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公开(公告)号：CN117911768A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410075930.7
申请日：2024-01-18
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06T7/11 , G06V10/40 , G06V30/422
Abstract: 本发明公开了一种基于关键点检测和颜色不一致判别的问题地图识别方法，包括以下步骤：S1、数据的收集与获取；S2、获取地图边框坐标以及地图关键点坐标之后，进行地图关键位置颜色不一致判别设定；S3、基于关键点检测模型和颜色不一致判别规则，对待测地图进行判别，汇总所有关键点的判别结果，输出地图缺失判别结果。本发明基于关键点检测，能够得到各个关键位置准确的中心点坐标，进而可以根据关键点位置的像素值与地图主体的像素值的相似度来进行颜色不一致的判别，改善了常规的基于目标检测干扰因素多、识别结果精准度差的缺陷。
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公开(公告)号：CN117555979B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410040660.6
申请日：2024-01-11
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高效的自底向上的地图位置缺失识别方法，包括以下步骤：S1、数据准备；S2、地图关键点检测模型的训练：将数据预处理后组合；进行高分辨率的特征提取；将高分辨率特征转换为热图，并预测每一个关键点的嵌入向量；得到预测结果，与真实标注进行均方差损失计算来反向传播进行模型优化；直至模型优化至达到输出标准，完成训练；S3、模型量化；S4、地图关键点检测模型推理，输出地图位置缺失识别结果。本发明在保证精度的同时提高从海量数据中检测出问题地图的效率，可以直接在输入的图片上定位地图关键点，有着较高的效率；同时需要的计算和存储资源也相对有限，可以满足海量数据的处理以及服务实际部署的需求。
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公开(公告)号：CN114880514A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210781107.9
申请日：2022-07-05
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06V10/75
Abstract: 本申请公开了一种图像检索方法、装置以及存储介质。其中，图像检索方法，包括：接收检索信息；确定与所述检索信息关联的文本信息以及图像信息；对所述文本信息以及所述图像信息进行基于注意力机制的特征表示，生成与所述检索信息对应的图像检索特征；以及根据所述图像检索特征，检索与所述检索信息匹配的图像。
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公开(公告)号：CN114861016A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210781046.6
申请日：2022-07-05
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06F16/903 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种跨模态检索方法、装置以及存储介质。其中，跨模态检索方法包括：接收检索数据，并确定检索数据的模态；将检索数据输入至具有至少两个特征提取单元的特征提取模型，并通过与检索数据的模态对应的特征提取单元提取检索数据的特征表示向量；根据特征表示向量对索引库进行遍历，查询出与检索数据相关的多个候选检索结果；以及将检索数据与候选检索结果输入至具有多模态融合特征提取单元的相似度计算模型，进行相似度计算，根据相似度对候选检索结果进行排序。
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公开(公告)号：CN114140673B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210115379.5
申请日：2022-02-07
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V30/148 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06F40/289
Abstract: 本文涉及人工智能领域，提供了一种违规图像识别方法、系统及设备，方法包括：分析待识别图像，得到文本信息及图像信息；将文本信息输入至文本特征提取模型中，得到文本特征向量组；将图像信息输入至图像特征提取模型中，得到图像特征向量组；将文本特征向量组及图像特征向量组输入至特征融合模型中，得到融合特征向量组，特征融合模型用于利用交叉注意力机制使得文本特征向量为图像特征向量添加注意力；将融合特征向量组输入至分类识别模型中，得到违规识别结果。本文使用交叉注意力机制融合两种模态特征，可提升违规图像识别的性能及鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119129570A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411220435.7
申请日：2024-09-02
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/30 , G06F16/16 , G06F40/166 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，且公开了一种基于对比句向量表征框架的公平竞争审查方法，S1.采集大量的政策措施文件；S2.基于专家审查构建公平竞争审查的案例库；S3.对语义相似度计算模型训练；S4.S1得到的待审查文件通过S3得到的语义相似度计算模型与S2的案例库文件语义相似度计算；S5.基于S4的语义相似度结果识别相关涉嫌违规的条款，从而实现待审查文件违规类型识别判断。该基于对比句向量表征框架的公平竞争审查方法，能够通过政策措施文本采集、基于专家审查的公平竞争审查案例库的构建、语义相似度计算模型构建及训练、待审查文件与案例库文件语义相似度计算以及待审查文件的违规类型识别，提升审查工作智能化水平和工作效率。
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公开(公告)号：CN118841041A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411219212.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G10L25/81 , G10L15/08 , G10L15/26 , G10L25/78 , G06F18/2321 , G06F18/2134
Abstract: 本发明涉及音频数据处理技术领域，且公开了一种音频数据自动化片段对齐标注的技术方法，S1，输入后的音频/语音数据首先通过人声分离模块将原始数据分离为音乐音轨和人声音轨两个文件；S2，人声音轨进入有效片段切分模块，模块只使用人声音轨数据进行音频切分；S3，切分后的有效人声片段将被输入到自动语音识别(ASR)模块进行文本转录；S4，片段聚类模块使用DBSCAN聚类算法对文字识别结果进行文本聚类，聚类时使用的特征是文本的TF‑IDF特征。该音频数据自动化片段对齐标注的技术方法，可以极大程度的降低人工标注的时间成本和人力成本，自动化的提供高质量的音频标注数据，推动了音频比对模型的进一步发展与应用。
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公开(公告)号：CN114708462A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210465516.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了多数据训练的检测模型生成方法、系统、设备及存储介质。方法包括：将预训练数据集以矩阵数据的方式输入基础网络；基础网络输出多个目标边界框的坐标和目标标签；根据输出的多个目标边界框的坐标和目标标签，得到基础网络的损失，并完成对基础网络的模型预训练，形成预训练检测网络模型；将任务数据集输入预训练检测网络模型；根据任务数据集调整预训练检测网络模型，生成多数据训练的检测模型。系统包括：第一输入单元、输出单元、预训练检测网络模型单元、第二输入单元和生成单元。计算机设备包括：存储器、处理器，以及计算机程序。包含计算机可执行指令的存储介质，用于执行上述方法。
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公开(公告)号：CN114077877B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210058643.6
申请日：2022-01-19
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本文涉及人工智能领域，提供了一种新增垃圾识别方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：收集图像组，其中，图像组包括投递垃圾前垃圾桶的第一内部图像以及投递垃圾后垃圾桶的第二内部图像；对第一内部图像及第二内部图像进行通道分离处理，得到第一内部图像的通道图及第二内部图像的通道图；根据第一内部图像和第二内部图像的通道图以及通道图对新增垃圾轮廓影响的差异性，确定仅包含新增垃圾的目标图像；将目标图像输入至垃圾分类模型中，预测得到新增垃圾类别标识，垃圾分类模型根据历史新增垃圾的目标图像训练得到。本文能够精确地确定新增垃圾的目标图像，通过仅对新增垃圾目标图像进行识别，能够提高新增垃圾识别的准确率及速度。
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公开(公告)号：CN117555979A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410040660.6
申请日：2024-01-11
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高效的自底向上的地图位置缺失识别方法，包括以下步骤：S1、数据准备；S2、地图关键点检测模型的训练：将数据预处理后组合；进行高分辨率的特征提取；将高分辨率特征转换为热图，并预测每一个关键点的嵌入向量；得到预测结果，与真实标注进行均方差损失计算来反向传播进行模型优化；直至模型优化至达到输出标准，完成训练；S3、模型量化；S4、地图关键点检测模型推理，输出地图位置缺失识别结果。本发明在保证精度的同时提高从海量数据中检测出问题地图的效率，可以直接在输入的图片上定位地图关键点，有着较高的效率；同时需要的计算和存储资源也相对有限，可以满足海量数据的处理以及服务实际部署的需求。
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