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[发明专利]声纹识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202211463208.8在审
发明人：陈磊;张力潇 -专利权人：芜湖美的智能厨电制造有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G10L17/06 文献下载
摘要：本申请提供一种声纹识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，声纹识别方法包括：响应于操控语音的采集操作，根据操控语音和待求解泰勒展开式获得与操控语音对应的操控泰勒展开式；基于操控泰勒展开式提取操控语音的目标声纹特征；比较操控声纹特征与预设声纹特征，若操控声纹特征与预设声纹特征匹配，则开始对操控语音的内容进行识别。由于本申请中操控泰勒展开式可基于操控语音的变化做出相应的调整以准确的提取操控语音的目标声纹特征，本申请的声纹识别方法可以有效辨别目标声纹特征和操控声纹特征，进而解决智能化设备会被用户以外的人通过语音来控制
声纹识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种行人重识别方法和系统-CN202211622400.7在审
发明人：刘国权;陈尚良;李跃忠;周吴昊;罗先喜 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及智能决策领域，揭露一种行人重识别方法，包括：对行人图像数据进行预处理，得到预处理图像；对预处理图像进行局部特征提取，得到行人局部特征；对预处理图像进行全局特征提取；对行人局部特征和行人全局特征进行自适应噪声匹配处理，转化为自适应局部向量和自适应全局向量；检测人体关键点，构建任意人体关键点间的连接边，构建姿态节点矩阵及根据连接边，构建姿态边矩阵；对节点特征矩阵和边特征矩阵进行更新聚合处理，对聚合节点矩阵和聚合边矩阵进行降维和拼接处理；融合自适应局部向量和自适应全局向量以及聚合姿态向量，计算行人融合向量与行人特征向量的余弦相似度，确定待识别行人的识别结果。
一种行人识别方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的开集图像场景匹配方法及装置-CN202211633663.8在审
发明人：刘天利;王廷鸟;雷春霞;王松;傅蕴蓉;瞿二平 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于深度学习的开集图像场景匹配方法及装置，包括构建对应特征提取网络的深度学习模型；将覆盖不同图像场景的训练数据集导入深度学习模型，得到参考特征向量；将待识别图像的原始图像数据导入深度学习模型，得到对应待识别图像的样本特征向量；计算样本特征向量与每个参考特征向量的相似度，筛选出符合相似度阈值要求的参考特征向量，将参考特征向量对应的图像场景作为目标优化场景。通过构建能够覆盖不同图像场景的训练数据集，利深度学习模型中的多中心损失函数，在全连接的层中保留多个中心，以计算特征向量相似度的方式选取尽可能接近的图像场景作为目标优化场景，避免了无法识别未经训练场景即“
一种基于深度学习图像场景匹配方法装置

[发明专利]一种语音情感分类及合成方法、系统、装置及存储介质-CN202211570941.X在审
发明人：叶俊杰;凌瑞欣;王伦基;莫世玉;付玟 -专利权人：广州赛灵力科技有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音情感分类及合成方法、系统、装置及存储介质，语音情感分类方法包括：获取语音数据，进行预处理；将预处理后的语音数据输入训练好的情感特征提取模型以得到情感特征向量，将预处理后的语音数据输入训练好的语者识别模型以得到说话人特征向量；将情感特征向量及说话人特征向量进行融合，并输入到情感特征分类模型以得到语音数据的情感分类；训练过程中，情感特征提取模型根据说话人分类信息与说话人信息的损失函数最大值更新，情感特征分类模型根据情感分类标签样本与情感信息的损失函数最小值更新
一种语音情感分类合成方法系统装置存储介质

[发明专利]路径规划、模型训练、索引库建立方法、装置、设备-CN202211612417.4在审
发明人：郑欣悦;王超;柳长春;苏亚博;宋泽良 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：具体实现方案为：根据预先训练好的驾驶数据编码模型，得到与第一数据对应的第一特征；第一数据包括：待规划驾驶场景的场景数据；确定第一特征与预先创建好的索引库中的每个第二特征的相似度，并将相似度大于第一预设阈值的第二特征确定为目标特征；索引库包括：多个第二数据与多个第二特征的对应关系；第二数据包括：已规划驾驶场景的场景数据；场景数据包括：路径数据；目标特征的数量为至少一个；将目标特征对应的已规划驾驶场景的场景数据中的路径数据，确定为待规划驾驶场景的规划路径
路径规划模型训练索引建立方法装置设备

[发明专利]基于用户行为数据的风险预测方法及装置-CN202211733704.0在审
发明人：赵慧;毋涛 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标用户的用户行为数据；其中，用户行为数据中包含多个维度的认证特征数据；根据多个维度的认证特征数据之间的关联关系，将至少两个维度的认证特征数据组合为关联特征数据；将多个维度的认证特征数据以及关联特征数据输入第一监督预测模型,获取第一监督预测模型输出的第一预测结果；将多个维度的认证特征数据以及所述关联特征数据输入第二监督预测模型,获取所述第二监督预测模型输出的第二预测结果；针对第一预测结果以及第二预测结果进行融合处理，得到融合预测结果
基于用户行为数据风险预测方法装置

[发明专利]风格化图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310015061.4在审
发明人：马宇航;唐霁霁;张荣升;陈伟杰;章鑫锋;赵增;范长杰;刘柏;胡志鹏 -专利权人：网易（杭州）网络有限公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本申请实施例公开了风格化图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质；本申请实施例获取待处理描述文本、待处理风格文本以及随机噪声图；将所述待处理描述文本以及所述待处理风格文本映射为语义引导特征；根据所述语义引导特征，对所述随机噪声图的图像特征进行交叉注意力处理，得到目标图像特征；对所述目标图像特征进行解码处理，生成风格化图像。在本申请实施例中，通过待处理描述文本以及待处理风格文本生成语义引导特征，可以融合描述文本以及风格文本的语义，以提升风格化图像的生成效率。在风格化图像的生成过程中，通过语义引导特征对随机噪声图的图像特征进行交叉注意力处理，增强风格化图像的显示效果。
风格图像生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种业务处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310031055.8在审
发明人：苗佳雨;朱康;周云龙 -专利权人：中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本申请公开一种业务处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据分析技术领域，方法包括：接收业务发起端发送的包含有客户标识和业务需求信息的转介绍订单，对业务需求信息和查询的客户标识对应的客户描述信息进行特征提取，得到客户特征，从预先存储的各业务受理端的服务特征中选择与客户特征匹配的服务特征，将这些服务特征对应的业务受理端信息发送给业务发起端，由业务发起端进行选择，进而将转介绍订单发送给业务发起端选择的业务受理端进行处理这样，先基于客户的客户特征和业务受理端的服务特征对客户和业务受理端进行初步匹配，再由业务发起端进行二次匹配，客户和业务受理端的匹配度较高，故可提升转介绍业务的成功率。
一种业务处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]边缘云服务器流失预测方法及装置-CN202211638858.1在审
发明人：李星星;黄少远;王晓飞 -专利权人：缀初网络技术（上海）有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本发明具体公开一种边缘云服务器流失预测方法，包括以下步骤：步骤1：获取边缘云服务器的特征数据，其中，所述特征数据包括静态肖像特征和时间序列特征；步骤2：基于PCA算法和Light MLP算法分别对所述静态肖像特征进行筛选和编码以获取静态可学习调整参数；其中，所述静态肖像特征至少包括：边缘云服务器的硬件属性、计费规则、业务的部署情况、过往流失情况；步骤3：基于Transformer模型对所述时间序列特征以及实时获取的动态时不变特征进行处理和编码以获取动态可学习调整参数
边缘服务器流失预测方法装置

[发明专利]一种基于聚合多尺度信息下差值特征补偿的目标检测方法-CN202310112496.0在审
发明人：高紫俊;陈倬文;苏靖雯 -专利权人：大连工业大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明提供一种基于聚合多尺度信息下差值特征补偿的目标检测方法，包括构建多尺度特征融合模块，选择不同感受野的卷积和多种池化方式来处理输入特征，得到包含多尺度信息的差值特征；构建并行注意力模块，以并行的方式分别计算空间、通道注意力图，其中在推理注意力图时，将多种池化联合使用；将构建的多尺度特征融合模块和并行注意力模块以最佳策略组合，形成用于前馈卷积神经网络的差值注意力模块，将差值注意力模块嵌入网络中以获得最优的性能。本发明提出了一种用于前馈卷积神经网络的差值注意力模块(Differential Attention Module,DAM)，采用独特的差值结构，通过多尺度特征融合和注意力机制，在全局中完成特征信息补偿，增强特征的表示能力。
一种基于聚合尺度信息差值特征补偿目标检测方法

[发明专利]基于多模态特征融合的不完整形状对称性预测方法和系统-CN202211625170.X在审
发明人：惠军华;蔡志平;胡玲;叶云帆 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/68 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于多模态特征融合的不完整形状对称性预测方法和系统，所述方法包括：将不完整形状的RGB图像和深度图像输入通道感知网络进行融合，提取出的交叉模态特征融合了颜色和深度两种模态特征，将交叉模态特征输入三维变分自动编码器的自重构网络进行重构，得到完整的几何形状，为后续的对称性预测网络提供了全局几何特征，将交叉模态特征和全局几何特征输入对称性预测网络进行对称性预测，得到不完整形状的预测对称性。采用本方法能够将不完整形状进行重构得到完整的几何形状，克服了不完整形状缺少全局几何特征的缺陷，实现对不完整形状的对称性预测。
基于多模态特征融合完整形状对称性预测方法系统

[发明专利]一种视觉定位与地图构建方法及系统-CN202211743187.5在审
发明人：徐朋飞 -专利权人：湖南国科微电子股份有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本申请公开了一种视觉定位与地图构建方法及系统，方法包括：确定当前帧图像的待检测区域；对待检测区域进行特征点检测，得到第一特征点；基于硬件加速算子对第一特征点的运动变化进行跟踪，得到跟踪到的第二特征点；根据第二特征点、预设阈值和关键帧图像的特征点，得到当前帧图像位姿，其中，关键帧图像为预设关键帧图像队列中的图像；基于当前帧图像位姿，将第二特征点投影到初始三维地图中，得到新建的三维地图，本申请中，基于硬件加速算子对第一特征点的运动变化进行跟踪
一种视觉定位地图构建方法系统

[发明专利]一种图像分割方法、装置、设备及存储介质-CN202310139156.7在审
发明人：戴亚康;周志勇;耿辰;胡冀苏;钱旭升;郑毅 -专利权人：苏州国科康成医疗科技有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：所述方法包括：获取样本图像数据；通过目标检测模型的下采样模块对样本图像数据进行特征提取，得到目标样本特征图；通过目标检测模型中的上采样模块对目标样本特征图进行上采样，得到至少两个层次的上采样特征图；根据顶层的上采样特征图以及样本标注获取第一损失函数值；分别对至少两个层次的上采样特征图进行通道压缩，获得至少两层压缩特征图；根据至少两层压缩特征图以及样本标注，获取第二损失函数值；根据第一损失函数值以及第二损失函数值，对目标检测模型进行训练，得到训练后的目标检测模型
一种图像分割方法装置设备存储介质

[发明专利]几何神经网络模型构建方法、装置、设备及存储介质-CN202211671186.4在审
发明人：崔向阳;闫洲;杨松;张铮 -专利权人：人民网股份有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：其中，所述方法包括：根据预设模型确定神经网络的连接关系、节点、连边和连边方向；其中，节点用于对数据进行特征处理；连边表征神经网络中的数据流；连边方向表征数据的传递方向；根据节点对数据的特征处理确定节点模型；其中，节点模型包含预设个卷积层；根据神经网络的连接关系与节点模型，构建几何神经网络模型；其中，几何神经网络模型包括提取图像的低层次特征、神经网络中的特征重用、特征通道线性组合、构建图像的全局特征、网络正则化中的至少一部分功能实现本方案将具有自然特征的预设模型与神经网络结合，形成具有自然网络特征的几何神经网络模型。
几何神经网络模型构建方法装置设备存储介质

[发明专利]通过校正基因组分析的健康管理方法-CN202211681688.5在审
发明人：刘志岩;郑青松;郭方 -专利权人：哈尔滨星云医学检验所有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G16B30/20 文献下载
摘要：本发明提出了通过校正基因组分析的健康管理方法，对采集到的基因组数据进行编码校正，得到编码校正后的特征向量，从CTD数据库中获得与编码校正后的特征向量相关联的疾病数据，实现了基因与疾病的关联关系的获取；构建疾病拓扑网络和基因拓扑网络，并分别得出疾病和基因的拓扑网络结构特征，基于疾病的拓扑网络结构特征和基因的拓扑网络结构特征，获得疾病与基因的二维关联特征矩阵，基于二维关联特征矩阵中的元素和疾病、基因的拓扑网络结构特征，计算基因和疾病间的关联性
通过校正基因组分析健康管理方法