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公开(公告)号：CN111179611A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911375465.4
申请日：2019-12-27
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种交叉口交通信号控制方法、装置和设备。其中方法包括：预先设定交叉口的机动车交通流、非机动车交通流以及各交通流的冲突关系；获取全部机动车交通流的流量比数据；根据流量比数据、机动车交通流、非机动车交通流以及冲突关系，并按交通流参与次序自动生成信号灯相位参数；对信号灯相位参数中的各目标相位进行相序优化，确定各目标相位的放行顺序；基于信号配时法以及信号灯相位参数，求取信号灯控制周期以及各目标相位的绿灯时间；利用获得的信号灯控制周期、各目标相位的放行顺序以及绿灯时间控制交叉口交通信号。本发明能够简化、高效、安全地实现对交叉口交通信号的控制，为交通运行提供可靠且更佳的保障。
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公开(公告)号：CN111126410A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911418197.X
申请日：2019-12-31
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种字符识别方法、装置、设备及可读存储介质，将具有待识别的字符的图像按照字符的排列方向裁剪为若干字符条，利用全卷积网络识别模型获取字符条的特征图，对字符条的特征图进行变形处理，得到字符条的携带上下文信息的特征序列，基于该特征序列预测字符条中的字符。由于卷积运算不依赖于前一步的状态且与输入序列的长度无关，因此可以进行并行计算，大大加快了特征序列的建模过程，而且，相对于循环神经网络，卷积网络参数少，计算复杂度较低，占用的内存空间和运行时间也较少，易于部署。
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公开(公告)号：CN110991751A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911243647.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种用户生活模式预测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取用户的活动轨迹切换模式数据；将活动轨迹切换模式数据输入至训练好的差分卷积神经网络模型，得到用户的生活模式；所述差分卷积神经网络模型为在卷积神经网络模型基础上，将差分因子和差分计算单元内置于卷积神经网络内部，并将差分因子和卷积核同时作为神经网络训练参数得到的模型。本发明实施例可以得到较为准确的生活模式预测结果。此外，本发明实施例采用活动轨迹切换模式数据进行预测，相对于单纯依靠活动轨迹数据进行预测的方法，具有能够摆脱空间位置局限性的优势。
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公开(公告)号：CN110210952A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910511486.8
申请日：2019-06-13
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种评标方法及装置，该方法包括：首先根据招标文件和投标文件的使用规范，形成各个招投标数据对，然后，将每一招投标数据对中的招标参数和投标参数进行内容对比，确定投标参数是否符合招标参数的要求。可见，本申请是先根据招标文件和投标文件的使用规范，自动将每一相匹配的招标参数和投标参数构成招投标数据对，然后再对每一招投标数据对中的招标参数和投标参数的内容进行自动对比，从而可以更快速、准确地判断出投标文件中每一投标参数是否符合招标参数的要求，而无需花费大量的人力进行人工审查，进而提升了审查效率和审查质量。
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公开(公告)号：CN109948533A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910208074.7
申请日：2019-03-19
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供了一种文本检测方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：从待检测文本中获取文本框相关信息，文本框的相关信息至少包括四个顶点集，一顶点集对应一顶点类别；以三个有序顶点为一组生成候选文本框，获得候选文本框集，生成一候选文本框的三个有序顶点取自四个顶点集中的三个不同顶点集，且该三个有序顶点中的每个顶点在对应的候选文本框中所属的顶点类别与其所属的顶点集对应的顶点类别一致，且该三个有序顶点形成的夹角与预设角度的差值的绝对值小于预设角度阈值；从候选文本框集中确定待检测文本中文本行的目标文本框。本申请提供的文本检测方法具有较高的检测效率和检测准确度，检测效果较好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114445859B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202111679104.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 安徽大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种行人重识别方法、相关设备及可读存储介质，先基于包含RGB图像和红外图像的图像对训练得到特征提取模型，在获取待查询图像之后，将待查询图像输入特征提取模型，该特征提取模型输出该待查询图像的特征，通过将该待查询图像的特征与查询数据库中各个行人图像的特征进行匹配，即可得到所述待查询图像对应的行人重识别结果。在本申请中，特征提取模型是基于RGB图像和红外图像训练得到的，无论是对RGB图像进行特征提取，还是对红外图像进行特征提取都能保证提取特征的有效性，因此，能够提升行人重识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114357184B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202111574532.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/9536 , G06F16/958 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F18/23213
Abstract: 本申请公开了一种事项推荐方法及相关装置、电子设备和存储介质，其中，事项推荐方法包括：获取用户画像知识图谱，并获取用户事项办理情况；其中，用户画像知识图谱包括分别表征用户和用户标签的节点、分别表征事项和事项标签的节点，相连节点之间存在关系，用户事项办理情况包括各用户分别是否办理过各事项；基于用户画像知识图谱进行知识表示，得到各用户的第一用户特征和各事项的第一事项特征，并基于用户事项办理情况进行协同过滤，得到各用户的第二用户特征和各事项的第二事项特征；基于目标用户的第一用户特征和第二用户特征，以及目标事项的第一事项特征和第二事项特征进行推荐预测，得到目标推荐度。上述方案，能够提升事项推荐的精度。
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公开(公告)号：CN113744158B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111055521.3
申请日：2021-09-09
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G06T5/60 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种图像生成方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：将原始图像输入至第一图像生成模型，得到第一图像生成模型输出的虚拟图像；第一图像生成模型以特征一致性为约束，结合第二图像生成模型、第一图像判别模型和第二图像判别模型，循环对抗训练得到；特征一致性包括第一样本图像与第一虚拟图像中包含的目标特征的一致性，以及第二样本图像与第二虚拟图像中包含的目标特征的一致性。本发明不仅能够准确生成包含有原始图像目标特征的虚拟图像，而且降低了样本采集难度和采集成本。
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公开(公告)号：CN110991751B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN201911243647.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种用户生活模式预测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取用户的活动轨迹切换模式数据；将活动轨迹切换模式数据输入至训练好的差分卷积神经网络模型，得到用户的生活模式；所述差分卷积神经网络模型为在卷积神经网络模型基础上，将差分因子和差分计算单元内置于卷积神经网络内部，并将差分因子和卷积核同时作为神经网络训练参数得到的模型。本发明实施例可以得到较为准确的生活模式预测结果。此外，本发明实施例采用活动轨迹切换模式数据进行预测，相对于单纯依靠活动轨迹数据进行预测的方法，具有能够摆脱空间位置局限性的优势。
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