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[发明专利]局部遮挡对象识别方法、装置、设备及存储介质-CN202111064184.4有效
发明人：郑喜民;翟尤;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请涉及AI技术领域，并公开了一种局部遮挡对象识别方法、装置、设备及存储介质，首先通过计算待识别对象在目标图像中的位置坐标的置信度；然后根据待识别对象在目标图像中的位置坐标和位置坐标的置信度，确定待识别对象的全区域姿态信息和遮挡区域姿态信息；进而根据全区域姿态信息和遮挡区域姿态信息，得到目标图像的待填充像素区域；最后基于预设的图像像素填充模型对目标图像的待填充像素区域进行图像像素信息填充，通过对填充后的目标图像进行识别，实现了快速准确地得到局部遮挡对象的完整姿态信息，提高目标识别的准确性。
局部遮挡对象识别方法装置设备存储介质

[实用新型]一种工程机械臂-CN202223524171.3有效
发明人：韩留振;吴继远;翟尤;苏洋;吴亿权 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： B25J9/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种工程机械臂，括连接底座,所述连接底座的顶端活动连接有动臂一，所述动臂一一侧活动连接有动臂二，所述动臂二一侧活动连接有施工作业头，所述动臂一与动臂二的前后端靠底端位置均螺纹连接有固定板，贯穿所述固定板前后端开设有若干固定螺纹孔，所述动臂一与连接底座连接处设置有金属万向管一，所述动臂二与动臂一连接处设置有金属万向管二，所述动臂一的底端且靠近连接底座的一侧设置有转座一，所述连接底座的顶端且靠近动臂一的一侧铰接连接有液压杆一，所述液压杆一的推杆与转座一铰接；本实用新型所述的一种工程机械臂，利于拆卸与维修，同时便于对工程机械臂进行保护，同时便于增加使用寿命。
一种工程机械

[发明专利]基于图卷积神经网络的双向推荐方法-CN202110624821.2有效
发明人：肖国强;翟尤;王晓蒙;唐小琴;马文卓;勾鑫晔 -专利权人：西南大学
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的双向推荐方法，包括步骤：S1.将双方中的一方作为A类节点，并确定A类节点的特征值；S2.将双方中的另一方作为B类节点，并确定B类节点的特征值；S3.根据A类节点与B类节点之间的关联关系，构建A类节点与B类节点之间的连通图；S4.将所述连通图中的每个节点作为目标节点，并基于图卷积神经网络对所述目标节点的特征值进行卷积操作处理，得到目标节点的推荐节点。本发明的一种基于图卷积神经网络的双向推荐方法，能够有效实现双向推荐，提高了匹配效率，节约了计算资源，具有更好的推荐效果。
基于图卷神经网络双向推荐方法

[发明专利]文本图像匹配方法、装置、设备及存储介质-CN202210256789.1在审
发明人：郑喜民;翟尤;周成昊;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种文本图像匹配方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：对所述待匹配对象进行类型识别，得到类型识别结果；根据所述类型识别结果，从预设的候选对象库中确定候选对象集；根据所述待匹配对象和所述候选对象集中的每个候选对象进行融合特征提取；对所述候选对象集中的每个所述候选对象进行特征提取，得到候选对象特征；对同一所述候选对象对应的所述融合特征和所述候选对象特征进行相似度计算，得到单对象相似度；根据各个所述单对象相似度和所述候选对象集，确定与所述待匹配对象对应的目标匹配结果。避免图像特征和文本特征的直接匹配操作，采用融合特征进行文本图像匹配可以增加匹配的精度。
文本图像匹配方法装置设备存储介质

[发明专利]基于聚类算法的行人异常行为检测方法及装置、存储介质-CN202210255171.3在审
发明人：郑喜民;翟尤;周成昊;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术，提供了一种基于聚类算法的行人异常行为检测方法及装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取包括多个行人图像数据的行人图像数据集；基于预训练的姿态提取网络模型对行人图像数据集进行姿态提取，得到各个行人图像数据对应的行人姿态向量；基于各个行人图像数据对应的行人姿态向量进行聚类迭代处理，直至满足迭代结束条件；将除第二行人姿态向量组之外的行人姿态向量对应的行人姿态行为确定为异常行为。本申请实施例中，无需标注哪些动作类型属于异常行为，通过聚类算法将没有聚类的相对孤立的行人姿态向量确定为异常行人姿态向量，能够有效检测出行人图像数据集中的异常行为，提高检测行人异常行为的准确率。
基于算法行人异常行为检测方法装置存储介质

[发明专利]数据增强处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210158191.9在审
发明人：郑喜民;翟尤;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请为人工智能技术的神经网络技术领域，提供了一种数据增强处理方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：将数据集划分为多个子数据集，为每个子数据集选取不同的数据增强策略，依照每个子数据集的第一数据增强策略分别对相应的子数据集进行数据增强处理，得到目标子数据集；将每个目标子数据集分别输入预设的神经网络模型进行训练，将多个训练结果进行相互比对，筛选出训练效果最优的目标训练结果；确定目标训练结果对应的目标数据增强策略，获取总数据集，调用目标数据增强策略对总数据集中的所有数据进行数据增强处理，得到目标数据集，以选择最优数据增强策略对总数据集进行数据增强处理，提高了数据增强处理的整体效果。
数据增强处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210057041.9在审
发明人：郑喜民;翟尤;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像处理方法、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：获取待处理的原始图像；通过预先训练的抠图模型的骨干网络对原始图像进行初步抠图处理，得到初始前景图；通过抠图模型的微调网络对初始前景图的边缘区域进行局部细化处理，得到目标前景图；通过预先训练的图像重构模型对目标前景图进行超分辨率重构处理，得到标准前景图，其中，标准前景图的分辨率高于目标前景图的分辨率；对标准前景图和预设的背景图进行图像融合，得到目标图像。本申请实施例能够提高抠图后的目标图像的图像质量。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于姿态指导的行人重识别方法、设备及存储介质-CN202210055447.3在审
发明人：郑喜民;翟尤;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，其实施例提供了基于姿态指导的行人重识别方法、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：对目标行人图像进行姿态识别预处理生成多个身体部位的局部特征；将多个局部特征输入行人身体注意力模块进行训练生成注意力掩膜；将注意力掩膜和第一三维特征进行处理得到第二三维特征；将第二三维特征输入至二阶信息注意力模块进行处理得到二维矩阵的协方差矩阵；将协方差矩阵进行注意力计算得到二阶矩阵的输出结果。在本实施例的技术方案中，通过行人身体注意力模块确定每个身体部位，避免遮挡物对于行人识别的影响，并且通过二阶信息模块加强各部分之间的关联程度，能够强调人体的信息表达，从而抑制背景和遮挡物的信息表达。
基于姿态指导行人识别方法设备存储介质

[发明专利]行人重识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210033877.5在审
发明人：郑喜民;翟尤;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种行人重识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将第一图像序列输入至预设的姿态识别网络中，得到待识别行人的每个身体部位的第一局部特征；将第一图像序列输入至预设的多层卷积神经网络中，得到待识别行人的第一全局特征；对多个身体部位的第一局部特征与第一全局特征进行第一次融合，得到每个身体部位的第二局部特征；将待识别行人的多个身体部位的第二局部特征输入至预先训练好的行人重识别模型中，输出行人重识别结果。本发明通过将待识别行人划分为多个身体部位，并对每个身体部位进行单独计算，提高了行人重识别的准确率。
行人识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]文本图像超分辨率重建方法及其相关设备-CN202111061974.7在审
发明人：郑喜民;翟尤;舒畅;陈又新 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能技术领域，应用于智慧医疗领域中，涉及一种文本图像超分辨率重建方法及其相关设备，将低分辨率图片输入场景文本识别模型中，获得文本位置和文本内容信息；基于文本位置信息和文本内容信息生成文本掩模，上采样文本掩膜，获得目标掩膜；将低分辨率图片和目标掩膜输入对抗网络中，获得判别结果，基于判别结果计算判别准确率；基于低分辨率图片和目标掩膜计算损失函数，直至损失函数收敛，且判别准确率低于准确率阈值，获得训练后的对抗网络；将接收的待转化低分辨率图片输入至训练后的对抗网络中，获得目标超分辨率图片。训练后的对抗网络可存储于区块链中。本申请实现保证对文本图像的超分辨率重建的质量。
文本图像分辨率重建方法及其相关设备

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