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[发明专利]说话人分割模型的训练方法、说话人分割方法及装置-CN202111663040.0在审
发明人：孟庆林;蒋宁;吴海英;王洪斌;刘敏;陈燕丽 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种说话人分割模型的训练方法、说话人分割方法及装置，其中训练方法包括：将N个无标注音频数据的MFCC特征输入第一说话人分割模型中进行说话人分割处理，得到多个音频段；利用多个音频段对待训练模型进行训练处理，得到数据处理模型；将N个无标注音频数据输入数据处理模型中进行数据处理，输出每个无标注音频数据的标注数据；利用N个无标注音频数据和标注数据对第一说话人分割模型进行训练，得到第二说话人分割模型；第一说话人分割模型基于M个第一有标注音频数据训练所得，N大于M。通过本申请实施例，提升了第二说话人分割模型的准确性、鲁棒性及泛化能力。
说话分割模型训练方法装置

[发明专利]点云语义分割方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202211380892.3在审
发明人：李梦甜;谯睿智;柯博;马利庄 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种点云语义分割方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能领域。包括：获取样本点云数据，以及对样本点云数据进行层次化数据增强，得到不同层次的增强点云数据，其中，不同层次的增强点云数据通过不同数据增强方式得到；通过点云特征提取网络对样本点云数据以及增强点云数据进行特征提取，得到样本点云数据对应的原始语义特征以及增强点云数据对应的增强语义特征；基于原始语义特征以及增强语义特征进行语义分割，得到原始分割结果与增强分割结果；基于原始语义特征与增强语义特征，确定特征对比损失，以及基于原始分割结果与增强分割结果，确定语义分割损失；基于特征对比损失与语义分割损失，训练点云特征提取网络。
语义分割方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]基于深度学习的血管图像分割方法、装置、设备及介质-CN202110534264.5有效
发明人：彭凌西;肖鸿鑫;李动员;张一梵;彭绍湖;董志明 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的血管图像分割方法、装置、设备及介质，方法包括：获取血管分割数据集；对所述血管分割数据集进行数据扩充处理，得到待处理血管图像；对所述待处理血管图像进行预处理，得到训练数据集；根据所述训练数据集，通过UNET网络构建血管分割模型；根据所述血管分割模型确定血管分割结果的评价结果，所述评价结果用于确定所述血管分割结果中预测正确的对象和预测错误的对象。本发明能够提高血管边缘分割的清晰程度以及降低细血管漏检率，可广泛应用于人工智能技术领域。
基于深度学习血管图像分割方法装置设备介质

[发明专利]数据插入方法、装置、设备以及存储介质-CN202211495803.X在审
发明人：吴脂娟;郝伟 -专利权人：安徽华云安科技有限公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F40/166 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了数据插入方法、装置、设备以及存储介质。所述方法包括获取待插入数据对应的插入行号；当要将所述待插入数据插入目标文件中除首行或尾行之外的位置时，根据预设分割规则和所述插入行号分割所述目标文件，得到分割文件及其对应的插入行号；根据预设合并规则和所述分割文件对应的插入行号，将所述待插入数据和对应分割文件中的插入目标数据合并，得到合并后的分割文件；将并未合并的分割文件和所述合并后的分割文件按照行号顺序合并，得到插入所述待插入数据的目标文件。以此方式，可以解决当前因文件过大导致的操作复杂，易造成数据插入操作失败的问题。
数据插入方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种基于深度学习技术的脑动脉分割方法及装置-CN201911158338.9有效
发明人：陈莉;张亚娴;林海晓 -专利权人：北京灵医灵科技有限公司
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习技术的脑动脉分割方法及装置，其中方法包括：对人体脑部磁共振血管造影MRA图像进行预处理，得到预处理数据；将预处理数据作为深度学习模型的输入，对深度学习模型进行训练，得到训练好的深度学习模型，其中，深度学习模型包括空洞密集网络；获取待分割数据，将待分割数据作为训练好的深度学习模型的输入，利用训练好的深度学习模型对待分割数据进行分割预测，得到脑部动脉血管二值体数据；通过阈值分割方法对脑部动脉血管二值体数据进行处理，得到脑动脉分割结果。本发明可以提高现有基于深度学习方法分割血管的精度和速度。
一种基于深度学习技术动脉分割方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的脑瘤医学图像分割方法-CN201910158251.5在审
发明人：仲伟峰;李志;刘燕 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-03-03 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及脑瘤医学图像分割技术领域，具体是一种基于深度学习的脑瘤医学图像分割方法，所述基于深度学习的脑瘤医学图像分割方法，包括：训练分割模型，接收待分割的脑瘤医学图像数据信息，对接收的待分割脑瘤医学图像数据信息进行分割处理，输出分割结果；所述基于深度学习的脑瘤医学图像分割系统，包括分割模型训练模块、脑瘤医学图像接收模块、脑瘤医学图像分割处理模块和分割结果输出模块。该基于深度学习的脑瘤医学图像分割方法通过对分割模型进行深度学习训练，深度学习训练好的分割模型再对接收到的待分割脑瘤医学图像数据信息进行分割处理，分割结果准确，解决了传统的人工分割方法存在费时费力的问题。
医学图像分割分割模型医学图像数据分割结果分割分割处理学习训练学习处理模块接收模块输出模块训练模块医学图像传统的费力输出

[发明专利]一种点阵文本行字符投影分割方法及装置-CN202110829955.8在审
发明人：王博帝;姚毅;杨艺;全煜鸣;金刚;彭斌 -专利权人：凌云光技术股份有限公司;深圳市凌云视迅科技有限责任公司
申请日： 2021-07-22 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种点阵文本行字符投影分割方法及装置。所述方法包括：获取待分割点阵文本行图像；对所述待分割点阵文本行图像进行二值化处理，得到二值化图像；根据所述待分割点阵文本行图像和所述二值化图像提取点阵文本行的特征数据，所述特征数据包括：特征点方位、特征点特征强度及梯度变化程度；根据所述特征数据进行单字符分割，获得分割后点阵单字符图像。通过本申请提供的字符投影分割方法，首先对待分割点阵文本行图像进行二值化处理，然后提取点阵文本行的特征数据，最后根据所述特征数据进行单字符分割，从而实现对点阵文本行字符的分割。
一种点阵文本字符投影分割方法装置

[发明专利]图像传输装置及其方法-CN200810128405.8有效
发明人：山口健作 -专利权人：株式会社东芝
申请日： 2008-06-25 - 公布日： 2008-12-31 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：提供有一种与在其屏幕上显示图像数据的屏幕显示装置通信的图像传输装置，包括：图像数据生成器，其被配置为生成分别与分割屏幕得到的多个分割区域相对应的图像数据；数据压缩处理器，其被配置为通过使用基于对应于各分割区域过去压缩的预定量的图像数据所获得的词典数据，压缩对应于各分割区域的生成的图像数据，以便生成对应于各分割区域的压缩图像数据；以及数据发送单元，其被配置为将对应于各分割区域的压缩图像数据发送至屏幕显示装置。
图像传输装置及其方法

[发明专利]一种土壤污染物环境与毒性数据库构建方法-CN202310515384.X有效
发明人：吉贵祥;郭敏;顾杰;陈晨;谢玉为 -专利权人：生态环境部南京环境科学研究所
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明属于土壤污染领域，涉及数据分析技术，现有的土壤污染物环境与毒性数据库构建方法无法采用不同的区域分割方式提取分割区域的污染数据的问题，具体是一种土壤污染物环境与毒性数据库构建方法，对土壤污染物监测地区进行区域分割：随机选取一种区域分割方式将土壤污染物监测地区分割为若干个分割区域，将分割区域发送至服务器，服务器接收到分割区域后将分割区域发送至污染分析模块，区域分割的方式包括随机分割方式、地势分割方式以及作物分割方式；本发明可以对土壤污染物监测地区进行区域分割，区域分割的方式包括多种类型，在首次进行土地分割时直接随机采取任一分割方式即可将土壤污染物监测地区分割为若干个分割区域。
一种土壤污染物环境毒性数据库构建方法

[发明专利]一种数据处理方法和装置-CN201610705863.8在审
发明人：汤景柱 -专利权人：南京中兴软件有限责任公司
申请日： 2016-08-22 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理方法和装置，其中，该方法包括对待处理文件进行划分，得到N份分割数据，其中，N为正整数；按照预设的上下文关联长度，对所述N份分割数据进行关联划分，生成N份分割关联数据，其中，所述分割关联数据与所述分割数据是一一对应的关系；对所述N份分割数据和所述N份分割关联数据进行合并处理，得到N份合并数据；对所述N份合并数据中的每份合并数据分别进行处理，得到N份处理结果；汇总所述N份处理结果，得到输出数据。本发明有效地解决了现有技术中因为丢失上下文信息而导致的数据处理结果不准确的技术问题，达到了有效提高数据处理结果准确性的技术效果。
一种数据处理方法装置

[发明专利]一种畜禽肉品的溯源管理方法及系统-CN202211411810.7在审
发明人：李建玺;邓延兵;王永贵;孙艳 -专利权人：中检智（北京）科技有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06Q30/018 文献下载
摘要：本申请涉及一种畜禽肉品的溯源管理方法及系统，首先将需进行分割加工的畜禽胴体转移至分割生产线上，并获得畜禽胴体对应的前期生产数据；然后利用第一分割机械臂将畜禽胴体自动化分割成第一分割部位和第二分割部位；再检测获得第一分割部位和/或第二分割部位对应的重量数据；最终根据畜禽胴体对应的前期生产数据、第一分割部位和/或第二分割部位对应的重量数据，生成畜禽胴体对应的溯源数据。从而不仅可对畜禽肉品分割加工过程的相关信息进行记录及溯源，而且还可整合畜禽胴体在被分割之前的前期生产数据进行溯源，有利于更加精准、全面的掌握肉制品的相关生产加工信息，并且相关监管部门也可以更加有效的实现食品安全监管
种畜禽肉溯源管理方法系统

[发明专利]一种腹部CT图像的分割方法-CN201910540017.9有效
发明人：余春艳;杨素琼 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种腹部CT图像的分割方法，包括步骤S1:构建脏器图像分割模型并利用源域数据进行预训练；步骤S2:将源域数据与目标域数据输入到脏器分割模型中，获得预测结果；步骤S3:根据源域数据的到的预测结果，获得分割的损失，并训练脏器图像分割模型；步骤S4:将脏器图像分割模型的预测结果作为判别模型的输入，获得分类损失，训练判别模型，并通过梯度反转层反向传播到脏器图像分割模型中；步骤S5:最大化分割损失和最小化分类损失，形成对抗损失，并用于训练脏器分割模型与判别模型，形成脏器图像分割模型。本发明将域适应方法结合脏器图像分割模型，分割医学图像中不同的脏器区域，解决医学图像中数据量少无标签且数据来源不同造成域偏移的问题。
一种腹部 ct 图像分割方法

[发明专利]三维数据的处理方法、系统及设备-CN201910812662.1在审
发明人：康志恒;李柠 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种三维数据的处理方法、系统及设备，包括：采集三维传感数据；处理三维传感数据，以得到点云分布数据；根据点云分布数据构建特征拓扑结构，据以处理得边缘特征关系数据；以边缘特征关系数据构建一点云分类模型；以点云分类模型处理点云分布数据，以得到零件分割数据和场景分割数据；处理零件分割数据和场景分割数据，以得到场景分类结果。本发明解决了现有技术存在的信息分割及局部检测效果较差的技术问题。
分布数据点云边缘特征场景分割传感数据分割数据分类模型关系数据构建三维系统及设备场景分类三维数据拓扑结构信息分割处理点采集检测

[发明专利]一种图像语义分割模型训练方法及系统-CN202010634052.X在审
发明人：李建强;付光晖;董大强;吴敬怡 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-07-02 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像语义分割模型训练方法及系统。该方法包括：获取用于训练分割网络的训练数据；将所述训练数据输入至图像语义分割网络，进行目标域图像语义分割网络的训练；其中所述训练数据是由预先训练好的训练数据合成网络和合成的伪标签所得到。本发明实施例通过采用生成对抗网络合成目标任务上的语义分割标签，采用基于领域自适应机制的训练数据合成网络生成训练数据，采用基于注意力机制的图像分割网络，来优化目标语义区域的分割效果。
一种图像语义分割模型训练方法系统

[发明专利]基于机器学习和拓扑分析的盆骨分割方法及系统-CN202310630068.7在审
发明人：刘禄斌;胡畔;刘明博;胡静;游晓龙 -专利权人：重庆市妇幼保健院（重庆市妇产科医院、重庆市遗传与生殖研究所）
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种基于机器学习和拓扑分析的盆骨分割方法及系统，包括：获取盆骨扫描数据，对盆骨粗糙数据进行几何拓扑分析，通过训练好的深度学习模型对所述拓扑过滤数据进行图像分割，得到盆骨精细分割数据，对所述盆骨精细分割数据进行几何微分补偿优化，得到优化后的盆骨精细分割数据。采用本发明能够提高后续使用训练好的深度学习模型对盆骨扫描数据的图形分割的精确度和细小部分的处理效果。
基于机器学习拓扑分析分割方法系统