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[发明专利]基于编解码网络的堤坝裂缝分割方法及装置-CN202310174480.2在审
发明人：蒋海军;马新成;刘文涛;罗龑 -专利权人：中通服公众信息产业股份有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于编解码网络的堤坝裂缝分割方法及装置，包括：采集目标堤坝的目标图像数据，其中，所述目标图像数据包括有裂缝图像数据和无裂缝图像数据；对所述无裂缝图像数据进行计算机视觉处理，生成第一堤坝裂缝分割数据集；基于所述第一堤坝裂缝分割数据集与所述无裂缝图像数据，通过编解码网络训练堤坝裂缝分割模型；通过训练完成的堤坝裂缝分割模型对待进行裂缝分割的待识别堤坝进行堤坝裂缝分割。由此，定期对堤坝进行巡视，利用堤坝正射影图像设计编解码神经网络进行堤坝裂缝分割的方法，可以及时、全面、精准的自动发现堤坝的微变形、裂缝，有助于后期及时维修，减少损失。
基于解码网络堤坝裂缝分割方法装置

[发明专利]一种基于频域变换的自冗余信息隐写方法及读取方法-CN202211087680.6在审
发明人：魏晟坤;马新成;罗龑;李英 -专利权人：中通服公众信息产业股份有限公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频域变换的自冗余信息隐写方法及读取方法，其中隐写方法为：将待隐写信息编码为二值图像并切分为图块，对每个图块进行置乱后再做主动冗余和对角翻转镜像，生成隐写载荷；对隐写载体图像做BGR‑YUV的变换；对隐写载体图像UV空域的每个矩阵做DCT变换，得到DCT系数；将隐写载荷混入DCT系数中；对已混入隐写载荷的DCT系数做IDCT变换，得到隐写后UV空域；做YUV‑BGR变换生成隐写后的载体图像。本发明的有益效果是：本发明的隐写信息量可达到载体的1/96、或1/48；且能对抗一定的涂抹、剪切攻击及隐写检测，因此本发明在一定程度上实现安全可靠的隐匿传输。
一种基于变换冗余信息方法读取

[发明专利]索引生成、数据检索方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211223710.1在审
发明人：程涛;廖毅;纪博琪;罗龑;李英 -专利权人：中通服公众信息产业股份有限公司
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种索引生成、数据检索方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：从预先存储的原始轨迹事件数据中提取至少一个事件要素，以及每个所述事件要素对应的原始要素数据；获取用于创建索引的预设数据结构，其中，所述预设数据结构包括至少一个与所述事件要素相匹配的结构参数；从所述预设数据结构中确定每个所述原始要素数据对应的目标结构参数；将所述原始要素数据作为所述目标结构参数的参数值写入所述预设数据结构，得到所述原始轨迹事件数据的索引。由此，通过建立索引，支持海量数据检索，不会因为数据量增加而降低检索效率，检索效率稳定；索引数据结果支持压缩，降低索引的数据量，提升检索效率。
索引生成数据检索方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于聚类算法的高危地区识别方法-CN202111229509.X在审
发明人：程涛;廖毅;李英;罗龑 -专利权人：中通服公众信息产业股份有限公司
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于聚类算法的高危地区识别方法，属于高危地区识别技术领域。其技术方案为：一种基于聚类算法的高危地区识别方法，包括对接相关部门的信息系统，获取历史案件数据，生成训练数据集；提取地址信息和高危特征并生成高危特征向量集；对高危地区特征向量集使用聚类算法计算，进行聚类模型训练，生成模型库；根据目标用户的身份信息提取居住信息，判断目标用户是否来自有高危特征的区域。本发明的有益效果为：通过对相关部门的历史案件数据进行处理，采用自动的特征提取和无监督聚类机器学习算法实现地区与高危特征的聚类，实现自动的高危地区的识别。
一种基于算法高危地区识别方法

[发明专利]一种基于神经网络的防疫耳标识别方法-CN202111629133.1在审
发明人：程涛;张利宇;刘瑶;罗龑;李英 -专利权人：中通服公众信息产业股份有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于神经网络的防疫耳标识别方法，属于耳标识别技术领域。其技术方案为：一种基于神经网络的防疫耳标识别方法，包括如下步骤S1、获取基础数据集：获取a张耳标样本图片作为基础数据集；S2、基于基础数据集，扩展生成增量数据集；S3、对所述增量数据集进行增强处理，生成训练数据集；S4、构建CNN卷积神经网络，对所述训练数据集进行模型训练；S5、CNN网络调参：以设定的准确率为导向，在模型训练过程中进行网络调参；S6，结果验证；S7、输出模型；S8、模型移植。本发明的有益效果为：使用较少的耳标样本图片即可生成训练数据集；基于卷积神经网络进行模型训练，实现通过移动终端直接识别防疫耳标。
一种基于神经网络防疫标识方法

[外观设计]硅胶围兜-CN202030167794.7有效
发明人：罗龑 -专利权人：东莞市君威科技有限公司
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： 02-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：硅胶围兜。2.本外观设计产品的用途：本外观设计是一款硅胶围兜。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
硅胶围兜