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[发明专利]票据信息提取方法、装置及电子设备-CN202011003120.9有效
发明人：师燕妮;韩茂琨;刘玉宇;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V30/413 文献下载
摘要：本公开涉及图像处理技术领域，揭露一种票据信息提取方法、装置及电子设备，该票据信息提取方法包括：获取第一位置模板以及第二位置模板；基于目标票据的文本识别结果确定预设的标识项目在所述目标票据中的位置；将所述文本识别结果与所述第一位置模板进行第一对齐，并基于第一对齐结果确定所述目标票据的项目位置分布；基于所述目标票据的项目位置分布筛选出所述文本识别结果包含的所述目标票据的项目值；将所述目标票据的项目值与所述第二位置模板进行第二对齐，并基于第二对齐结果确定所述目标票据的项目分别所对应的项目值，得到所述目标票据的票据信息。本公开可以提高提取票据信息的灵活度。
票据信息提取方法装置电子设备

[发明专利]多语言文本识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910706802.7有效
发明人：王健宗;回艳菲;韩茂琨;于凤英 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-01 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本发明公开一种多语言文本识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取待识别图像，待识别图像包括至少两种语言对应的原始文字；对待识别图像进行版面分析识别，获取至少一个文本行图像，确定每一文本行图像在待识别图像中的文本行位置；对每一文本行图像进行文种识别，获取每一文本行图像对应的目标文种；基于目标文种查询识别模型数据库，获取目标文种对应的目标OCR识别模型；采用目标OCR识别模型对文本行图像进行转录识别，获取文本行图像对应的目标文字；基于文本行图像对应的目标文字和文本行位置，获取待识别图像对应的目标识别文本。该方法可采用目标OCR识别模型对每一文本行图像进行识别，有助于提高多语言文本的识别准确率。
语言文本识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于人工智能的图像标记去除模型的搭建方法及相关设备-CN202310358121.2在审
发明人：徐有正;韩茂琨;陈远旭 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请提出一种基于人工智能的图像标记去除模型的搭建方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：对于同一文档采集带有标记的标记文档图像、不带标记的文档图像以及标记的标记掩码图作为一组训练样本，基于多个不同文档采集多组训练样本以获取训练数据；搭建图像标记去除初始化模型，图像标记去除初始化模型包括第一生成模型、第二生成模型、第一判别模型和第二判别模型；基于训练数据和预设损失函数训练图像标记去除初始化模型得到图像标记去除模型。本申请能够将待处理文档图像输入图像标记去除模型中的第一生成模型和第二生成模型以去除待处理文档图像中的标记，同时保留图像细节。
基于人工智能图像标记去除模型搭建方法相关设备

[发明专利]英文文本序列标注方法、系统及计算机设备-CN201910871720.8有效
发明人：孙超;于凤英;王健宗;韩茂琨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-16 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F40/169 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于神经网络的英文文本序列标注方法，所述方法包括：提取目标句子的单词信息、字符信息和形态特征，并根据所述单词信息、字符信息和形态特征输入到第一BI‑LSTM层和第一dropout层以得到第一输出矩阵通过选择性信息对应的第四矩阵得到第二输出矩阵通过语义信息对应第五矩阵Sm×d得到第三输出矩阵通过二元信息对应的第六矩阵Bm×d第四输出矩阵将和进行线性相加，得到线性相加结果将线性相加结果O输入第二LSTM层得到第五输出矩阵将作为条件随机场CRF的输入序列，以通过CRF输出标签序列Y＝(y1,y2,...,ym)。本发明实施例可以有效提升标注准确率。
英文文本序列标注方法系统计算机设备

[发明专利]图像篡改区域检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310125121.8在审
发明人：徐有正;韩茂琨;陈远旭 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供一种图像篡改区域检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：提取待检测图像的空域特征信息和频域特征信息，将空域特征信息以及频域特征信息输入第一图像篡改检测网络，得到第一候选篡改区域；提取待检测图像的边缘特征信息，计算待检测图像中每一像素属于篡改区域的概率值，将待检测图像中概率值大于对应的概率阈值的区域确定为第二候选篡改区域；将空域特征信息、频域特征信息与边缘特征信息输入第二图像篡改检测网络，得到第三候选篡改区域；根据第一候选篡改区域、第二候选篡改区域以及第三候选篡改区域中的至少两项，确定待检测图像的篡改区域。本申请提高了图像篡改区域检测精度，避免图像的误检。
图像篡改区域检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]表格检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310152041.1在审
发明人：雷晨雨;韩茂琨;陈远旭 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种表格检测方法、装置、电子设备及存储介质，响应于对目标表格进行检测的指令，获取包含所述目标表格的表格图片，通过使用预先训练的语义分割模型对所述表格图片进行语义分割，得到语义分割结果，并根据所述语义分割结果确定所述目标表格的表格结构，从而根据所述表格结构将所述目标表格分为多个块，有效提高密集表格等复杂表格的检测精度，接着使用预先训练的双分支模型对每个所述块进行表格检测，通过判断表格临接点的上下左右关系使得识别表格结构时能够更加精准，从而进一步提高了表格检测的精度；最后，将多个所述块的表格检测结果进行融合，得到所述目标表格的表格检测结果。
表格检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于神经网络的文档分类方法、装置、设备及存储介质-CN201910597431.3有效
发明人：王健宗;回艳菲;韩茂琨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/93 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于神经网络的文档分类方法、装置、设备及介质，涉及人工智能图像处理技术领域。该方法包括：接收第一页面图像和第二页面图像；调用第一卷积神经网络和第二卷积神经网络，分别提取文本特征和图像特征；拼合文本特征和图像特征生成文档混合特征；调用多层感知器并输入文档混合特征，以获取输出的预测值；并基于所述预测值判断第一页面图像和第二页面图像是否属于同一文档。本申请采用两个卷积神经网络和一个多层感知器相结合的形式，综合了扫描文本图像中的文本特征和图像特征两个方面，能够对大批量的文档图像进行自动分类，使归类的过程更加合理高效，提升了分类效率，并在准确性与一致性两项性能上都能够有明显提升。
基于神经网络文档分类方法装置设备存储介质

[发明专利]序列标注方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910740751.X有效
发明人：孙超;于凤英;王健宗;韩茂琨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于神经网络的序列标注方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将待标注序列中的各字符进行向量转换得到对应的特征词向量；将特征词向量输入预设的序列标注神经网络，以对待标注序列分词，得到候选词语以及候选词语对应的词语标签；将词语标签分别与候选词语中各字符的位置进行组合,得到字符在候选词语中的所属字符标签。基于候选词语中各字符的所属字符标签的权重向量，测算候选词语的第一配对指标。基于每组候选词语对应的第一配对指标，测算候选标注序列的第二配对指标。将数值最大的第二配对指标对应的候选标注序列识别为第一标注序列。采用本方法能够提高标注的准确性。
序列标注方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图像检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210687095.3在审
发明人：雷晨雨;韩茂琨;刘玉宇;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像检测技术领域，提供一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，利用少量训练样本训练模糊检测算法，利用所述模糊检测算法对待检测图像进行模糊检测，当第一检测结果为清晰时，基于ROI技术获取所述待检测区域的ROI区域，再对每个ROI区域利用所述模糊检测算法进行复核，当任一ROI区域的第二检测结果为模糊时，确定所述待检测图像为模糊图像，从而提高对所述待检测图像的模糊检测的准确度，降低训练成本和计算量，方便部署至移动终端，提高移动终端拍摄图像的清晰度。
图像检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210360326.X在审
发明人：师燕妮;韩茂琨;王威;刘玉宇;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V30/413 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术，提供了一种图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取目标图像；基于预训练的特征提取网络模型对所述目标图像进行特征提取，得到初始图像特征信息；基于预训练的检测网络模型对所述初始图像特征信息进行检测处理，得到目标位置信息；基于预训练的无监督变换网络模型对所述初始图像特征信息和所述目标位置信息进行变换处理，得到目标图像区域变换信息；基于预训练的识别网络模型对所述目标图像区域变换信息进行识别处理，得到目标识别信息。本申请实施例中，能够提高印章识别的效率。
图像识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]证件真实性不确定度度量方法及装置、设备、存储介质-CN202210415611.7在审
发明人：庞烨;侯凯;高欣建;韩茂琨;刘玉宇;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术，提供了一种证件真实性不确定度度量方法及装置、设备、存储介质，其中方法包括：获取证件样本以及与证件样本对应的多个类别标注概率；将证件样本输入初始分类网络模型，以使初始分类网络模型输出类别特征序列；根据各个类别特征参数，分别得到每个类别对应的狄利克雷浓度参数和输出概率；根据各个类别对应的狄利克雷浓度参数、输出概率和类别标注概率计算交叉熵损失函数值；根据交叉熵损失函数值训练初始分类网络模型，得到目标分类网络模型；通过目标分类网络模型得到证件样本的不确定度。本申请实施例中，通过目标分类网络模型对证件样本进行真实性不确定度度量,能够良好评估证件真实性，解决证件欺诈隐患。
证件真实性不确定度量方法装置设备存储介质

[发明专利]基于目标检测的票据识别方法、装置、电子设备、介质-CN202210301866.0在审
发明人：师燕妮;韩茂琨;刘玉宇;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V30/40 文献下载
摘要：本发明属于人工智能领域，提供了一种基于目标检测的票据识别方法、装置、电子设备、介质，方法包括：将票据图像输入预先训练好的目标检测模型；从票据图像中确定目标票据的票据区域和参考标识的标识区域；根据票据区域的票据中心坐标和标识区域的标识中心坐标确定目标票据在票据图像中的偏移角度；根据偏移角度和基准角度确定目标调整信息，根据目标调整信息调整票据图像，得到目标图像；对目标图像进行OCR识别处理得到票据信息。根据本实施例的技术方案，能够通过目标检测模型确定目标票据和参考标识的区域，并根据得到的目标调整信息将目标票据调整至正向，确保了OCR识别处理能够正确获取到票据信息，有效提高票据识别的成功率和准确性。
基于目标检测票据识别方法装置电子设备介质

[发明专利]预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210146431.3在审
发明人： 韩茂琨;葛双 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露一种预测模型训练方法，包括：对训练图像进行图像增强及特征提取，得到第一特征和第二特征；将第一特征分别输入预测模型中的主预测网络和多个辅助预测网络，得到第一主预测结果和多个第一辅助预测结果；利用第一损失函数集对第一主预测结果、多个第一辅助预测结果和部分训练图像的标签计算，得到第一损失值；根据第一损失值对预测模型的网络参数进行更新，得到基础预测模型；将第二特征输入基础预测模型进行预测，利用第二损失函数集对预测的结果进行计算；并根据计算的结果更新基础预测模型的网络参数，得到目标预测模型。本发明还提出一种预测模型训练装置、设备以及介质。本发明可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
预测模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于人工智能的字幕提取方法、装置、设备和存储介质-CN202210027244.3在审
发明人：庞烨;高欣建;韩茂琨;刘玉宇;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V30/414 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的字幕提取方法、装置、设备和存储介质，包括：获取目标文本框图像；将目标文本框图像输入至训练好的识别模型，以识别得到目标文本框图像中的目标文本，识别模型包括文本图像信息提取网络、语言模型信息提取网络和联合前馈神经网络，文本图像信息提取网络由样本文本框图像预训练得到，语言模型信息提取网络由样本视频文本预训练得到，联合前馈神经网络用于将两者提取网络在预训练之后的权重参数进行结合。本发明能够将文本图像信息提取和语言模型信息提取的结果通过联合前馈神经网络将二者结合，弥补CTC条件独立性假设带来的问题，在预测时能够利用图像纹理特征和语言特征，减少了替换错误，提高了文字识别准确度。
基于人工智能字幕提取方法装置设备存储介质

[发明专利]基于目标检测的计数模型处理方法、装置及计算机设备-CN202111537447.9在审
发明人： 韩茂琨;刘玉宇;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种基于目标检测的计数模型处理方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取带有标签的原始图像；将原始图像输入初始计数模型，以通过模型的第一分支网络生成密度图，通过第二分支网络生成注意力图和人群边界图；将注意力图与人群边界图进行融合得到修正注意力图；基于标签，生成标准密度图、标准注意力图和标准人群边界图；基于密度图和标准密度图、修正注意力图和标准注意力图，以及人群边界图和标准人群边界图计算联合损失；根据联合损失调整初始计数模型，直至联合损失满足训练停止条件，得到计数模型。此外，本申请还涉及区块链技术，训练样本集可存储于区块链中。本申请提高了计数模型的准确性。
基于目标检测计数模型处理方法装置计算机设备

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