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[发明专利]基于红外热成像技术的缺陷识别方法及装置-CN202210126303.2在审
发明人：曾智;王华峰;张雪洋;姜盼;杨莉莉;王小雪 -专利权人：南方医科大学顺德医院（佛山市顺德区第一人民医院）;重庆师范大学
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于红外热成像技术的缺陷识别方法及装置，该方法包括：对训练样品进行激励作用；采集被激励后的训练样品的至少一张训练用热成像图像，作为待训练的缺陷识别模型的训练集；根据训练集训练缺陷识别模型，得到目标缺陷识别模型；对目标物品进行激励作用，得到激励后的目标物品；采集激励后的目标物品对应的目标热成像图像集合，目标热成像图像集合包括激励后的目标物品对应的至少一张热成像图像；根据目标热成像图像集合与目标缺陷识别模型，识别目标物品对应的缺陷。可见，实施本发明能够利用热成像图像集合以及缺陷识别模型对物品的缺陷进行识别，降低基于红外热成像技术检测物品缺陷的误差，提高物品缺陷检测的准确性和可靠性。
基于红外成像技术缺陷识别方法装置

[发明专利]安全库存处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211030261.9在审
发明人：赵杏;张刚;曾会琴;邵伦 -专利权人：金蝶软件（中国）有限公司
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：所述方法包括：获取企业的物品的指标数据，根据物品的指标数据确定物品的物品标签；从预设的多种安全库存计算模型中，确定与物品标签匹配的目标安全库存计算模型；以企业预配置的安全库存动态计算周期，按目标安全库存计算模型所需数据类型，通过基于企业的物品的历史实际需求量确定的预测模型，确定物品在目标统计时段的预测需求数据；获取企业的库存相关参数，通过目标安全库存计算模型，基于预测需求数据和库存相关参数，确定企业的物品的安全库存。
安全库存处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种定制购物方法及其购物系统-CN201710481238.4在审
发明人：阙凯 -专利权人：泉州佰桀智能制鞋设备研究院有限公司
申请日： 2017-06-22 - 公布日： 2017-10-20 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种定制购物方法及其购物系统，涉及电子商务领域，包括以下步骤客户通过图像采集装置获取物品的图片或者视频；通过3D模型软件处理图片或者视频生成物品的3D模型；客户将3D模型上传至网络交易平台，并保存至服务器；厂家通过网络交易平台从服务器中获取3D模型；厂家根据3D模型制造物品。本发明的有益效果人们在任意场所和时间看到自己中意的物品，可以将物品的3D模型发送至网络交易平台，能够生产出该物品的各厂家可以通过网络交易平台获取3D模型并根据3D模型进行生产物件并出售。
一种定制购物方法及其系统

[发明专利]基于深度学习的毫米波图像检测最优模型选择方法和装置-CN202111631133.5在审
发明人：王威;熊娣;崔婧;曹凯;王哲;翁大成;宋金宝;高磊 -专利权人：北京无线电计量测试研究所
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的毫米波图像检测最优模型选择方法和装置，所述方法包括：采集二维毫米波人体图像；在二维毫米波人体图像上进行隐匿物品标注；将二维毫米波人体图像及对应标注出的隐匿物品信息输入到卷积神经网络进行训练，以得到一个模型序列；对模型序列中的每个模型选取最优隐匿物品阈值；对多个模型进行比较，确定出最优检测模型及对应的物品阈值。本发明通过对毫米波安检图像基于利用神经网络进行深度学习训练的模型进行选取，选取出最优的检测模型以及检测物品的阈值，以达到毫米波图像最优的检测率和虚警率，减小了人为误差，提高了毫米波图像人体携带隐匿物品的检测效率
基于深度学习毫米波图像检测最优模型选择方法装置

[发明专利]基于对抗网络的人工智能模型更新方法、识别方法和设备-CN202211142720.2有效
发明人：黄文思;赵晴;张楠;郭敬林;赵拴宝;董世丹桀;焦艳斌;戚琛;魏广朝;郭玉霞;李媛 -专利权人：北京国电通网络技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了基于对抗网络的人工智能模型更新方法、识别方法和设备。该方法的一具体实施方式包括：对于目标边缘设备网中的每个边缘设备，执行差异图像确定步骤：获取违禁物品检测模型集；确定目标时间段内违禁物品检测模型集对应的识别图像集；筛选出识别结果集存在差异的识别图像，得到差异图像集；对于主边缘设备，执行模型优先级调整步骤：生成验证样本集；将验证样本集输入至主边缘设备对应的违禁物品检测模型集，得到至少两个验证结果集；调整主边缘设备对应违禁物品检测模型集中各个违禁物品检测模型的优先级该实施方式可以准确、高效地调整主边缘设备对应各个违禁物品检测模型的优先级，侧面提高识别准确度和效率。
基于对抗网络人工智能模型更新方法识别设备

[发明专利]一种基于语音交互的购物系统-CN202310374755.7在审
发明人：蔡轶臻;高玲枝 -专利权人：深圳市人马互动科技有限公司
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：一种基于语音交互的购物商城系统，包括：聊天机器人和购物商城，聊天机器人获取购物商城中的物品信息，与用户进行关于购物商城物品信息的问答交互；购物商城预设物品数据结构，物品数据结构包括物品属性；聊天机器人包括语义理解模型和文本分类模型；获取用户的输入信息；语义理解模型对输入信息进行语义理解，生成语义理解结果；文本分类模型以物品属性为分类类型，对输入信息的语义理解结果进行分类，输出分类结果；将购物品信息中物品信息按分类结果填入物品数据结构中对应的物品属性；若物品数据结构满足预设条件，根据物品数据结构中的物品信息在购物商城中进行筛选匹配。
一种基于语音交互购物系统

[发明专利]处理图像的方法、装置、设备和计算机可读介质-CN202110014835.2在审
发明人：周梦迪 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：接收上传的物品图像；将所述物品图像输入图像分割模型，所述图像分割模型是根据无标注训练图像的分类损失和有标注训练图像的分割损失训练得到的，所述无标注训练图像包括物品图像，所述有标注训练图像包括物品图像和所述物品图像的物品透图，所述物品透图中除物品主体外其余像素为透明；获得所述图像分割模型输出的所述上传的物品图像的物品透图。
处理图像方法装置设备计算机可读介质

[发明专利]物品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211127252.1在审
发明人：冯泽琛 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种物品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取目标用户关联的第一已购物品数据；获取所述目标用户关联的目标推荐模型；其中，所述目标推荐模型基于样本物品数据和第二已购物品数据对第一对抗生成网络进行训练得到；基于所述目标推荐模型，根据所述第一已购物品数据和候选物品数据，从候选物品中确定目标物品；向所述目标用户推荐所述目标物品。本申请能够高效且精准向用户推荐物品。
物品推荐方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种物品识别方法、装置、终端及可读存储介质-CN201910199409.3在审
发明人：陈海波 -专利权人：深兰科技（上海）有限公司
申请日： 2019-03-15 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种物品识别方法、装置、终端及可读存储介质，该方法包括：将获取到的待识别的第一物品的第一图像输入到特征提取模型中，基于所述特征提取模型，确定所述第一图像的特征信息；将所述第一图像的特征信息与预先保存的物品特征集合中的样本特征信息进行匹配，根据匹配结果确定所述第一物品的标识信息，其中所述物品特征集合中包括物品的标识信息与物品的样本特征信息的对应关系。本发明中特征提取模型可以依赖于现有成熟的特征提取模型，因此无需对模型进行训练，节省了人工标定及重新训练的时间，缩短了新增物品或更改物品类型时放置到AI售货机上进行售卖的等待时间等待，提高了AI售货机的商家和消费者的使用感
特征提取模型可读存储介质样本特征信息标识信息特征信息物品识别物品特征集合终端图像售货机匹配结果时间等待图像输入物品类型预先保存标定匹配成熟

[发明专利]一种基于ER拟真现实的3D扫描系统-CN202111611040.6在审
发明人：余大学;潘攀;杨楠;马兵强 -专利权人：上海爱客博信息技术有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于ER拟真现实的3D扫描系统，所述系统包括：扫描模块，所述扫描模块用于扫描物品，生产扫描物品信息；识别模块，所述识别模块通过深度学习算法识别物品信息中的纹理信息、颜色特征信息、物品位置信息和形状特征信息；处理模块，所述处理模型根据识别模块中的形状特征信息生成有棱角的模型简图，然后根据物品位置信息以及通过光线的明暗对模型简图加以渲染，得到3D动态模型；浏览模块，所述浏览模型接收处理模块的3D动态模型信息，并在浏览端展示3D动态模型，相比传统的建模方式，本发明建模时间更短，操作更方便，成本更低，且对操作人员的技能要求也更低。
一种基于 er 现实扫描系统

[发明专利]基于片段和自注意力机制的序列推荐方法及系统-CN202110705180.3有效
发明人：罗毅;郑永森;陈子良;聂琳 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于片段和自注意力机制的序列推荐方法及系统，所述方法包括：将输入的物品序列重组为片段序列；利用神经网络模型对所述片段序列进行特征提取；将部分提取结果输入至softmax函数，利用所述softmax函数预测每个物品为下一推荐物品的概率；根据所述概率建立神经网络模型的损失函数，当所述损失函数未满足预设条件时，将剩余提取结果输入至神经网络模型进行模型训练，直至所述损失函数满足预设条件时，将对应的神经网络模型作为目标模型，用于物品的序列推荐。本发明通过对BERT4Rec作出改进，使其性能优于现有技术下的BERT4Rec或其它推荐模型，最终提高了真实环境下物品序列推荐结果的准确度。
基于片段注意力机制序列推荐方法系统

[发明专利]一种长尾物品推荐方法、智能终端及存储介质-CN202011249344.8在审
发明人：刘基雄;潘微科;明仲 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-11-10 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明所提供的一种长尾物品推荐方法、智能终端及存储介质，其中，所述方法包括：选取两个指定用户的物品操作数据，并将两个物品操作数据分别转换成第一初始向量和第二初始向量；根据所述第一初始向量和所述第二初始向量，对初始生成模型预测长尾物品的倾向进行处理，确定最终生成模型；将每个用户对应的初始向量分别输入到所述最终生成模型中，分别向每个用户输出推荐的长尾物品。通过任意两个用户的初始向量处理，使得最终生成模型关注到长尾物品上，进而增强对长尾物品的推荐。
一种长尾物品推荐方法智能终端存储介质

[发明专利]一种确定物品存储分类的方法和装置-CN202210514524.7在审
发明人：范超 -专利权人：北京京东乾石科技有限公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种确定物品存储分类的方法和装置，涉及仓储技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据各个物品的历史出库量，确定所述各个物品的分类数量；根据所述各个物品的历史出库量计算所述各个物品的出库量累计占比和品项数累计占比；基于所述各个物品的出库量累计占比和品项数累计占比求解回归分析模型中的参数，从而得到分类模型；基于所述分类数量和所述分类模型，计算各个分类的边界，从而确定所述各个物品的所在分类。该实施方式能够解决主观确定分类数量、分类边界或者求解模型参数复杂度高的技术问题。
一种确定物品存储分类方法装置

[发明专利]一种物品推送方法及装置、计算机可读存储介质-CN201911149083.X有效
发明人：姜允执;易津锋;张伯雷;秦熔均;周伯文 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种物品推送方法及装置、计算机可读存储介质；方法包括：获取物品推送平台上真实对象的真实对象信息；利用物品推送模型，对真实对象信息进行推送策略模拟，得到与真实对象信息对应的模拟推送策略；利用模拟平台模型，对模拟推送策略进行推送目标评估，得到模拟推送策略的评估值，模拟平台模型用于模拟与物品推送平台相似的平台环境；根据评估值对物品推送模型进行迭代更新，直至评估值达到预设推送目标时，得到目标推送策略；在物品推送平台上，向真实对象推送目标推送策略。通过本发明实施例，能够提高物品推送的个性化程度和准确性。
一种物品推送方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]物品推荐方法及装置-CN202111563560.4在审
发明人：刘海艳;曹思宇;冯俊兰;邓超;曾海涛 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种物品推荐方法及装置，属于人工智能领域。物品推荐方法，包括：获取用户个人属性信息、物品的标签属性信息以及用户物品交互信息；根据所述用户个人属性信息、物品的标签属性信息以及用户物品交互信息确定用户画像；根据所述用户画像将用户分为至少一个用户群组，每一所述用户群组包括多类用户，不同类用户与物品的交互频率处于不同的范围区间；构建基于SENet的双塔模型，利用所述多类用户与物品的交互信息构建所述双塔模型的训练集和测试集；利用所述训练集和测试集对所述双塔模型进行训练；利用训练后的所述双塔模型，得到Embedding空间中与用户相近的物品作为推荐物品。
物品推荐方法装置

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