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[发明专利]基于工业互联网样本库的胚胎蛋自动检测系统-CN202211528273.4在审
发明人：巩书凯;罗林;梁先黎;江虹锋 -专利权人：重庆忽米网络科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：包括：边缘端设备，用于采集待检胚胎蛋的胚胎蛋透视图像；然后对胚胎蛋透视图像进行图像预处理得到胚胎蛋预处理图像；工业互联网平台云端，用于接收边缘端设备上传的胚胎蛋预处理图像；然后对胚胎蛋预处理图像进行图像特征提取生成胚胎蛋特征图像；最后将胚胎蛋特征图像与胚胎蛋特征样本库中的胚胎蛋特征样本进行图像特征匹配得到目标胚胎蛋特征样本，标定待检胚胎蛋的胚胎蛋孵化状态。本发明通过边云协同的方式实现胚胎蛋的自动检测，能够简化边缘端设备的设备复杂度，并且能够高效、准确的实现胚胎蛋图像的特征识别和匹配。
基于工业互联网样本胚胎自动检测系统

[发明专利]视频处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211615086.X在审
发明人：舒俊;钟斌;王健 -专利权人：青岛云天励飞科技有限公司;深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种视频处理方法，获取目标区域的水面监控视频，并对所述水面监控视频进行水面特征提取；若提取到符合预设条件的水面特征，则在所述水面监控视频中提取与所述水面特征对应的视频片段，所述水面特征的预设条件根据收集到的水面景观视频进行确定通过对目标区域的水面监控视频进行水面特征提取，若提取到的水面特征符合水面景观视频的水面特征，则可以确定水面监控视频中存在水面景观，从而在水面监控视频提取与水面特征对应的视频片段进行处理，得到目标区域的水面景观视频
视频处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种顾及地形特征的大范围轨迹潜在区域估计方法、装置-CN202310112939.6在审
发明人：史文中;余跃;彭琳雅 -专利权人：卓宇智能科技有限公司
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种顾及地形特征的大范围轨迹潜在区域估计方法、装置，所述方法通过获取目标用户轨迹所在区域对应的地形特征信息，获取基于全球定位系统和行人航迹推算算法确定的轨迹特征信息；将地形特征信息和轨迹特征信息输入到混合深度学习网络，得到目标用户轨迹上各所述位置点分别对应的不确定性轨迹误差；根据地形特征信息和各不确定性轨迹误差，确定目标用户轨迹对应的潜在区域。由于本发明根据地形特征信息和轨迹特征信息确定的潜在区域，考虑了环境的复杂性以及全球定位系统更新时所带来的误差，解决了现有的潜在区域预测模型由于忽略全球定位系统的时变测量误差和城市地形环境的影响，导致所预测的运动轨迹潜在区域不够精确的问题
一种顾及地形特征范围轨迹潜在区域估计方法装置

[发明专利]一种油茶细粒度病害检测方法、装置、介质及移动设备-CN202310031412.0在审
发明人：陈志泊;陈伊鑫;王溪云;孙烨;蒋佳榕;刘旭豪 -专利权人：北京林业大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V20/68 文献下载
摘要：本发明涉及一种油茶细粒度病害检测方法、装置、介质及移动设备，所述方法包括：将采集的油茶叶片图像输入到深度学习模型中，深度学习模型包括粗提取网络、骨干网络以及分类网络；基于粗提取网络提取油茶叶片图像的第一特征图；所述骨干网络包括级联的至少两个模型基本单元，模型基本单元提取第一特征图的多层第二特征图并进行融合得到融合后的特征图，再基于注意力机制对融合后的特征图进行强化处理，得到带有注意力信息的融合特征图；利用分类网络对所述带有注意力信息的融合特征图进行处理本方案能够提高复杂环境下油茶病害，尤其是具有相近特征的病害的分辨能力，减少模型参数量和计算量，便于移动端移植。
一种油茶细粒度病害检测方法装置介质移动设备

[发明专利]一种基于全卷积网络的目标检测方法-CN202310052356.9在审
发明人：张平平;万子夫;卢湖川 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：该方法使用残差连接的骨干网络分层次提取图像特征，并使用特征金字塔对低分辨率特征逐步上采样，使用注意力机制融合骨干网络中提取的高分辨率特征与上采样的低分辨率特征，并按层级输出不同尺寸的检测结果，从而关注不同尺寸的检测目标本发明相比于其他方法，能够提取图像中更加丰富的视觉信息，保留更多的小尺度视觉特征信息；引入注意力模块，能够在空间和通道两个维度上进行特征提取，从而学习到更具判别性的特征信息，可以更好地完成目标检测任务，
一种基于卷积网络目标检测方法

[发明专利]目标任务预测方法、任务预测模型的数据处理方法及系统-CN202310097320.2在审
发明人：周天;牛培淞;王雪;孙亮;金榕 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本说明书实施例提供目标任务预测方法、任务预测模型的数据处理方法及系统，其中所述目标任务预测方法包括：获取目标任务时序数据；将目标任务时序数据输入至任务预测模型的嵌入层，获得初始时序特征数据；将初始时序特征数据输入至任务预测模型的拆分映射层，获得多个拆分子数据特征向量；将多个拆分子数据特征向量输入至任务预测模型的解码器，获得多个预测拆分子数据特征向量；将多个预测拆分子数据特征向量输入至任务预测模型的映射还原层，获得目标任务预测时序数据。通过将目标任务时序数据依次输入任务预测模型的嵌入层、映射还原层，获得多个拆分子数据特征向量，使得解码器可直接对多个拆分子数据特征向量做预测处理，提高了预测的效率。
目标任务预测方法模型数据处理系统

[发明专利]视频补全方法、装置、介质和电子设备-CN202310076871.0在审
发明人：周强;王诗吟;赵航;苏俊杰 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：一种视频补全方法，包括：从待补全视频的第一待补全帧获取第一背景特征点，从所述第一待补全帧的前一帧获取第二背景特征点，其中，所述第一背景特征点是从所述第一待补全帧的背景中提取的特征点，所述第二背景特征点是从所述前一帧的背景中提取的特征点；利用所述第一背景特征点和所述第二背景特征点，对所述前一帧的补全帧进行变换，得到变换帧，其中所述前一帧的补全帧是经过视频补全而得到的帧；利用所述变换帧对所述第一待补全帧进行视频补全，获得目标视频。
视频方法装置介质电子设备

[发明专利]面向弱监督指向性视觉理解的图像描述预测方法-CN202310040718.2在审
发明人：纪荣嵘;孙晓帅;周奕毅;金磊 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：RGB图像通过预训练的YoloV3主干网络得三个尺度视觉特征即锚点特征及其对应的预测框，多尺度融合，尺度过滤、置信度过滤得到候选锚点特征，候选锚点特征和对应文本特征相似度计算。训练时，优化目标是最大化匹配图文对中锚点特征和对应文本之间最高相似度得分，最小化不匹配图文对中锚点特征和文本之间相似度得分，实现缺乏真实边界框标注条件下图片与语义对齐。预测时，选择和文本相似度最高的锚点特征，根据索引找到对应预测框，选择置信度最高的预测框作目标边界框输出。减少候选锚点数量，减少噪声，不受batchsize大小限制，采用单阶段建模，有效提升推理速度。
面向监督指向视觉理解图像描述预测方法

[发明专利]一种风格图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310239079.2在审
发明人：张新楠 -专利权人：网易（杭州）网络有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种风格图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质；可以获取待处理的原始图像对应的目标图像指示文本，通过目标风格的风格图像生成模型的文本表征模块，将目标图像指示文本映射到目标风格的多模态特征空间中得到文本特征，风格图像生成模型基于目标风格的风格图像样本以及风格图像样本对应的样本描述文本训练得到，获取原始图像，通过风格图像生成模型的图像表征模块，将原始图像映射到多模态特征空间中得到图像特征，基于文本特征和图像特征进行融合计算，得到目标特征，通过风格图像生成模型的图像还原模块，根据目标特征进行图像还原，得到目标风格的目标图像；可以提升虚拟形象的显示效果，改善用户的视觉体验。
一种风格图像生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种用于视频讽刺分析的类脑跨模态信息交互融合方法-CN202310139115.8在审
发明人：姚方龙;李树超;张泽群;田昌元;李晓宇;金力;刘庆;马豪伟;关世昌 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：所述方法包括以下步骤：S100，获取目标视频的图像模态特征、文本模态特征和语音模态特征；S200，对目标视频的图像模态特征、文本模态特征和语音模态特征进行模态内和模态间的交互，得到目标视频的图像模态、文本模态和语音模态对应的特征向量；S300，分别对目标视频的图像模态、文本模态和语音模态对应的特征向量进行拼接、自注意力和注意力池化处理，得到目标视频的图像模态、文本模态和语音模态对应的目标矩阵和目标向量；S400，利用所述目标向量对目标视频是否为讽刺视频进行判断
一种用于视频讽刺分析类脑跨模态信息交互融合方法

[发明专利]一种手势的识别方法、装置和系统-CN202310020221.4在审
发明人：阳傲傲 -专利权人：中科创达软件股份有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种手势的识别方法、装置和系统，所述方法包括：分别获取至少一种第一类传感器和至少一种第二类传感器针对同一用户展示同一手势的动态手势数据和静态手势数据；从每种动态手势数据中提取对应的第一特征矩阵，以及从每种静态手势数据中提取对应的第二特征矩阵；融合所有的第一特征矩阵，得到第一融合特征矩阵，并将第一融合特征矩阵输入预置的第一预测模型中，得到手势的第一识别结果；融合所有的第二特征矩阵，得到第二融合特征矩阵，将第二融合特征矩阵输入预置的第二预测模型中，得到手势的第二识别结果；根据第一识别结果和第二识别结果，得到手势的目标识别结果。
一种手势识别方法装置系统

[发明专利]一种轻量级的单目近红外静默人脸活体判别方法-CN202310061973.5在审
发明人：谭明奎;陈果;李代远;杜卿 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量级的单目近红外静默人脸活体判别方法，包括以下步骤：获取单目近红外摄像头的人脸图像作为输入图像，由采用了结构重参数化的第一神经网络的每一个模块分别生成一个特征图，并在模型结尾经全连接层生成第一活体判别结果；将特征提取模块输出特征融合后，通过欺骗特征提取器获得第一像素级特征图，并通过对比该图与像素级标签图来监督模型训练；预训练一个大模型作为第二神经网络，获得第二像素级特征图与第二活体判别结果；基于多尺度知识蒸馏，分别通过对比第一像素级特征图与第二像素级特征图，以及对第一、第二活体判别结果来监督模型训练。
一种轻量级单目近红外静默活体判别方法

[发明专利]一种基于半监督学习的空管系统危险源关键特征提取方法-CN202211706176.X在审
发明人：曾维理;蔡志鹏;周亚东;郭子逸;汤新民;朱聃;谭湘花 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督学习的空管系统危险源关键特征提取方法，预先获取危险源文本数据并对数据进行预处理，获得数据集；按专业划分数据集并分别搭建危险源特征库；对危险源文本进行分词处理；对分词结果进行文本特征统计，将高频短语组合后进行组合词的词频统计，采用文本的统计、组合信息进行危险源候选特征的向量化表述，通过对向量化危险源候选特征进行基于欧式距离的相似度分析，得到候选特征集聚类的结果；对关键特征选择及规范化处理本发明通过半监督的训练模式对不规范、描述模糊的文本描述方式进行识别、归类和评估，使得模型具有分析异常文本的能力，进而实现对海量不安全事件信息的危险源关键特征提取。
一种基于监督学习系统危险源关键特征提取方法

[发明专利]推荐模型训练方法、推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202310003198.8在审
发明人：张学森 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：推荐方法、装置、设备及存储介质，该训练方法包括：获取账户资源异构图；对账户资源异构图进行采样，得到目标行为数据序列以及第一多媒体资源；将第一多媒体资源相关的第一资源数据，输入待训练模型，得到第一多媒体资源特征；以及将第二多媒体资源相关的第二资源数据，输入待训练模型，得到第二多媒体资源特征；将目标行为数据序列和第一多媒体资源特征，输入待训练模型，得到目标账户特征；基于第一多媒体资源特征与目标账户特征间的第一相似度，以及第二多媒体资源特征与目标账户特征间的第二相似度，确定损失值；并基于损失值对待训练模型进行调整，得到目标推荐模型，该目标推荐模型性能较高。
推荐模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于人工智能的线上面试评分方法及系统-CN202310181679.8在审
发明人：黄浩 -专利权人：哈尔滨咔哒科技有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06Q10/105 文献下载
摘要：该方法首先获取应聘者的简历信息和面试岗位类型得到简历匹配程度；实时获取面试官提出的问题信息，获取问题信息对应的面试岗位类型相关程度和简历内容相关程度，得到对应的问题重要程度；实时获取问题信息对应的应聘者的图像和语音特征向量；根据多个问题信息的简历匹配程度、问题重要程度、图像和语音特征向量构建应聘者特征矩阵；将应聘者特征矩阵与历史应聘者特征矩阵进行对比得到目标特征矩阵，将应聘者特征矩阵的面试评分结果置为目标特征矩阵对应的面试评分结果
一种基于人工智能线上面试评分方法系统