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公开(公告)号：CN116911289B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311176752.9
申请日：2023-09-13
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种政务领域大模型可信文本生成方法、装置及存储介质。本申请方法包括：构建问题数据以及对应的知识数据；将问题数据以及知识数据构建成可控Prompt模板；将问题数据插入至预先配置的空白Prompt模板中，得到语义近似Prompt模板；将语义近似Prompt模板输入至目标大模型中，得到语义近似问题数据，语义近似问题数据与问题数据语义近似；将可控Prompt模板、问题数据、知识数据以及语义近似问题数据按照不同的组合方式构建映射数据集；以映射数据集作为目标大模型的输入，对目标大模型进行微调；在使用微调后的目标大模型时，将目标大模型输出的实时答案输入至预先构建
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公开(公告)号：CN116996235B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311248994.4
申请日：2023-09-26
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种联合建模的安全认证方法、装置及系统，该方法包括：生成并发布公开参数PK及文件散列函数H；根据公开参数PK及文件散列函数H，为参与联合建模的各节点生成私钥SK，并将私钥SK及全局模型通过安全信道发送给对应的节点；接收各节点的梯度签名，所述梯度签名是所述节点根据自己的私钥SK、所述公开参数PK及文件散列函数H对所述全局模型训练得到的梯度数据进行签名得到的；确定各节点的梯度签名是否有效；如果所有梯度签名均有效，则对梯度签名进行聚合，得到聚合签名，并将聚合签名发送给各节点。利用本发明方案，可以保证联合建模信息的安全性。
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公开(公告)号：CN115797973A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211546276.0
申请日：2022-12-05
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供一种倒地行为检测方法，具体实现方案为：基于实时采集或拍摄的视频数据，得到图像帧；识别图像帧中至少一个人的人体骨骼关键点；基于人体骨骼关键点，确定人体倒地要素的要素值；响应于图像帧的要素值满足倒地条件，开始进行时间阈值的计时；并在时间阈值内，基于总图像帧的人体倒地要素的要素值，确定倒地行为检测结果。通过本实施方式，提高了人体倒地检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117115756B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311379545.3
申请日：2023-10-24
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种人员睡觉行为检测方法及系统该方法包括：获取待检测人员的视频帧；利用事物检测模型对所述视频帧进行检测，并利用目标关联决策模型对所述事物检测模型输出的检测结果进行决策，确定所述视频帧中是否有人体；在检测到有人体的情况下，利用事物检测模型确定对应所述人体的人体坐标信息，利用目标跟踪模型确定对应所述人体的唯一身份标识，并利用人脸识别模型确定对应所述人体的人脸坐标信息；根据连续多帧确定的人体坐标信息和人脸坐标信息，确定所述待检测人员的行为。利用本发明方案，可以准确识别工作人员的睡觉行为，提高人体睡觉行为的检测精度。(56)对比文件Henry Friday Nweke等.Data fusion andmultiple classifier systems for humanactivity detection and health monitoring:Review and open research directions.《Information Fusion》.2019,第46卷147-170.李馨怡.复杂场景下基于人脸辅助信息的人体跟踪算法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑)》.2018,(第04期),第7，26页.
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公开(公告)号：CN116911289A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311176752.9
申请日：2023-09-13
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种政务领域大模型可信文本生成方法、装置及存储介质。本申请方法包括：构建问题数据以及对应的知识数据；将问题数据以及知识数据构建成可控Prompt模板；将问题数据插入至预先配置的空白Prompt模板中，得到语义近似Prompt模板；将语义近似Prompt模板输入至目标大模型中，得到语义近似问题数据，语义近似问题数据与问题数据语义近似；将可控Prompt模板、问题数据、知识数据以及语义近似问题数据按照不同的组合方式构建映射数据集；以映射数据集作为目标大模型的输入，对目标大模型进行微调；在使用微调后的目标大模型时，将目标大模型输出的实时答案输入至预先构建的判别过滤器中执行负面判别，并将判别后的内容向用户输出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115859773A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211384170.5
申请日：2022-11-07
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种基于群体情绪预测模型的预警方法、装置及存储介质，能够便于通过社交网络数据对不同群体进行情绪预测。本申请的预警方法包括：通过第三方网元获取社交网络数据；对社交网络数据进行数据抽取预处理，以确定目标用户、目标用户对应的用户关系数据以及目标用户对应的文本情感数据；提取用户关系数据以及文本情感数据中的分类特征；根据分类特征以及预设的群体分类模型将目标用户一一对应分类至多个目标群体中，以得到群体分类结果；根据群体分类结果在预设的群体影响力分析模型中计算确定出多个目标群体的影响力；根据目标群体的影响力在预设的群体情绪预测模型中确定目标群体的情绪预警结果。
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公开(公告)号：CN113610006A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110910812.X
申请日：2021-08-09
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于目标检测模型的超时劳动判别方法，其主要步骤包括：(1)输入待识别的监控视频数据及工作的起止时间；(2)对视频数据作预处理后使用基于深度卷积神经网络的目标检测模型自动检测视频帧画面中的人及人头目标；(3)同时识别视频帧画面中的时间水印；(4)根据检测识别结果判别是否超时劳动；(5)根据判别结果，如果是则截取相应视频片段并保存，反之则重复步骤(2)～(5)直到处理完视频数据。本方法可以快速检测出监控视频场景下的小目标，并能实现对生产车间超过规定劳动时长的自动判别。
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公开(公告)号：CN110163110A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910329733.2
申请日：2019-04-23
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于迁移学习和深度特征融合的行人重识别方法，包括以下步骤：预训练-人体姿态矫正和分割-特征向量-深度特征融合-训练模型-测试模型-识别结果。本发明通过利用深度卷积神经网络提取行人全局和局部特征，对两种特征进行深度融合获得最终的行人特征表征，然后在深度卷积神经网络训练过程中，采用迁移学习的方式进而获得效果更好的行人重识别网络模型，最终使得行人重识别网络模型提取的特征具有更强的分辨能力，从而达到提升行人重识别准确率的目的。
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公开(公告)号：CN115861791B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211387923.8
申请日：2022-11-07
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/422
Abstract: 本申请公开了一种公益诉讼线索的生成方法，用于增加获取公益诉讼线索的便利性与主动性。本申请方法包括：获取变化检测模型，所述变化检测模型基于U‑Net++神经网络搭建，所述变化检测模型用于实现多时相遥感影像中自然资源的变化检测；确定研究区域，获取研究区域的多时相遥感数据，所述研究区域的多时相遥感数据由覆盖所述研究区域的自然资源的目标时间范围的遥感影像构成；将所述多时相遥感数据输入所述变化检测模型，获取所述变化检测模型输出的所述研究区域的自然资源的变化区域及其变化类型；根据所述变化类型在所述变化区域中确定异常变化区域；确定所述异常变化区域的位置信息及面积信息，生成公益诉讼线索。
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公开(公告)号：CN117115756A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311379545.3
申请日：2023-10-24
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种人员睡觉行为检测方法及系统该方法包括：获取待检测人员的视频帧；利用事物检测模型对所述视频帧进行检测，并利用目标关联决策模型对所述事物检测模型输出的检测结果进行决策，确定所述视频帧中是否有人体；在检测到有人体的情况下，利用事物检测模型确定对应所述人体的人体坐标信息，利用目标跟踪模型确定对应所述人体的唯一身份标识，并利用人脸识别模型确定对应所述人体的人脸坐标信息；根据连续多帧确定的人体坐标信息和人脸坐标信息，确定所述待检测人员的行为。利用本发明方案，可以准确识别工作人员的睡觉行为，提高人体睡觉行为的检测精度。
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