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[发明专利]一种图像保障信息评估系统-CN202110772862.6有效
发明人：李开;邹复好;甘早斌;郭虎;向文;卢萍 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明提供一种图像保障信息评估系统，以图像处理理论与深度学习理论为基础，针对图像保障的一些具体领域与各个环节，包括图像获取、图像传输、图像处理和图像分析多个环节，独立保障能力评估，每一环节内部又分为各个子环节，然后针对子环节进行保障能力评估，在保障功能细分的基础之上，建立评估指标体系，整体上指标体系能够体现处理过程的时间特性、准确度特性，可靠性特性等指标，为图像情报处理评估能力建设提供支撑。
一种图像保障信息评估系统

[发明专利]一种深度学习技术的行为智能分析引擎系统及控制方法-CN202010444299.5有效
发明人：李开;邹复好;汪大奎 -专利权人：武汉魅瞳科技有限公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度学习技术的行为智能分析引擎系统及控制方法。该系统包括调度中心和算法集群，算法集群包括多个计算服务器；调度中心通过调用负载均衡调度算法将行为分析任务消息分发到计算服务器；计算服务器包括深度学习GPU显卡计算模块和线程池模块；深度学习GPU显卡计算模块用于根据行为分析任务消息将对应的算法模型加载到GPU显卡的显存中，执行行为分析任务；线程池模块用于将不同的行为分析任务进行隔离，为每个算法模型配置资源。本发明基于深度学习算法实现对人脸、行为等视觉场景进行智能分析，使用分布式通信协议架构和容器技术弹性伸缩保证服务的稳定和高效，极大提高系统的水平扩展能力，支撑更高压力的运算。
一种深度学习技术行为智能分析引擎系统控制方法

[发明专利]一种适于NPU的深度卷积神经网络加速方法和系统-CN202110771218.7有效
发明人：李开;邹复好;郭虎 -专利权人：武汉魅瞳科技有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种适于NPU的深度卷积神经网络加速方法和系统，根据NPU计算单元结构，预先调整卷积层输入参数的数据排布格式，解决卷积计算过程中计算单元利用不充分的问题，充分利用矩阵计算单元的吞吐量，重新排布NPU中计算指令的执行流水线，挖掘NPU的卷积计算能力，增大深度卷积神经网络中的计算并行性。按照本发明提出的加速方法修改深度卷积神经网络网络中数据流与指令的排布方式，更有利于在NPU上是实现高效快速的卷积神经网络。
一种适于 npu 深度卷积神经网络加速方法系统

[发明专利]一种适用于移动端的卷积神经网络加速方法及系统-CN201910637446.8有效
发明人：李开;邹复好;李全 -专利权人：武汉魅瞳科技有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于移动端的卷积神经网络加速方法及系统，其通过获取待检测图像的参数，利用预设的神经网络模型得到第一线程索引数据和第二线程索引数据，第一滑动窗口位置坐标作为第一线程索引标识，调用第一线程索引数据获取第一卷积输入数据，与第一滑动窗口位置坐标对应的第一卷积核数据进行内积计算；利用多线程并行计算得到当前通道的第一特征图数据；第二滑动窗口位置坐标作为第二线程索引标识，调用第二线程索引数据获得第二卷积输入数据，利用多线程并行计算得到第二输出特征图的所有输出数据，从而实现深度可分离卷积和逐点卷积的并行计算，提高待检测图像的检测速度。
一种适用于移动卷积神经网络加速方法系统

[发明专利]一种基于FPGA的二值神经网络加速方法及系统-CN201910636517.2有效
发明人：李开;邹复好;祁迪 -专利权人：武汉魅瞳科技有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的二值神经网络加速系统，其利用FPGA形成的卷积核参数获取模块、二值化卷积神经网络结构和缓存模块，缓存模块为FPGA的片上内存，各模块通过获取待处理图片的输入特征图、获取卷积计算逻辑规则和相应的进行二值化卷积计算，FPGA依据卷积计算逻辑规则遍历多个线程的卷积计算，得到待处理图像的输出特征图数据，通过该整体架构将二值神经网络中各层的计算量全部卸载到片上内存，而不依赖片外内存与片上内存的交互，从而减少了存储器之间的通信成本，极大地提高了计算效率，提高了待检测图像的检测速度。
一种基于 fpga 神经网络加速方法系统

[发明专利]一种基于混合存储方案的impala在线交互式查询方法-CN201811058357.X有效
发明人：李开;邹复好;訚实松;刘鹏坤;孙斌 -专利权人：武汉魅瞳科技有限公司
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于混合存储方案的impala在线交互式查询方法，包括：用hadoop命令建立hbase表，并用impala在hdfs上建表；在HIVE中建立外部表进行关联，并在impala中查看是否有外部表；若在impala中具有外部表，则创建脚本将当日数据导入至所述hdfs；当用户发出查询请求时，分别对hdfs和hbase进行查询，并将查询结果组合显示给用户。本发明实施例提供的基于混合存储方案的impala在线交互式查询方法，充分利用hbase和hdfs的特点对增量的数据进行混合存储，提高impala交互式查询的速度。
一种基于混合存储方案 impala 在线交互式查询方法

[发明专利]一种主/从架构的低耦合的分布式流式计算系统-CN201811057446.2有效
发明人： 邹复好;李开;熊饶饶;刘鹏坤;孙斌 -专利权人：武汉魅瞳科技有限公司
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： H04L67/1042 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种主/从架构的低耦合的分布式流式计算系统，包括：分布式服务环境、集群管理主节点、集群的工作从节点、集群的业务处理节点；所述分布式服务环境用于存储各个分布式节点的运行状态、负载状态以及任务执行状态；所述集群管理主节点用于管理集群节点的运行状态，并向各个集群节点分发任务；所述集群的工作从节点用于执行所述集群管理主节点分发的任务，并将任务执行的中间结果在Kafka中缓存；所述集群的业务处理节点用于消费Kafka中产生的消息，并得到业务结果。能够适用于多种情况下的流式数据处理，模块之间充分解耦合，能够实现动态缩扩容，实现数据的冗余备份，主节点的备份机制能实现服务的可靠性。
一种架构耦合分布式计算系统

[发明专利]旅客行李智能服务系统-CN202110812087.2在审
发明人：李开;邹复好;甘早斌;汤颖杰;向文;卢萍 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F9/54 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种旅客行李智能服务系统，该系统包括：消息队列层、存储层、用户界面UI层、接口层和服务层；所述消息队列层用于所述系统中各个组件与模块之间的信息通信；所述存储层用于存储结构化数据和非结构化数据；所述用户界面UI层用于展现所述系统的主要功能与服务；所述接口层用于针对功能和业务进行细分以及功能的扩展；所述服务层用于执行视频分析流程。本发明实施例在模块化分解的基础上，增加模块配置项，提高模块的灵活性，灵活的细分模块通过组合构成整体业务逻辑；引入AI技能的概念，AI技能是由算法模型与规则来定义，有限的算法模型与不同的规则可以组合得到多种不同的AI技能，从而满足不同情况下的应用。
旅客行李智能服务系统

[发明专利]一种基于路径排序的知识图谱问答方法及系统-CN202110809041.5在审
发明人：李开;邹复好;甘早斌;杨建飞;向文;卢萍 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供一种基于路径排序的知识图谱问答方法及系统，方法包括：获取用户问句中的实体提及；将实体提及链接到知识图谱的实体节点上，获得链接实体；根据链接实体，在知识图谱中查询获取至少一条查询路径以及每一条查询路径对应的候选答案；根据每一条查询路径与用户问句的相似度，获取最为合适的查询路径；基于最为合适的查询路径对应的候选答案，获取用户问句的最终答案结果。本发明根据用户问句中的实体提及，在知识图谱中找到对应的链接实体，然后根据链接实体，在知识图谱中查询对应的候选答案和对应的查询路径，在多条查询路径中选择最合适的一条查询路径，获取对应的答案结果，适用于从复杂的知识图谱中获取正确的答案。
一种基于路径排序知识图谱问答方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的电子公文智能审查方法及系统-CN202110810802.9在审
发明人： 邹复好;李开;甘早斌;陈思;向文;卢萍 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的电子公文智能审查方法及系统，该方法包括：根据电子公文中颜色的差异获取公文印章，通过训练好的CRAFT网络检测印章中各字符中心区域概率和相邻字符区域中心概率，并获取检测文本框；当判定为弯曲文本图像，则基于印章文本检测结果和印章圆形特性，进行极坐标转换，得到拉伸后的平行文本图像；基于平行文本图像，获取单行文本图像，通过识别网络得到文字识别结果；将文字识别结果输入编码器中，预测掩码句子中被屏蔽的标记，生成候选对象，对候选对象进行过滤，得到矫正后的文本。通过该方案可以提高公文印章识别准确率，在印章弯曲弧度不同的情况下实现了准确、高效的智能审查。
一种基于深度学习电子公文智能审查方法系统

[发明专利]静默式人脸活体检测模型及方法-CN202110810804.8在审
发明人：李开;邹复好;甘早斌;肖伟;向文;卢萍 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种静默式人脸活体检测模型及方法，该模型包括：人脸检测模块、骨架网络模块和中心差分卷积分类分支；所述人脸检测模块用于基于输入图片获取人脸检测框，并将所述人脸检测框输入至所述骨架网络模块；所述骨架网络模块用于提取卷积特征，所述卷积特征上接所述中心差分卷积分类分支；所述中心差分卷积分类分支用于判断所述输入图片的人脸是否为活体。本发明实施例仅仅基于RGB单帧图像数据，且为实时静默式人脸活体检测，不需要视频数据和用户配合，相比于基于红外摄像头、3D结构光摄像头和多目摄像头的人脸活体检测方案大大节约成本；相比于配合式的人脸活体检测方案通行效率更高，用户体验更好。
静默式人脸活体检测模型方法

[发明专利]一种电子鼻气体识别方法、系统、电子设备及存储介质-CN202110772874.9在审
发明人： 邹复好;李开;甘早斌;顾瑞洁;向文;卢萍 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种电子鼻气体识别方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：基于气体传感器阵列采集待识别气体的多通道一维时间序列数据；对待识别气体的多通道一维时间序列数据进行数据增强和数据变换，基于单一尺度的时间序列数据，生成多组尺度不同的时间子序列数据；将多组尺度不同的时间子序列数据输入预设气体识别网络，获取预设气体识别网络输出的待识别气体的类别。本发明对电子鼻气体识别问题进行了深入研究，通过数据变换方法得到多个分支提取不同频率和时间尺度的特征，可得到更加丰富的特征信息，结合分类器得到待测气体的种类标签，可实现高效、快速的气体识别。
一种电子气体识别方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种基于半监督迭代学习的遥感影像目标检测方法及系统-CN202110773831.2在审
发明人：李开;邹复好;甘早斌;韩冰凯;向文;卢萍 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于半监督迭代学习的遥感影像目标检测方法及系统，方法包括：收集遥感影像目标检测数据集，目标检测数据集包括有标签数据集和海量无标签数据集；基于有标签数据集训练目标检测器模型，获取训练后的初始目标检测器模型；将海量无标签数据集划分为多个无标签数据子集；基于有标签数据集和多个无标签数据子集，对所述初始目标检测器模型进行迭代优化训练，得到最终目标检测器模型。根据本发明，使用少量的有标签遥感影像数据，联合海量无标签数据的辅助优化下极大的提高了目标检测的精度，降低了人工标注成本。
一种基于监督学习遥感影像目标检测方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的行李取放动作识别方法和系统-CN202110776666.6在审
发明人： 邹复好;李开;甘早斌;饶培;向文;卢萍 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的行李取放动作识别方法和系统，其方法包括：获取待检测的视频或图像；从待检测的视频或图像中识别出一个或多个目标和姿态信息；将所述一个或多个目标和姿态信息进行匹配，融合其中属于同一个行人的类别特征和姿态信息；根据所述同一个行人的类别特征和姿态信息识别该行人的行李取放动作。本发明通过两种不同的识别网络来分别识别待检测图像中的目标和姿态，并将目标的识别结果和姿态信息进行融合，然后将融合信息作为行李取放动作识别模型的训练样本，从而提高了该模型识别的准确性。
一种基于深度学习行李动作识别方法系统

[发明专利]一种基于特征规范化的人脸聚类方法及系统-CN202110768992.2在审
发明人：李开;邹复好;张泽伦 -专利权人：武汉魅瞳科技有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于特征规范化的人脸聚类方法及系统，方法包括：将多个类别已知的人脸图像和待识别人脸图像分别输入训练后的人脸特征提取模型，分别获取人脸特征数据；将人脸特征数据输入训练后的人脸特征规范化模型中，分别获取每一个已知类别的人脸图像和待识别人脸图像的规范化后的人脸特征数据；计算待识别人脸图像对应的规范化后的人脸特征数据与每一个类别的人脸图像对应规范化后的人脸特征数据之间的相似度，得到多个相似度；基于多个相似度，确定待识别人脸图像所属的类别。本发明通过对人脸特征做规范化的方法解决了人脸特征在特征空间中分布具有复杂性的问题，使得经过规范化后的人脸特征更加适用于聚类任务。
一种基于特征规范化人脸聚类方法系统

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