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[发明专利]一种基于隐写网络的秘密图像传输方法-CN202310121825.8在审
发明人：段新涛;李壮;张锦航;邵志强;张永强 -专利权人：河南师范大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04N19/132 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于隐写网络的秘密图像传输方法，属于图像隐写的提取网络模型参数置乱技术领域。该方法利用卷积神经网络作为秘密图像的隐写网络模型中的提取网络模型，并对提取网络模型进行训练，利用非对称加密算法对训练后的提取网络模型中的卷积层参数进行置乱加密，将加密后的提取网络模型及载密图像发送至接收方，并将非对称加密算法的控制参数发送给接收方，根据接收到的控制参数重构该非对称加密算法，利用重构的该非对称加密算法对接收到的提取网络模型进行解密，根据秘密后的提取网络模型得到解密后的秘密图像。该方法的提取网络模型不易泄露，也提高了秘密图像传输时的安全性。
一种基于网络秘密图像传输方法

[发明专利]一种基于高分辨率卫星遥感影像的耕地地块提取方法-CN202211294118.0在审
发明人：游琴;李雪涛;赵莹杰;江浩瀚 -专利权人：厦门天卫科技有限公司
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高分辨率卫星遥感影像的耕地地块提取方法，包括以下步骤：S1、获取卫星遥感影像并对其进行预处理，制得样本数据集；S2、基于U‑net深度网络，将最后的SoftMax分类层去除，直接输出深度模型多次提取后的特征影像，构建U‑net深层次语义信息提取模型；S3、联合不同尺度下U‑net深层次语义信息提取模型和随机森林算法模型，得到联合模型；S4、通过样本数据集的训练，分别获取U‑net深层次语义信息提取模型和随机森林算法模型的最优参数，得到最优联合模型；S5、基于最优联合模型，对卫星遥感影像中的耕地地块进行提取；该方法可通过少量数据的训练提取耕地地块，有效提高了耕地地块提取精度和准确度。
一种基于高分辨率卫星遥感影像耕地地块提取方法

[发明专利]文本摘要提取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011435074.X在审
发明人：陈军;庄伯金;王少军 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理技术，揭露一种文本摘要提取方法，包括：在Bert模型中添加奇偶句编码层得到编码器，从transformer模型中提取解码器，组合所述编码器和所述解码器得到待训练文本摘要提取模型，对训练文本集执行分句操作得到训练语段集，接收用户在所述训练语段集中添加的特征提取标识符，利用所述训练语段集及所述特征提取标识符训练所述待训练文本摘要提取模型，得到文本摘要提取模型，接收摘要待提取文本，将所述摘要待提取文本输入至所述文本摘要提取模型得到文本摘要本发明还揭露文本摘要提取装置、电子设备以及存储介质。本发明可解决文本摘要提取过程中，缺少对文本奇偶句划分及重要语段识别的能力，进而影响文本摘要提取准确率的问题。
文本摘要提取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]工业产品表面缺陷检测模型训练方法、检测方法及装置-CN202111562739.8在审
发明人：韩霖;张园;孙海;王立传;王慧芬 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开涉及一种工业产品表面缺陷检测模型训练方法、检测方法及装置，涉及计算机技术领域。工业产品表面缺陷检测模型的训练方法包括：获取训练样本；通过第一提取模型，提取所述训练样本的第一特征；根据所述第一特征，针对多个不同检测任务的每个检测任务，通过对应的第二提取模型，提取第二特征；根据与多个不同检测任务对应的第二特征，通过检测模型，生成检测结果；根据所述检测结果，对所述第一提取模型、多个第二提取模型和检测模型进行联合训练。根据本公开，提高了工业产品表面缺陷检测模型的准确率，扩大了模型的适用范围。
工业产品表面缺陷检测模型训练方法装置

[发明专利]基于分层联邦学习的故障诊断方法及系统-CN202211446890.X在审
发明人：邓东上;吴宣够;张卫东 -专利权人：安徽工业大学
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明提供的基于分层联邦学习的故障诊断方法及系统，涉及故障检测领域；其方法将客户端本地模型分层为用于提取客户端数据之间的共有特征的特征提取器模型、用于提取客户端数据的私有特征的特征分类器模型和用于将提取到的共有特征还原为原始数据的特征重构器模型，训练过程仅在客户端和服务器端联合训练特征提取器模型参数，特征分类器模型和特征重构器模型在客户端本地训练；训练好的特征提取器模型与客户端私有的特征分类器模型组成客户端的本地预测模型进行预测；本发明可以解决由于客户端数据异构导致模型预测精度不高的技术问题
基于分层联邦学习故障诊断方法系统

[发明专利]流程图的提取模型训练方法、获取方法、设备及介质-CN202111563236.2在审
发明人：高杨;高平;杨鲁江;高聪 -专利权人：浙江中控技术股份有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本申请提供一种流程图的提取模型训练方法、获取方法、设备及介质，涉及信息处理技术领域。该流程图的提取模型训练方法通过收集的样本数据集以及预设深度学习算法训练获取提取模型，实现从工业流程图提取目标信息的目的，进而可以通过提取的目标信息绘制新的工业流程图。通过预设深度学习算法进行提取模型的训练，能够高效、高精度实现对目标信息的目标检测提取，使得获取的提取模型的目标信息提取效果远远超过先前相关技术。
流程图提取模型训练方法获取设备介质

[发明专利]用于已建模系统的接口的接口工件生成-CN201880009475.3在审
发明人：杰森·威克斯;马诺基·瓦扎卡;K·斯里尼瓦桑;维纳亚克·普兰德;亚伯拉罕·乔治 -专利权人：西门子产品生命周期管理软件公司
申请日： 2018-05-08 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：在一些实施方式中，一种系统可以包括接口工件模型库以及工件提取引擎，其中，所述接口工件模型库存储模型系统的系统模型数据，所述工件提取引擎被配置以从表征所述已建模系统的系统工件中提取系统模型数据并且将提取的系统模型数据存储到所述接口工件模型库中所述系统还可以包括工件生成引擎，所述工件生成引擎被配置以使用从所述系统工件中提取的至少一些提取的系统模型数据来生成表征所述已建模系统的不同的系统工件。
工件生成建模系统引擎工件模型系统模型存储模型模型数据数据存储提取系统配置

[发明专利]一种基于自蒸馏的命名实体识别与纠错方法-CN202010897066.0在审
发明人：陈开冉;黎展;张天翔 -专利权人：广州探迹科技有限公司
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自蒸馏的命名实体识别与纠错方法，包括：针对命名实体识别模型进行训练；命名实体识别模型包括第一层模型、第二层模型和第三层模型；第一层模型用于根据无标注数据进行训练，以及将第一层模型中的概率分布压缩到第二层模型中；第二层模型用于进行命名实体提取；第三层模型用于对提取的命名实体进行错误检测及进行错误修正；获取待提取命名实体的文本并输入模型；通过命名实体识别模型进行命名实体的提取。采用该种方法，可以解决进行文本命名实体提取时，文本中出现语法错误或标点符号错误时会导致前后文特征过强，提取出错误命名实体的问题。同时，可以在提取到错误命名实体时进行自动纠正，从而达到了更精准提取的效果。
一种基于蒸馏命名实体识别纠错方法

[发明专利]目标对象的检索方法、装置、服务器和存储介质-CN202011270661.8在审
发明人：陈畅怀 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：方法包括：获取第一特征库，第一特征库为第一特征提取模型对多个第一参考对象进行特征提取得到的特征库；根据第一特征库，确定第二特征提取模型对应的目标特征库，第二特征提取模型为第一特征提取模型升级后的特征提取模型；响应于获取到待检索的目标对象，通过第二特征提取模型和目标特征库，从多个第一参考对象中，确定与目标对象匹配的参考对象。这样无需通过第二特征提取模型重新对多个参考对象进行特征提取，就能得到目标特征库，从而降低了特征提取模型版本升级的计算量，提高了升级效率，进而提高了通过目标特征库进行目标对象检索的效率。
目标对象检索方法装置服务器存储介质

[发明专利]图像分类方法、装置以及计算机可读存储介质-CN202111642391.3在审
发明人：姚俊荣 -专利权人：云从科技集团股份有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：为此目的，本发明的方法包括：将当前教师模型的特征提取网络划分成至少一个第一特征提取层，将学生模型的特征提取网络划分成至少一个第二特征提取层且第一、第二特征提取层一一对应；获取当前教师模型中第一特征提取层提取到的教师图像特征以及获取与第一特征提取层对应的第二特征提取层提取到的学生图像特征采用知识蒸馏方法，使所有教师模型同时指导学生模型使用每个教师模型各自对应的教师图像特征与学生图像特征进行图像分类训练，提高分类准确性。同时学生模型的模型参数少，因而具备较高的分类效率。
图像分类方法装置以及计算机可读存储介质

[发明专利]心室颤动的检测装置、检测模型的训练装置、方法及设备-CN201911237611.7有效
发明人：朱宝峰;何光宇;赵赫 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： A61B5/361 文献下载
摘要：本申请公开一种心室颤动的检测装置、检测模型的训练装置、方法及设备，所述检测装置包括：第一提取单元，用于从待检测心律数据中提取预设个数的心搏数据，构成心搏集合；第二提取单元，用于利用心搏特征提取模型对心搏集合进行特征提取，得到心搏特征；心搏特征提取模型利用室颤数据样本对预训练模型训练得到；检测单元，用于将心搏特征和心律特征输入至经过训练的室颤检测模型，得到检测结果。本申请利用数量较大的心律失常数据样本对心搏特征提取模型进行预训练，使得在室颤数据样本不足的情况下，也能够保证心搏特征提取模型的训练精度。进一步基于心搏特征提取模型提取到的心搏特征，对待检测心律数据进行室颤检测，得到的检测结果也更准确。
心室颤动检测装置模型训练方法设备

[发明专利]视频识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110745064.4在审
发明人：张恒 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该视频识别方法包括：向视频识别模型的至少一个模态特征提取模型输入待识别视频；各模态特征提取模型提取待识别视频的模态特征，获得与模态特征提取模型对应的模态的第一模态特征，向神经网络输入各模态特征提取模型提取的第一模态特征；神经网络获取模态特征提取模型提取的第一模态特征的重要度，并根据至少一个模态特征提取模型提取的第一模态特征和每一第一模态特征的重要度，生成第二模态特征；神经网络将第二模态特征输入至分类网络，分类网络基于第二模态特征确定待识别视频是否为异常视频
视频识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]特征提取模型训练及特征提取方法、装置-CN202211617205.5在审
发明人：王发发 -专利权人：北京爱奇艺科技有限公司
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种特征提取模型训练及特征提取方法、装置，包括：将训练图片集输入初始模型，由其中的局部特征提取层从训练图片中提取若干个局部特征，由特征增强层基于注意力机制对若干个局部特征进行特征增强得到若干个增强局部特征，由全局特征提取层基于若干个增强局部特征进行特征聚合得到全局特征，由分类器根据全局特征得到训练图片的预测分类参数；根据训练图片的标签参数和预测分类参数，对初始模型的模型参数进行调整，得到训练好的分类模型；基于分类模型中的局部特征提取层、特征增强层以及全局特征提取层构建用于提取全局特征的特征提取模型。由此，可以实现一种端到端的全局特征提取方案，降低算法复杂度。
特征提取模型训练方法装置

[发明专利]目标检测模型处理方法、装置及电子设备-CN202310155524.7在审
发明人：黄奇;李源 -专利权人：上海点泽智能科技有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请提供一种目标检测模型处理方法，所述方法包括：获取多个预设背景上不包含前景目标的样本图像；通过待训练的特征提取模型分别对多个样本图像进行特征提取，获得多个第一特征图；获得多个第一特征图之间的差异统计数据；以最小化差异统计数据为目的对特征提取模型的模型参数进行更新，获得训练完成的特征提取模型；将特征提取模型提取的特征图输入待训练的可逆神经网络模型，训练可逆神经网络模型将第一特征图映射至一第一数据矩阵，且使第一数据矩阵符合预设的目标函数的目标分布，获得训练完成的可逆神经网络模型。如此，以使得特征提取模型提取的特征图在后续经过可逆神经网络进行目标检测时，在不同的光影条件下具有更好的鲁棒性。
目标检测模型处理方法装置电子设备

[发明专利]陌生人异常识别方法、装置、设备及存储介质-CN202211640257.4在审
发明人：曾月;李斯;杨周龙 -专利权人：上海东普信息科技有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：该方法包括：制作第一训练集和第二训练集；构建retinaface优化模型和insightface优化模型；将第一训练集和第二训练集分别输入retinaface优化模型和insightface优化模型进行训练，得到人脸信息提取模型和人脸特征向量提取模型；获取分拨中心人脸数据库样本，经人脸信息提取模型和人脸特征向量提取模型提取得到分拨中心人脸特征向量库；获取分拨中心实时图像数据，经人脸信息提取模型和人脸特征向量提取模型提取得到待识别人脸特征向量
陌生人异常识别方法装置设备存储介质