“吴月升”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

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[发明专利]神经网络模型结构搜索方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911202953.5有效
发明人：王洋;刘焱;郝新;吴月升;熊俊峰;唐佳伟 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/094 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络模型结构搜索方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习领域。具体实现方案为：基于预设的搜索策略和搜索空间，生成目标神经网络模型的各候选结构；利用预设的训练样本集、预设的测试样本集及预设的对抗样本集，对每个候选结构的目标神经网络模型进行训练、测试，确定每个候选结构的目标神经网络模型对应的性能函数值；若第一候选结构的目标神经网络模型对应的性能函数值满足阈值，则确定所述第一候选结构为所述目标神经网络模型的目标结构。本申请的方案能够使得最终确定的目标神经网络模型的目标结构的防御性具有通用性，解决现有技术中应对对抗样本攻击的防御方法，其防御效果有限的技术问题。
神经网络模型结构搜索方法装置电子设备存储介质

[发明专利]海上浮式储油平台喇叭口锁钩的安装装置及安装方法-CN201811505807.5有效
发明人：隋永峰;李明轩;张永亮;常岩松;王树青;王兆勋;郭永军;韩鑫畴;蒋永平;方世松;吴月升 -专利权人：烟台铁中宝钢铁加工有限公司;烟台中集来福士海洋工程有限公司;中国国际海运集装箱（集团）股份有限公司
申请日： 2018-12-10 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： B63B35/44 文献下载
摘要：本公开揭示了一种海上浮式储油平台喇叭口锁钩的安装装置及安装方法。该安装装置包括分度盘，所述分度盘具有一中心孔，所述中心孔用于供喇叭口插入，所述分度盘上间隔设置有多组滑槽，所述滑槽用于与锁钩支撑板配合，以定位对应的锁钩支撑板，各组所述滑槽沿所述分度盘的径向方向延伸，使所述锁钩支撑板可沿所述滑槽滑移至所述喇叭口。该安装装置和方法能够一次性安装所有锁钩支撑板，提高了安装效率。
海上储油平台喇叭口安装装置方法

[发明专利]评估目标检测模型的方法及装置-CN202110663425.0有效
发明人：张欢;吴月升;王洋 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开提供了一种评估目标检测模型的方法、装置、电子设备、存储介质以及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及人工智能安全技术领域。具体实现方案为：分别利用多个对抗样本集中的每个对抗样本集攻击待评估的目标检测模型，得到针对每个对抗样本集中每个对抗样本的输出结果；根据与每个对抗样本集对应的阈值和对抗样本集中每个对抗样本的输出结果，确定每个对抗样本所对应的攻击是否成功，并统计对抗样本集的攻击成功率，其中，每个对抗样本集对应于不同的阈值；以及根据多个对抗样本集的攻击成功率，确定针对目标检测模型的鲁棒性评估参数。
评估目标检测模型方法装置

[发明专利]仿冒程序的识别方法、装置、设备及存储介质-CN202011283519.7有效
发明人： 吴月升;王洋;吕中厚 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本申请公开了一种仿冒程序的识别方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能、信息安全、云计算领域。具体实现方案为：确定第一程序的名称与第二程序的名称之间的相似度大于第一阈值，第二程序为合法程序；获取第一程序的界面特征，以及第二程序的界面特征；若第一程序的界面特征与第二程序的界面特征之间的相似度大于第二阈值，则确定第一程序为第二程序的仿冒程序，通过上述过程，提高了仿冒程序的识别效率。
仿冒程序识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种违规账号识别模型训练方法、装置及电子设备-CN202010619398.2有效
发明人： 吴月升;王洋;郝新 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种违规账号识别模型训练方法、装置及电子设备，涉及机器学习技术领域。具体实现方案为：获取对抗样本数据集；基于对抗样本数据集对已训练的识别模型进行训练，得到目标识别模型；其中，对抗样本数据集包括N个对抗样本，N为正整数，每个对抗样本中包括样本账号、样本账号对应的拼音以及样本账号对应的标签，样本账号对应的标签用于指示样本账号为违规账号或为非违规账号。每个对抗样本中不但包括样本账号，而且还包括样本账号对应的拼音，利用该抗样本数据集对已训练的识别模型进行训练，使得模型也可以识别特定的对抗样本攻击，提高目标识别模型的准确性。
一种违规账号识别模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种文本处理方法、装置及电子设备-CN202110866740.3有效
发明人：吕中厚;孙晓洁;王洋;熊俊峰;吴月升 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F40/166 文献下载
摘要：本公开提供了一种文本处理方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，尤其涉及人工智能安全技术领域。具体实现方案为：先确定待处理文本中的异常字符；提取异常字符的字符特征，字符特征包括以下特征中的一个或多个特征：用于表示字符发音的发音特征、用于表示字符形状的形状特征、用于表示字符语义的语义特征；根据异常字符的字符特征，确定字符特征与异常字符的字符特征相匹配的原始字符；在待处理文本中，将异常字符编辑为原始字符，得到修复文本。采用本公开的上述方案可以消除待处理文本的错误，得到修复文本，以便于对待处理文本的理解。
一种文本处理方法装置电子设备

[发明专利]检测方法、装置、设备和计算机存储介质-CN202010614929.9有效
发明人：王洋;熊俊峰;吴月升;郝新;张欢;吕中厚;王文华 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种检测方法，包括：检测待检测文件中是否存在设定比例的人体区域，获得第一检测结果；根据第一检测结果，判断是否将待检测文件进行AI换脸检测；在判定将待检测文件进行AI换脸检测的情况下，根据待检测文件获取目标图像；对目标图像进行AI换脸检测，获得第二检测结果。本申请实施例能够减少不必要进行AI换脸检测，减少AI换脸检测结果的误报率。
检测方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]检测真实人脸方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质-CN201911225480.0有效
发明人：熊俊峰;王洋;刘焱;郝新;吴月升 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种检测真实人脸的方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及人脸识别技术领域。本申请在检测真实人脸时的实现方案为：获取待检测人脸图像；获取待检测人脸图像的频域特征图，将频域特征图分割为对应第一粒度、第二粒度与第三粒度的频域特征子图；根据对应第一粒度、第二粒度与第三粒度的频域特征子图，得到与第一粒度、第二粒度以及第三粒度对应的多维度特征子图；根据与各粒度对应的多维度特征子图，确定对应第一粒度、第二粒度以及第三粒度的粒度总向量；将各粒度的粒度总向量进行拼接，将拼接结果输入分类网络，根据分类网络的输出结果确定待检测人脸图像中的人脸是否为真实人脸。本申请能够提升真实人脸检测的准确性。
检测真实方法装置电子设备以及计算机可读存储介质

[发明专利]视频检测方法、装置、设备、以及存储介质-CN202010213737.7有效
发明人：王洋;刘焱;郝新;吴月升;熊俊峰 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2020-03-24 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及一种视频检测方法、装置、设备、以及存储介质，其涉及计算机视觉技术领域。方法包括从待检测视频获取与脸部有关的多个图像帧，然后提取与多个图像帧相对应的多个脸部特征表示。方法还包括基于多个脸部特征表示来检测视频中的脸部的真实性。本公开的实施例通过提取视频中的多个脸部图像帧的多个特征表示，并且分析多个特征表示之间的关联程度，能够快速有效且准确地检测到假脸视频。
视频检测方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种交通图像识别方法、装置、计算机设备和介质-CN201910138054.7有效
发明人：刘焱;王洋;郝新;吴月升 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2019-02-25 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种交通图像识别方法、装置、设备和介质。其中，方法包括：获取车辆采集的视频流并提取出视频流中的各帧图像作为第一图片；将第一图片输入至去干扰自编码器进行预处理，以过滤第一图片中的干扰，输出第二图片，其中，去干扰自编码器通过至少两类干扰样本集进行训练而得，不同类型干扰样本集中所加入的扰动方式包括下述至少两种：噪音、仿射变化、滤波模糊化、亮度变化和单色化；将第二图片输入至交通标志识别模型来进行识别处理。本发明实施例解决了对抗样本对交通标志识别模型进行攻击导致交通标志识别错误的问题；可以降低交通图像中对抗样本的干扰，提高图像的识别正确率，提升无人驾驶或智能驾驶的安全性。
一种交通图像识别方法装置计算机设备介质

[发明专利]一种鲢鱼皮胶原蛋白基抗菌抗氧化活性涂层的制备方法及应用-CN202210289256.3在审
发明人：伍久林;汪少芸;林家伟;隆杰;廖健涛;沈佳平;吴月升;纪明宇 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： A23B4/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种鲢鱼皮胶原蛋白基抗菌抗氧化活性涂层的制备方法及应用。所述鲢鱼皮胶原蛋白基抗菌抗氧化活性涂层的的制备原料包括：胶原蛋白、肉桂醛、维生素C、吐温80、丙三醇和超纯水；其中，肉桂醛：维生素C：胶原蛋白的质量比为(2‑4)：(2‑1)：8。本发明制得的鲢鱼皮胶原蛋白基抗菌抗氧化活性涂层不含对人体有毒的试剂，安全性高，且涂膜保鲜草鱼肉片的效果好。另外，本发明的工艺流程简单，很容易应用于水产食品保鲜领域。
一种鲢鱼胶原蛋白抗菌氧化活性涂层制备方法应用

[发明专利]用于模型验证的方法、装置、设备和介质-CN202010186738.7在审
发明人： 吴月升;熊俊峰;刘焱;郝新;王洋 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了用于模型验证的方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域。一种用于支持模型验证的方法包括从用于分类模型的训练样本集中选择训练样本，训练样本集被分类到多个类中的第一类，分类模型被配置为实现多个类的分类。该方法还包括修改所选择的训练样本，以获得修改后的训练样本，修改后的训练样本与训练样本之间的差异不超过阈值差异。该方法进一步包括至少基于修改后的训练样本来训练分类模型，以使训练后的分类模型能够将修改后的训练样本分类到多个类中的第二类，第二类不同于第一类。通过稍微修改训练样本来执行模型训练，可以支持高效的模型验证，有助于判断是否存在模型窃取行为。
用于模型验证方法装置设备介质

[发明专利]验证码图像生成方法、装置和电子设备-CN201910189316.2有效
发明人：刘焱;王洋;郝新;吴月升 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2019-03-13 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06F21/36 文献下载
摘要：本申请公开了一种验证码图像生成方法、装置和电子设备，其中，方法包括：在接收到用户的验证码拉取请求后，通过预设的验证码图像生成策略生成原始验证码图像，并获取与验证码图像生成策略对应的通用对抗样本，并将通用对抗样本叠加到原始验证码图像，以得到新验证码图像，并将新验证码图像提供给用户。由此，在生成验证码的过程中，无需通过对抗样本生成算法生成与验证码图像对应的对抗样本，直接获取与验证码图像生成策略对应的通用对抗样本，并通过该通用对抗样本为用户快速生成验证码图像，减少了向用户提供验证码图像所需要的时间，快速向用户提供验证码图像，提高了用户获取验证码图像的效率的同时，提高了用户的验证码体验度。
验证图像生成方法装置电子设备

[发明专利]一种模型参数调整方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010544321.3在审
发明人： 吴月升;刘焱;王洋;郝新;熊俊峰 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型参数调整方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：获取使用当前样本数据对深度神经网络模型进行训练时，所述深度神经网络模型中包含的设定网络层的各输入特征参数；对各所述输入特征参数进行排序，根据排序结果选取数值最小的至少一个输入特征参数；将选取的各输入特征参数的数值调小。本申请实施例中，由于选出的取值较小的特征参数对模型最终输出结果影响不大，但可能会被对抗攻击者利用，因此将选出的部分输入特征参数的数值调到更小，使得即使被对抗攻击者利用，也不会严重影响模型的精度，进而保证了模型的鲁棒性。
一种模型参数调整方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于模型更新和检测图像的方法、装置、设备和介质-CN202010569138.9在审
发明人：熊俊峰;王洋;刘焱;郝新;吴月升 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本申请公开了用于模型更新和检测图像的方法、装置、设备和介质，涉及图像检测和深度学习领域。模型更新方法包括获取用于训练神经网络模型的训练图像，训练图像至少包括图像融合区域，图像融合区域是通过将原始图像的第一区域中的第一图像部分之外的剩余图像部分与参考图像的第二图像部分进行融合所得到的。该方法还包括将训练图像输入用于检测图像融合区域的神经网络模型，以获取训练图像中的图像融合区域的检测结果。该方法还包括确定原始图像中的第一区域的边缘的扩展结果。该方法还包括基于检测结果和扩展结果来调整神经网络模型的参数。通过该方法减少了图像数据的计算量，提高了图像数据处理效率。
用于模型新和检测图像方法装置设备介质

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