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公开(公告)号：CN100595121C
公开(公告)日：2010-03-24
申请号：CN200710179079.9
申请日：2007-12-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种目标场所优化调度方法及系统。该方法包括下列步骤：采集目标场所相应目标对应的正例样本集合和反例样本集合；在正例样本集合和反例样本集合中，提取图像特征并进行训练，得到用于目标场所目标检测的分类器；从获取的目标场所的实时视频图像中，利用分类器检测出目标，对目标场所进行优化调度。将从目标场所获取的实时视频图像检测出的目标所在区域作为正例样本，重复训练，进一步提高分类器的分类精确度。其对目标场所进行优化调度，提高目标场所的工作效率。
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公开(公告)号：CN114429127B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202111566326.7
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/289 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种汉字到通用盲文的转换方法和系统，包括：构建深度学习模型，且该深度学习模型具有两个共享特征编码的子任务分支，其中一条子任务分支用于根据盲文规则将汉语文本分词，另一条子任务分支用于为每个汉字标注拼音及对应声调；使用已标记盲文分词的汉字语料和汉字拼音的对照语料，交替训练该深度学习模型的两个子任务分支，直到两子任务分支的损失函数均收敛或达到预设迭代次数，保存当前深度学习模型作为识别模型；将待通用盲文转换的汉字数据输入该识别模型，得到该汉字数据的分词信息和带调拼音信息，并基于该分词信息和该带调拼音信息，以将该汉字数据转换为对应的通用盲文文本。本发明可以实现汉字到盲文的实时准确转换。
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公开(公告)号：CN113571037B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202110749716.1
申请日：2021-07-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种汉语盲文语音合成方法和系统，包括：通过将待语音合成的通用盲文文本中标点符号和音节分别转换为中文标点和拼音，得到拼音序列；通过汉字预测模型将该拼音序列转换为汉字，得到带有分词信息的汉字序列，并将该汉字序列输入至韵律预测模型，得到该汉字序列的韵律标签；结合该韵律标签和拼音序列，得到含有韵律标签的拼音序列，并将其输入至语音合成模块，得到该通用盲文文本的语音合成结果。本发明可应用于盲用终端上的电子书阅读器文本编辑器等软件，可以实现通用盲文的实时语音转换，帮助盲人在阅读盲文时可以实时听到其触摸的文字，更好地理解他们所阅读的内容。
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公开(公告)号：CN114970453A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210569910.6
申请日：2022-05-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/117 , G06F40/151 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种通用盲文到汉字的转换方法和系统，其特征在于，包括：构建深度学习模型，由通用盲文文本生成拼音音节序列和分词标记序列，经由深度学习模型的嵌入层向量化后拼接得到融合盲文分词信息的拼音嵌入向量，分别输入深度学习模型的局部语义特征提取层和全局语义特征提取层；得到局部语义信息和上下文语义信息，将两者拼接后输入全连接层得到通用盲文文本对应的汉字文本。本发明通过拼音音节嵌入与分词信息嵌入拼接为一个总体的嵌入向量，以及局部语义特征提取层和全局语义特征提取层共享嵌入层结合的特征提取模块，实现了高准确率的通用盲文‑汉字转换。
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公开(公告)号：CN108052936B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201711071084.8
申请日：2017-11-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种盲文图像自动倾斜校正方法及系统，包括：利用采集设备获取纸版盲文的数字化图像；对该数字化图像的盲文进行盲文点检测，获得待校正图像；获取该待校正图像中盲文点的位置信息；根据该位置信息将该待校正图像中的盲文点和背景二值化，获得二值化图像，将背景的像素点赋值为0；将该二值化图像以预设角度为间隔进行第一轮多次旋转，将每次旋转后水平投影行像素值和为0的行数和竖直投影列像素和为0的列数相加，作为行列数，并将该行列数最大时对应的旋转角度作为校正角度，通过该校正角度对待校正图像进行倾斜校正。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110276069B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910410573.4
申请日：2019-05-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/253 , G06F40/12
Abstract: 本发明提出一种中国盲文错误自动检测方法、系统及存储介质，包括：获取待检测中国盲文作为原始盲文，根据中国盲文标点符号和汉语标点符号的对应规则，确定原始盲文的盲文标点位置，以生成标点序列，将标点序列与标点使用规则进行比对，将标点序列中不符合标点使用规则的盲文标点位置标注规则错误索引；对具有规则错误索引的盲文标点位置完成纠正，得到中间盲文，以标点符号为节点对中间盲文进行切分后输入深度神经网络模型进行语义规则检查，将中间盲文中不符合语义规则的盲方位置标注语义错误索引，作为待检测中国盲文的错误检测结果。本发明通过融合规则和深度学习以实现盲文错误的自动检测，可节约校对成本，提高盲文书籍生产效率。
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公开(公告)号：CN107886808B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201711071554.0
申请日：2017-11-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种盲文方辅助标注方法及系统，包括：利用采集设备获取纸版盲文的数字化图像；根据盲文自动标注算法确定该数字化图像的盲文方位置，生成包含该盲文点位置和该盲文方位置的盲文图像；将该盲文方位置显示在屏幕上；通过交互式设备在该屏幕上点选需要修改的盲文方作为待修改盲文方；对该待修改盲文方的信息进行修改；移动该待修改盲文方位置至下一个需要修改的盲文方，或选取下一个需要修改的盲文方，直到对该盲文图像的全部需要修改的盲文方完成修改。由此本发明可对计算机自动标注后的盲文信息进行标注完善，以实现对盲文方的辅助标注。
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公开(公告)号：CN109241540B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201810889881.5
申请日：2018-08-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/58 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的汉盲自动转换方法和系统，包括：获取句子和词语级对照的汉盲双语语料库，利用汉盲双语语料库训练深度神经网络，得到用于对汉字串进行分词的分词模型，并利用汉盲双语语料库，得到用于对汉字进行标调的标调模型；获取待转换的汉字文本，使用分词模型将汉字文本按照盲文规则进行分词，得到多个字词，使用标调模型对字词进行标调，将标调后的字词转换为盲文。本发明采用训练好的模型直接将汉字串按照盲文规则进行分词。由此可充分利用汉字信息，避免对盲文串分词时因丢失汉字信息、同音字词互相混淆而影响分词效果的问题。采用深度神经网络模型和标调模型，可得到更高的转换准确率。
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公开(公告)号：CN109344389B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810929248.4
申请日：2018-08-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/247
Abstract: 本发明涉及一种汉盲对照双语语料库的构建方法和系统，包括：获取内容相同的汉语文本和盲文文本；分别将盲文文本和汉语文本进行切分处理，得到第一盲文句子集合和汉语句子集合；在第一盲文句子集合和汉语句子集合之间进行汉语盲文匹配处理，以在第一盲文句子集合中找到与汉语句子集合中汉语句子相匹配的盲文句子，保留匹配成功的汉语句子和盲文句子；将所有匹配成功的汉语句子和盲文句子按照篇章、句子、词语多级对照的要求生成汉盲双语语料库。本发明可由计算机自动从内容相同但不精确对应的汉语和盲文文件中自动对齐和抽取语料，生成篇章、句子、词语多级对照的汉盲双语语料库。相对于人工语料库构建方法，提高了效率、降低了成本。
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公开(公告)号：CN110298236A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910419983.5
申请日：2019-05-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的盲文图像自动识别方法和系统，包括：获取多张盲文点字图像作为训练集，并获取其对应的标注图像，标注图像中每个像素均已标注为对应的盲方类别；以训练集中的盲文点字图像为输入，并以对应的盲方标注图像为标准答案，使用卷积神经网络训练语义分割模型，直到语义分割模型输出的语义分割结果图中每个像素的盲方类别和标准答案之间的差异低于阈值，保持当前语义分割模型作为盲方语义分割模型；将待识别的盲文点字图像输入盲方语义分割模型，得到待识别盲文点字图像的语义分割结果图，作为识别结果，识别结果中每个像素均对应其所属的盲方类别。
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