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[发明专利]目标对象的识别方法和装置、机器人-CN201611202167.1有效
发明人：不公告发明人 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2016-12-22 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标对象的识别方法和装置、机器人。其中，该方法包括：获取待识别的目标对象；通过预设网络模型对待识别的目标对象进行特征提取，得到目标对象的第一特征和第二特征，其中，第一特征为目标对象的特定特征，第二特征为对第一特征和目标对象的基本特征进行特征提取得到的特征；通过预设网络模型对第一特征和第二特征进行分类，得到目标对象的识别结果。本发明解决了现有技术中的基于深度学习的网络模型，网络不收敛或者收敛慢，导致目标对象的识别时间长，鲁棒性低的技术问题。
目标对象识别方法装置机器人

[发明专利]一种数据打标签方法、计算机装置及可读存储介质-CN201910573450.2在审
发明人：刘若鹏;栾琳;季春霖;陈九思 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06F16/16 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种数据打标签方法、计算机装置和可读存储介质。数据打标签方法包括：接收，通过第一数据标注算法对训练数据中的多个目标主体的多个对象添加标签，所得到的所述训练数据的第一标注文件；接收，通过人工方式对所述训练数据中的所述多个目标主体的多个对象添加标签，所得到的所述训练数据的第二标注文件；比较所述第一标注文件和所述第二标注文件，以得到比较结果。所述数据打标签方法通过比较所述第一标注文件和第二标注文件，可以对第一数据标注算法进行完善或者更新。利用完善或更新后的第一数据标注算法(也即第二数据标注算法)对后续的待标注数据中的多个目标主体的多个对象添加标签，提高了数据标注的效率，减少了耗时和人力成本。
一种数据标签方法计算机装置可读存储介质

[发明专利]分布式并行的深度学习方法及系统-CN201910577968.3在审
发明人：刘若鹏;栾琳;季春霖;陈峰 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种分布式并行的深度学习方法、处理器及系统，该方法适用于由N个处理器构成的分布式并行的深度学习系统，具体内容为：每个处理器将用于训练神经网络模型的训练数据划分为N个第一梯度块。每个处理器对N个第一梯度块进行N‑1次迭代累积处理，得到每个处理器对应的N个第二梯度块。每个处理器对N个第二梯度块进行N‑1次迭代覆盖处理，得到每个处理器对应的N个第三梯度块，完成对神经网络模型的训练。本方案中，预先将训练数据划分为N个梯度块，并利用每个处理器分别对N个梯度块进行N‑1次迭代累积和迭代覆盖处理，完成对神经网络模型的训练，降低训练周期、训练成本和提高训练效率。
分布式并行深度学习方法系统

[发明专利]模型的训练方法、处理器和存储装置-CN201910578052.X在审
发明人：刘若鹏;栾琳;季春霖;刘康 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种模型的训练方法，获取初始样本作为当前样本，并获取预设的深度网络模型作为第一深度网络模型后，利用第一深度网络模型对当前样本进行数据清洗，基于数据清洗后的样本训练第二深度网络模型，分别计算两个模型的识别精度，若第一深度网络模型的识别精度不高于第二深度网络模型的识别精度，将第二深度网络模型作为第一深度网络模型，并将数据清洗后的样本作为当前样本，返回执行前述数据清洗，直到第一深度网络模型的识别精度高于第二深度网络模型的识别精度，然后输出第一深度网络模型。通过对样本反复进行数据清洗，本发明提高了深度网络模型的样本的数据质量，从而提高输出的深度网络模型的识别精度。
模型训练方法处理器存储装置

[发明专利]一种面部数据处理方法、存储器及处理器-CN201910520440.2在审
发明人：刘若鹏;栾琳;季春霖;钟凯宇 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种面部数据处理方法、存储器及处理器。其中，所述方法，其特征在于，包括：S11、输入面部图片，检测所述面部图片的特征数据；S12、根据所述面部图片的特征数据过滤非对齐面部面部图片；S13、保存所述对齐面部面部图片。通过过滤非人脸、模糊人脸、侧脸和浅色的人脸，既可以较大程度降低误识别率，又可以改进人脸对齐方法，在不增加运算的情况下，即实现了人脸对齐，又完成了侧脸的过滤，进而减少了计算资源的消耗，实现了降低人脸识别的误识别率和减少系统计算资源的消耗，可普遍适用于人像识别领域。
一种面部数据处理方法存储器处理器

[发明专利]一种加大深度学习训练数据量的方法-CN201910510397.1在审
发明人：刘若鹏;栾琳;季春霖;陈峰 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种加大深度学习训练数据量的方法，包括S1、根据数据量总量确定更新梯度的批量，根据内存或者显存数据确定计算梯度的子批量；S2、计算更新梯度的批量大小包含的子批量数量，所述更新梯度的批量包含的子批量数量为更新梯度的批量与计算梯度的子批量的商；S3、在更新梯度的批量大小包含的子批量数量的数据上运行网络的前向传播，然后进行反向传播以计算相对于网络参数的梯度；S4、执行步骤S3更新梯度的批量大小包含的子批量数量次，对更新梯度的批量大小包含的子批量数量个梯度累加后取平均梯度；S5、用平均梯度更新模型参数。训练更稳定，训练效果更好；加快训练进程；让内存有限的CPU和显存有限的GPU可以用于训练大型网络。
一种加大深度学习训练数据量方法

[发明专利]一种跨域面部识别方法-CN201910510836.9在审
发明人：刘若鹏;栾琳;季春霖;陈峰 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种跨域面部识别方法，包括：准备源样本数据和目标样本数据；固定特征提取器E，让域判别器G最大化，判别源样本数据和目标样本数据间的差异；固定域判别器G，让特征提取器E最小化，判别源样本数据和目标样本数据间的差异；域判别器G最大化和特征提取器E最小化达到平衡点，从特征提取器E提取出源样本数据和目标样本数据间没有域间差异的特征值。在facenet基础上，通过特征提取器E采用Inception‑Resnet‑V1网络结构，源分类损失函数和目标分类损失函数采用三元组损失函数的基础上，加入域混淆损失函数，解决待识别图像与训练样本图像具有不同统计分布特性的条件下的面部跨域识别问题，使得同一域间的面部特征更为接近，提升了跨域识别准确性。
一种面部识别方法

[发明专利]一种仿生机器鱼皮材料与一种仿生鱼-CN201910461521.X在审
发明人：刘若鹏;栾琳;季春霖;张美莹 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： D06M15/15 文献下载
摘要：本发明提供了一种仿生机器鱼皮材料的制备方法，包括以下步骤：将蚕茧进行预处理，得到丝溶液，将所述丝溶液与诱导酶交联剂混合进行诱导酶交联，得到丝过氧化物酶凝胶前体溶液；将纤维进行缠绕，使纤维呈网状且单根纤维与水平轴的夹角为45°～55°或125°～135°，得到纤维模型；将所述丝过氧化物酶凝胶前体溶液浇注于所述纤维模型表面，凝胶后干燥，得到仿生机器鱼皮材料。本申请实现了丝状水凝胶与丝弹性纤维的复合，使得该材料制备的仿生机器鱼具有较好的生物兼容性、生物降解性和灵活性。
一种仿生机器鱼皮材料

[发明专利]一种基于面部识别优化数据的方法-CN201910206769.1在审
发明人：刘若鹏;栾琳;季春霖;刘康 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于面部识别优化数据的方法，包括：在集合中设置原始数据，所述原始数据来源于面部识别；判断相邻的原始数据是否属于同一类；如果相邻的原始数据属于同一类，则标识这一类的数据计数器加1，否则标识这一类的数据计数器保持不变；保留集合下同一类原始数据最多的原始数据，删除集合下其他数据。通过面部识别来提高数据的质量，数据质量的提升即可提升模型识别效果，二者相辅相成，最终达到最佳的训练效果，最大限度提升数据的使用率。
一种基于面部识别优化数据方法

[发明专利]数据打标方法、计算机装置及计算机可读存储介质-CN201811652805.9在审
发明人：刘若鹏;栾琳;陈九思;白蔚云;赵金玉;张洁 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种数据打标方法、计算机装置及计算机可读存储介质，所述数据打标方法包括：对包含至少一个人物及其服饰的视频进行切割，以得到多个包含人物及其服饰的图片；将多个包含人物及其服饰的图片导入打标签工具中；利用所述打标签工具对每个所述图片中的服饰对象进行框选，并对框选的服饰对象按照主类别、子类别和具体类别进行标注。本发明通过训练算法以更好地利用视频识别其中人物的服饰属性、人物的性别特征、甚至是人物的配饰属性为目的，特意设计了一种视频追踪的打标方法，使得算法能以较少的训练数据集，有效地提升算法的准确率，从而使算法能基于视频中人物的服饰及配饰等信息进行深入分析和应用。
数据方法计算机装置可读存储介质

[发明专利]数据打标方法、计算机装置及计算机可读存储介质-CN201811653221.3在审
发明人：刘若鹏;栾琳;肖森林;陈九思;张洁;赵金玉 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种数据打标方法、计算机装置和计算机可读存储介质，所述数据打标方法包括：获取包含多个人物的视频；对所述包含多个人物的视频进行切图处理，以得到每个人物的预设数量的头部或脸部图片；将每个人物的预设数量的头部或脸部图片中具有预设佩戴物、预设光线特征、预设天气特征中的至少一者的头部或脸部图片筛选出来，并对筛选出的一个或者多个头部或脸部图片进行打标签操作。本发明实施例中的数据打标方法可以提升人脸识别算法的准确率、提高其鲁棒性、降低漏检率等。
数据方法计算机装置可读存储介质

[发明专利]数据打标方法、计算机装置及计算机可读存储介质-CN201811652686.7在审
发明人：刘若鹏;栾琳;肖森林;陈九思;白蔚云;赵金玉;舒景 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种数据打标方法、计算机装置和计算机可读存储介质，所述数据打标方法包括：获取包含至少一个人物及其附属物的图片，所述附属物包括多个不同类别的附属对象；利用图像分割工具将每个人物的多个不同类别的附属对象从所述图片中分割出来，以得到分别包含多个不同类别附属对象的多个图像文件；按照预设规则对分别包含多个不同类别附属对象的多个图像文件进行命名。本发明可以更为智能地学习、识别图片中人物的服饰或五官等对象，从而实现数据打标操作。
数据方法计算机装置可读存储介质

[发明专利]基于心跳报文数据发送和接收方法、存储介质及处理器-CN201811551376.6在审
发明人：刘若鹏;栾琳;熊勇;李斌;杨阳 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于心跳报文数据发送和接收方法、存储介质及处理器。其中，所述发送方法包括：终端向服务器端发送携带终端基本信息的加入请求报文；终端接收来自服务器端的加入请求回应报文，与服务器建立连接；终端向服务器端发送携带终端配置标识的首个心跳报文；终端接收来自服务器端的心跳回应报文；终端向服务器端发送配置状态报文；终端向服务器端发送携带终端信息的心跳报文。通过将终端有效数据封装在心跳报文中发送给服务器端，极大地优化了数据报文的质量，减少了有效数据报文交互的数量，减少了不必要的数据交互和处理，对设备的CPU性能、内存占用率和网络资源带宽的占用等，都起到了优化的作用，延长了设备的使用寿命。
基于心跳报文数据发送接收方法存储介质处理器

[发明专利]图片分类方法和装置、机器人-CN201611266567.9有效
发明人：不公告发明人 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种图片分类方法和装置、机器人。其中，该方法包括：将待分类的目标图片输入卷积神经网络的卷积层，其中，卷积神经网络至少包括一个卷积层和一个池化层；根据预先设置的第一卷积核对第一矩阵做卷积运算,得到第一向量，其中，第一向量为一维向量，第一矩阵是卷积神经网络的最后一个池化层的输出；根据预先设置的第二卷积核对第一向量做卷积运算，得到第二向量，其中，第二向量为一维向量；根据第二向量对目标图片进行分类。本发明解决了现有技术中全连接层的参数太多导致网络对终端的性能要求较高的技术问题。
向量卷积卷积神经网络矩阵方法和装置卷积运算目标图片图片分类一维向量预先设置池化核对人本发明性能要求连接层分类机器人终端输出网络

[外观设计]水下机器人-CN201830433011.8有效
发明人：刘若鹏;李保江;梁余意 -专利权人： 杭州光启人工智能研究院
申请日： 2018-08-07 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： 15-99 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称：水下机器人。2．本外观设计产品的用途：用于水下昼夜全景视频监控、自主导航、环境感知和智能分析等。可代替或辅助安保人员执行水下安防巡逻任务，及辅助水务部门进行水质采样、家庭娱乐水下摄影等工作。3．本外观设计产品的设计要点：本产品的整体形状和布局。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图。
外观设计水下机器人全景视频监控环境感知家庭娱乐水务部门水下摄影水质采样整体形状智能分析自主导航安保安防巡逻图片

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