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[发明专利]特征处理方法、计算机设备及存储介质-CN202211740797.X在审
发明人：姜晓卫;孙伶君;张海玉;程淼;符哲蔚;丁乃英;刘东;刘明;邓志吉 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本申请公开了一种特征处理方法、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取目标图像的原始特征；利用多个级联设置的特征处理模块依序对原始特征进行处理，得到每个特征处理模块对应的第一图像特征；每个特征处理模块包括多个基本块网络，每个基本块网络基于网络输入特征中频率不同的至少两个子图像特征进行卷积处理，输出得到第二图像特征，首个特征处理模块的首个基本块网络的网络输入特征为原始特征，特征处理模块的最后一个基本块网络输出的第二图像特征为特征处理模块对应的第一图像特征；利用特征融合模块对至少部分的特征处理模块对应的第一图像特征进行融合处理，得到目标图像的目标特征。上述方案，能减少特征处理过程的参数量和计算量。
特征处理方法计算机设备存储介质

[发明专利]一种数据存储方法、装置及设备-CN202211706903.2在审
发明人：张海玉;孙伶君;陈波扬;程淼;符哲蔚;丁乃英;刘东;刘明;邓志吉 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请提供一种数据存储方法、装置及设备，涉及数据处理领域，该方法包括：任务节点接收到任务处理指示后，确定目标指针队列中指针的状态均为非空；其中，状态为非空的指针表征指针指向的数据队列中的内存资源块被使用，数据队列中包括至少一个内存资源块；任务节点向内存节点池发送资源获取请求，以使内存节点池在确定当前资源能够满足资源获取请求时，反馈资源分配指针至目标指针队列，资源分配指针指向分配给任务节点的目标资源；任务节点利用资源分配指针指向的目标资源，存储与任务处理指示对应的任务数据。通过资源预分配和动态分配结合的方式，提升了整体流水线的吞吐量，并且适用于更多的场景。
一种数据存储方法装置设备

[发明专利]一种模型精度的计算方法、装置和计算机可读存储介质-CN202210589396.2有效
发明人：阮政森;陈波扬;孙伶君;颜成钢 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型精度的计算方法、装置和计算机可读存储介质。该方法包括：将全精度模型部署在指定设备上，得到部署模型，全精度模型包括多个处理层；在判定部署模型满足预设修正条件时，从预设的样本集合中获取异常样本；采用全精度模型对异常样本进行处理，得到全精度模型结果；采用部署模型对异常样本进行处理，得到部署模型结果；依据全精度模型结果和异常样本的标签数据，确定全精度模型中每个处理层的梯度；基于梯度、全精度模型结果以及部署模型结果，确定全精度模型中的处理层与部署模型中相应的处理层之间的精度值。通过上述方式，本申请能够提升精度比较的准确性。
一种模型精度计算方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]模型的精度确定方法以及相关装置、设备-CN202210000700.5在审
发明人：汪照;陈波扬;孙伶君 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了模型的精度确定方法以及相关装置、设备，其中，模型的精度确定方法包括：将相同的待预测对象分别输入到预设平台中的目标模型以及落地平台中的目标模型中；依次获取预设平台中的目标模型在各预测子节点对待预测对象进行处理的第一输出结果，以及落地平台中的目标模型在各预测子节点对待预测对象进行处理的第二输出结果；分别将第一输出结果与第二输出结果中对应相同的预测子节点的输出结果进行对比，并基于对比结果确定落地平台中目标模型的各预测子节点的精度；其中，目标模型的各预测子节点是基于输出结果的类型区别进行划分得到的。上述方案，能够提高模型的精度损失判断效率以及精度损失的定位效率。
模型精度确定方法以及相关装置设备

[发明专利]量化模型的优化方法和装置、存储介质及电子装置-CN202110858680.0在审
发明人：汪照;陈波扬;孙伶君;陈晓伟 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种量化模型的优化方法和装置、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：将初始模型转换为平台模型；在所述平台模型运行过程对应的第一准确率值低于目标准确率的情况下，在所述平台模型中对准确率损失位置进行定位，得到存在准确率损失的目标网络层；获取所述目标网络层对应的替换模型；将第一平台子模型，所述替换模型和第二平台子模型进行连接，得到所述平台模型对应的目标量化模型，其中，所述第一平台子模型是所述平台模型中位于所述目标网络层之前的部分模型，所述第二平台子模型是所述平台模型中位于所述目标网络层之后的部分模型。本发明有效解决了现有技术中模型量化过程中无法通过调参或调试平台引擎代码降低网络层精度损失的技术问题。
量化模型优化方法装置存储介质电子

[发明专利]一种木材识别方法-CN201010506395.4无效
发明人：汪杭军;陈松茂;孙伶君;祁亨年;张广群 -专利权人：浙江农林大学
申请日： 2010-10-14 - 公布日： 2011-03-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种木材识别方法，包括如下步骤：（1）特征量生成：将一张木材图像分块处理，提取每张分块图像的局部特征，并将多个分块的局部特征组合形成所述的木材图像的特征，用聚类处理对所述的木材图像的特征进行聚类归并，提取聚类信息，在此基础上，对聚类信息进行筛选处理，形成所述的木材图像的特征量；（2）对包含有N张木材原始图像的训练样本集中的每张图像重复步骤（1），生成一个包含N个特征量的特征集；（3）对待识别木材图像重复步骤（1），生成待识别木材图像的特征量；（4）将待识别木材图像的特征量与所述的特征集用EMD算法计算生成N个EMD距离，对N个EMD距离进行分类处理，得出识别结果。具有较高的识别率。
一种木材识别方法