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[发明专利]图像异常的标记方法及系统-CN202111504310.3在审
发明人：刘明华;张欢欢;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种图像异常的标记方法及系统，旨在解决现有图像异常标记存在效率低的问题，方案主要包括：获取含有异常目标的待标记图片；在所述待标记图片中提取含有异常目标的感兴趣区域，得到感兴趣区域图片；根据所述感兴趣区域图片并基于预先训练的轮廓提取模型得到异常目标的初始轮廓；利用手工修正所述初始轮廓，得到所述待标记图片的异常标记标签。本发明提高了图像异常的标记效率。
图像异常标记方法系统

[发明专利]一种基于多尺度多层级模型的声纹识别系统及方法-CN202111483631.X在审
发明人：汪欣;谢川;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G10L17/00 文献下载
摘要：本发明涉及声纹识别技术领域，为了提高声纹识别的准确率，提供了一种基于多尺度多层级模型的声纹识别方法，包括：步骤1、获取带说话人标注的语音数据；步骤2、将所述语音数据依据不同尺度划分为特征片段，每种划分尺度对应一个层级；步骤3、构建并训练与数据划分方式对应的多尺度多层级模型；步骤4、将待识别语音数据输入步骤3训练得到的多尺度多层级模型中进行声纹识别。一种基于多尺度多层级模型的声纹识别系统，包括：数据获取单元、数据划分单元、模型构建单元、模型训练单元及声纹识别单元。采用上述方式，提高了声纹识别模型的准确性。
一种基于尺度多层模型声纹识别系统方法

[发明专利]基于人体姿态估计的“玩手机”行为检测识别方法-CN201811528349.7有效
发明人：邵延华;游忍;胡亮;展华益 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提出一种基于人体姿态估计的“玩手机”行为检测识别方法，属于计算机视觉和图像处理领域。其技术方案要点为：首先，监测系统初始化；其次，监测系统进行数据采集；然后，监测系统进行人体2D关键点监测和骨架定位；然后，监测系统在“关节点手”附近检测手机；然后，监测系统进行人体特定关节空间位姿关系构建；最后，监测系统根据人体的姿态和是否检测到手机及手机与人的空间位姿关系而预设“玩手机”和“不玩手机”两种状态，监测系统若判断当前监测场景中检测到的人是在“玩手机”状态，则发出警报报警。本发明能够在被检测人有“玩手机”行为情况下，精确地发出警报提示，同时监测方式具有非接触、不浸入、监测范围广和易于实施等特点。
基于人体姿态估计手机行为检测识别方法

[发明专利]基于贝叶斯分类器的知识图谱检索方法-CN201810843311.2有效
发明人：杨兰;王欣;展华益;孙锐 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及信息检索领域，本发明是要解决现有知识图谱检索不够便捷的问题，提出了一种基于贝叶斯分类器的知识图谱检索方法，通过建立查询问句与查询结构图的对应关系，将查询问句转换成对应的语义标签序列，再通过贝叶斯分类模型计算查询问句映射到对应的每类查询结构图的概率，选取最大概率值的查询结构图作为查询模式图，进行知识图谱检索。在灵活的自然语言查询和知识图谱语义检索之间，搭建起桥梁，使普通用户更加方便进行信息检索，适用于影视检索或其他知识图谱检索。
基于贝叶斯分类知识图谱检索方法

[发明专利]一种基于少样本语料的问句理解模型训练方法和系统-CN202011294489.X有效
发明人：饶璐;周兴发;孙锐;展华益 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于少样本语料的问句理解模型训练方法和系统，其中方法包括如下步骤：获取少于设定阈值的样本语料数据，并对样本语料数据进行标注；对少于设定阈值的样本语料数据进行数据增强；将数据增强后的语料转化为词向量，并生成文本向量；构建基于互增强的意图识别与实体抽取联合模型；将词向量输入基于互增强的意图识别与实体抽取联合模型中进行训练，得到意图识别与实体抽取联合模型。本发明不需要大量的人力和时间来对规则和模板进行编写，也不需要耗费大量时间对训练数据进行标注。在训练数据较少的情况下，仍然保证模型的预测效果，同时具有较好的泛化能力。
一种基于样本语料问句理解模型训练方法系统

[发明专利]一种基于嵌入特征向量的产品图像异常检测方法及装置-CN202111492254.6在审
发明人：郑敏娥;胡亮;陶原野;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于嵌入特征向量的产品图像异常检测方法及装置，首先基于嵌入向量相似性，训练无监督的异常检测模型；然后训练基于编解码的后处理模型，对无监督模型计算的异常得分图做进一步的特征提取以突出异常点；训练完成后对待检产品图像进行异常检测。仅需要少量正常图像样本就可以训练无监督模型，采用嵌入向量相似度的方法，避免了重构误差过大的问题，能够比较精准地实现异常定位；此外，仅需要少量异常标注图像样本就可以继续训练后处理模型，进一步优化异常检测与定位的精确性；适用性很强，用户可以根据需求自行调整。
一种基于嵌入特征向量产品图像异常检测方法装置

[发明专利]一种融合了主题信息的多意图识别方法和系统-CN202111465255.1在审
发明人：饶璐;孙锐;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理和深度学习技术领域，为了提高多意图识别的准确度，提供了一种融合了主题信息的多意图识别方法，包括：1、获取用户的输入文本并对其进行规范化处理得到处理文本；2、获取处理文本中基于句子的主题信息和基于词的主题信息；3、将处理文本与所述基于句子的主题信息进行融合；4、将步骤3中融合后的文本及基于词的主题信息分别转化为向量表示；5、构建意图识别模型并训练；6、将步骤4中转化得到的向量表示输入意图识别模型，得到意图分类结果。一种融合了主题信息的多意图识别系统，包括：文本获取单元、主题获取单元、主题融合单元、向量转换单元及意图分类单元。采用上述结构提高了多意图识别的准确度。
一种融合主题信息意图识别方法系统

[发明专利]一种基于视觉的工业螺钉机器人切换工位的方法-CN202010698517.8有效
发明人：牛小明;毕可骏;唐军;许亮;展华益;杨厚易;李伟 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了基于视觉的螺钉装配机器人快速切换工位的方法，包括：相机标定参数的获取与切换，获取相机标定参数，针对不同工位或任务进行相机标定，并对相机标定参数进行保存，从而获得螺钉机器人在不同工位下，相机像素坐标空间到物理坐标空间的转换关系；图像模板的选定及切换，对不同的工作任务建立不同的模板图像，使得螺钉机器人可通过快速切换图像模板，适应不同的工作任务；逻辑位置关系快速切换，根据上述两个步骤得到的数据，对具体工位上的作业逻辑进行快速切换。本发明的方法中，当螺钉机器人发生工位切换时，只需完成相机标定参数、图像模板、集合逻辑关系的快速切换，即可适应新工位的任务，不需要人工再对其进行单独编程配置。
一种基于视觉工业螺钉机器人切换方法

[发明专利]产品表面缺陷检测方法及装置-CN202010449233.5有效
发明人：游忍;展华益;邵延华;刘明华 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种产品表面缺陷检测方法，包括以下步骤：采集包含产品表面的样本图片，将每张所述样本图片按照产品表面的轮廓特点或者按照设定的大小均匀分成样本子图，并标记所述样本子图是否有缺陷；对所述样本子图进行数据增强，得到数据增强后的训练样本；利用统计方法得到所述训练样本的统计特征，结合样本图片和其对应的统计特征得到合成训练样本；根据所述合成训练样本，利用深度学习方法以及相似性度量函数得到缺陷检测模型；采用所述缺陷检测模型对待测产品表面图像进行预测，判断待测产品表面是否含有缺陷；本发明还公开了一种产品表面缺陷检测装置，本发明大大提高产品表面缺陷检测的精度。
产品表面缺陷检测方法装置

[发明专利]一种基于无监督特征组合的产品图像缺陷检测方法及装置-CN202111307737.4在审
发明人：胡亮;张聃;郑敏娥;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无监督特征组合的产品图像缺陷检测方法及装置，该方法包括收集少量无缺陷产品图像作为训练样本，并将图像划分为大小相等的小块；把每张图像分成两部分，一部分是图像小块，一部分是将对应图像小块部分遮盖后得到的遮盖图像；利用图像小块与遮盖图像训练记忆网络与图像修复网络，所述记忆网络和图像修复网络的特征进行组合，并且共享解码器；使用经过练得到的记忆网络与图像修复网络对待检产品图像进行缺陷检测。本发明使用记忆网络提取图像小块的整体结构信息，同时使用图像修复网络提取相邻图像小块的局部领域信息，并最终融合了整体信息与局部信息，所以能重构出复杂图像的细节，检测精度高而误检率极低。
一种基于监督特征组合产品图像缺陷检测方法装置

[发明专利]一种基于联合模型的声纹属性识别训练方法和装置-CN202111295606.9在审
发明人：汪欣;谢川;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G10L17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联合模型的声纹属性识别训练方法和装置，该方法包括获取带声纹属性标注的语音数据和带说话人标注的语音数据；对所述语音数据提取特征表示；构建基于说话人识别和声纹属性识别的联合模型；将所述带说话人标注的语音数据和带声纹属性标注的语音数据输入基于说话人识别和声纹属性识别的联合模型中进行训练，得到训练完备的联合模型。本发明提供的声纹属性识别训练方法可以有效利用带说话人标注的数据辅助声纹属性识别模型的训练，解决在具有声纹属性标记的数据不足的情况下，声纹属性识别模型无法拟合或训练效果欠佳的问题。本发明可以实现两个子模型之间的信息交互，从不同维度挖掘数据信息，增强模型效果。
一种基于联合模型声纹属性识别训练方法装置

[发明专利]基于特定参数分布生成的小样本图像分类方法及系统-CN202111465249.6在审
发明人：刘东博;展华益;文艺 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及小样本图像分类领域，具体涉及一种基于特定参数分布生成的小样本图像分类方法及系统，可以有效提高小样本图像分类方法的结果准确性。技术方案包括：构建小样本图像分类神经网络的总体架构，将多种卷积神经网络的参数作为参数训练集，使用参数训练集训练分布学习网络，通过训练后的分布学习网络生成小样本图像分类神经网络的初始参数，构建参数调节网络，所述参数调节网络和分布学习网络具有相同的参数，在参数调节网络的调节下，使用目标数据集来训练小样本图像分类神经网络，所述目标数据集为待分类图像集合，最后输入待分类图像，通过小样本图像分类神经网络提取其特征，并判断所属类别。本发明适用于小样本图像分类。
基于特定参数分布生成样本图像分类方法系统

[发明专利]一种利用图片生成自然语言的方法及系统-CN202111172694.3在审
发明人：司成良;骆敏;饶璐;周兴发;展华益;王欣;孙锐 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用图片生成自然语言的方法及系统，能够在输入一张图片的情况下实时生成一首全新的古诗，并且结合人工智能，对教学进行辅助，能够有效提高课堂教学的趣味性，在教育情景中能够使教学智能化，提升趣味性。本发明可用于教育领域，但不限于教育领域，可扩展性好。
一种利用图片生成自然语言方法系统

[发明专利]一种低空小目标的雷达自动识别方法及装置-CN202111110784.X在审
发明人：胡亮;张聃;郑敏娥;陶原野;刘孟红;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种低空小目标的雷达自动识别方法及装置，该方法首先进行雷达数据预处理；然后利用深度神经网络提取处理后数据的特征，接着分别使用有监督学习与无监督学习执行二分类与异常检测；最后根据二分类与异常检测结果判断是无人机、飞鸟或者其他低空飘浮物。该方法解决了低空飘浮物的识别问题，适用范围极广，泛化能力强，运算量少，成本更低，且识别准确率更高。
一种低空目标雷达自动识别方法装置

[发明专利]一种少样本意图识别方法及装置-CN202111297314.9在审
发明人：周兴发;杨兰;谭斌;饶璐;孙锐;展华益 -专利权人：四川启睿克科技有限公司
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种少样本意图识别方法，利用领域无关的数据按概率随机掩码替换数据片段，得到预训练数据，预训练语言模型；针对每一个意图类别构建对应的提示模板；根据提示模板构造多意图识别模型的训练数据；在预训练语言模型基础上使用意图识别训练数据二次训练预训练模型。能够在不受限与人工构建大量规则，领域数据缺乏的情况下，以少量的领域意图识别训练数据得到性能接近大量领域意图识别训练数据得到的模型性能。解决了基于数据增强、元学习及预训练微调等方法中面临的需要大量的人力制定数据增强规则、依赖大量的相似任务数据以及需要一定量的微调数据等问题。
一种样本意图识别方法装置

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