与第二模型输出特征的差异性构建第二模型对应的损失函数，计算样本权重，避免了生成的样本图像特征分布不均的问题，提高了生成的模型在应用时的的准确率。
基于知识蒸馏模型生成方法装置设备存储介质