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公开(公告)号：CN115565162A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211378229.X
申请日：2022-11-04
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06V20/59 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种视线估计模型的训练方法及装置、视线估计方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。该训练方法包括基于目标对象的双眼区域图像集合，确定目标对象的样本图像对，样本图像对中包括两幅样本图像；确定两幅样本图像各自对应的第一视线特征；基于两幅样本图像各自对应的第一视线特征，确定待训练神经网络模型的损失函数；基于损失函数训练待训练神经网络模型，得到视线估计模型。与现有视线估计模型训练方法相比，显著提升了视线特征的表示能力，扩大了视线估计模型的有效工作范围，提升了视线方向预测的精准度。此外，本申请实施例训练生成的视线估计模型能够为分析驾驶员的驾驶状态提供全面、准确的支持，从而提高车辆行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN115424356A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211381906.3
申请日：2022-11-07
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种座舱内手势交互方法及装置，座舱内手势交互方法包括：接收座舱内的实时图像；将实时图像输入手势识别模型，获得手势识别模型输出的第一手势类别检测结果和第一位置类别检测结果；依据第一座舱位置上第一手势对应的控制指令控制座舱内的设备；其中，对于不同的第一座舱位置，相同的第一手势对应的控制指令不同。本发明通过手势识别模型直接获得手势类别检测结果，避免两阶段手势识别导致的车机工作压力，并通过识别手势动作人所在的座舱位置，为不同座舱位置上的相同手势配置不同的功能，提高了手势交互的丰富度。
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公开(公告)号：CN110782489B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910998244.6
申请日：2019-10-21
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种影像数据的匹配方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取多期的待匹配对象的影像序列，每期待匹配对象的影像序列包括多层包含待匹配对象的第一图像；对多期的待匹配对象的影像序列，确定每层第一图像中待匹配对象所在的目标图像区域；根据第一图像的层级和目标图像区域对应的待匹配对象的体积，确定多期的待匹配对象的影像序列之间的匹配关系，第一图像的层级是指对待匹配对象扫描时的顺序；基于匹配关系，对多期的待匹配对象的影像序列进行匹配。解决了现有技术存在的对多期影像数据匹配效率和匹配准确度低的问题。
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公开(公告)号：CN114359910A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111666321.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06V30/148 , G06T7/73 , G06T7/11
Abstract: 本申请提供一种文本点读方法、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：获取文本点读实际起始点对应的第一区域图像；获取所述第一区域图像对应的第一文字特征信息和/或第一图像特征信息；获取文本点读终止点对应的第二区域图像；获取所述第二区域图像对应的第二文字特征信息和/或第二图像特征信息；将所述第一文字特征信息与所述第二文字特征信息进行比对，和/或将所述第一图像特征信息与所述第二图像特征信息进行比对，确定所述实际起始点映射于所述第二区域图像中的映射起始点；基于所述映射起始点和所述终止点，确定点读选取的文本内容，以对所述文本内容进行点读处理。由此可以提高提高点读的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN113449770A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110542047.0
申请日：2021-05-18
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种图像检测方法以及电子设备、存储装置，其中，图像检测方法包括：提取第一模态图像的第一特征图，并提取第二模态图像的第二特征图；其中，第一模态图像和第二模态图像均为对目标对象采集得到的；提取第一特征图中各个第一像素位置的第一位置特征，并提取第二特征图中各个第二像素位置的第二位置特征；将各个第一像素位置的第一位置特征和各个第二像素位置的第二位置特征进行融合，得到模态融合特征；利用模态融合特征进行检测，得到目标对象的预测类别。上述方案，能够提高多模态图像检测的效率和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113239978A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110436513.7
申请日：2021-04-22
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种医学图像预处理模型及分析模型的训练方法、识别方法和装置，其中，医学图像预处理模型的训练方法包括：利用医学图像预处理模型对第一医学图像样本进行预处理以获得预处理图像；利用保真判别器和第一医学图像样本对预处理图像进行真实性判定以获得真实性判定结果，并利用领域判别器对预处理图像进行领域标签判定以获得领域判定结果；利用真实性判定结果获得保真判别器反向梯度，并利用领域判定结果获得领域判别器反向梯度；利用保真判别器的反向梯度和领域判别器的反向梯度更新医学图像预处理模型的参数，以使得具有不同领域标签的预处理图像具有相同的外观特征。通过上述方式，本申请可以实现不同成像条件下医学图像数据的标准化。
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公开(公告)号：CN111612749A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010397822.3
申请日：2020-05-12
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例提供一种基于肺部影像的病灶检测方法和装置，其中方法包括：提取待检测的肺部影像的肺部区域；将所述肺部区域输入至病灶检测模型，得到所述病灶检测模型输出的病灶检测结果；其中，所述病灶检测模型是基于样本肺部影像中的样本肺部区域，以及样本病灶检测结果训练得到的；所述病灶检测模型用于确定所述肺部区域中每一区域块的区域病灶识别结果，并基于每一区域块的区域病灶识别结果，或者基于每一区域块的区域病灶识别结果和所述肺部区域的候选病灶检测结果，确定所述病灶检测结果。本发明实施例提供的基于肺部影像的病灶检测方法和装置，能够降低病灶检测虚警率。
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公开(公告)号：CN111460991A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010242642.8
申请日：2020-03-31
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种异常检测方法、相关设备及可读存储介质，首先获取待检测目标的图像，以及与待检测目标具备对称特性的对称目标的图像；然后，确定待检测目标的图像特征，以及，对称目标的图像特征；最后，基于待检测目标的图像特征，以及，对称目标的图像特征，确定待检测目标是否发生异常。本申请中采用分析待检测目标的图像，以及对称目标的图像实现异常检测的方式，相对于人工检测的方式，可以节省人力和时间，进而可以降低成本，提高检测效率。
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公开(公告)号：CN109242869A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811106187.8
申请日：2018-09-21
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像实例分割方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待分割图像；将待分割图像输入预先建立的分类预测模型，获得分类预测结果，分类预测结果至少包括边缘概率图；将边缘概率图与待分割图像进行融合，融合后的图像作为第一目标图像；将第一目标图像输入预先建立的实例分割模型，获得实例分割图，作为待分割图像的实例分割结果。本申请可对待分割图像中的目标进行准确地检测与分割，分割效果较好。
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公开(公告)号：CN108682015A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810521405.8
申请日：2018-05-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
CPC classification number: G06T7/10 , G06T7/70 , G06T2207/30041
Abstract: 本申请提供了一种生物图像中的病灶分割方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标生物图像；对目标生物图像进行粗分割处理，粗分割处理后得到粗分割掩膜，粗分割掩膜中包含目标生物图像中候选病灶的信息；从候选病灶中识别非真实病灶，并基于识别结果修正粗分割掩膜，以使粗分割掩膜中不包含识别出的非真实病灶的信息，修正后得到的目标分割掩膜作为目标生物图像对应的病灶分割掩膜。本申请能够自动从目标生物图像中定位出病灶，这种方式不但节省了人力，减少了病灶定位的耗时，而且避免了人工定位病灶所造成的误诊、漏诊，定位出的病灶还能辅助医生进行快速准确的分析，提高了医生的诊断效率以及诊断准确率。
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