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公开(公告)号：CN119562042A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411643864.5
申请日：2024-11-15
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: H04N13/161 , H04N13/282 , H04N13/243 , H04N13/239
Abstract: 本申请实施例属于研发设计及图像处理技术领域，应用于多目摄像头下的视频合成场景中，涉及一种视频处理方法、装置、设备及其存储介质，通过获取多目摄像头中每一目摄像头分别所采集的视频数据；对视频数据进行图片化处理，获得每一目摄像头分别对应的视频图片集；采用交替压缩方式对每一目摄像头分别对应的视频图片集进行编解码处理，获得解码图片集；根据解码图片集，进行采集视频合成输出。由于同一采集时间下对应的解码图片，都是由多目摄像头所拍摄的图片经交替压缩方式编解码处理而成，提高了整体压缩效率和压缩比例，实现了解码图片具备更加细节化图片信息，保证合成视频更加细节化和清晰化。
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公开(公告)号：CN119520616A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411692329.9
申请日：2024-11-22
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及金融科技领域，提供一种边缘计算任务的调度方法、装置、设备和介质,方法包括：获取所述目标任务对应的任务类型，并根据预设的任务类型和任务模型的映射关系，确定目标任务对应的目标任务模型；获取所述目标任务模型的存储位置，其中，所述存储位置包括在线模型库或者离线模型库；获取所述目标任务对应的等候时长，根据所述目标任务对应的所述等候时长和所述目标任务模型的所述存储位置，确定所述目标任务的处理优先级；根据所述目标任务的所述处理优先级，从所述在线模型库调度所述目标任务模型以执行所述目标任务，如此，能够提升边缘计算设备的性能，提升用户对金融服务的满意度。
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公开(公告)号：CN119516423A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411427172.7
申请日：2024-10-12
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请实施例属于图像处理技术领域，应用于运动员动作分析和强化训练场景中，涉及一种运动强化训练方法、装置、设备及其存储介质，通过获取目标运动员历史所参与的所有留档录制的训练视频或/和比赛视频，进行图片切分处理，获得目标视频图片集中每张视频图片中目标物体的二维坐标信息和轮廓大小变化信息，从而得到目标物体的动态位置信息，确定出目标物体的运动轨迹，进行热力图构建，便于结合所述热力图，对目标运动员的运动战术习惯进行分析，并根据分析结果实现针对性的运动强化训练，更加自动化和智能化，同时，也能够辅助教练人员对目标运动员进行战略性分析，从而制定出相关对战策略和指导策略，减少了人工分析时的时间消耗。
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公开(公告)号：CN119476351A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411554477.4
申请日：2024-10-31
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及神经网络数据处理技术领域，提供一种基于神经网络的信息处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待处理信息，并将待处理信息以输入矩阵的形式输入神经网络的输入层；将输入矩阵划分为多个子输入矩阵，每个子输入矩阵包括输入矩阵中的部分信息；基于权重值表，在神经网络的层间连接对子输入矩阵进行加权处理，得到各子输入矩阵对应的子输出值；对全部的子输出值执行拼接操作得到子输出值对应的目标输出值，并在神经网络的输出层输出目标输出值。该方法中可多次复用权重值表中的权重值，大大减少权重值调入和/或释放的次数，节约了待处理信息在神经网络中的处理时间，提高了神经网络处理信息的效率。
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公开(公告)号：CN119474975A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411535099.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06F18/24 , G10L15/26 , G10L15/16 , G10L25/24 , G10L25/63 , H04L51/10 , G06F18/241 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/151
Abstract: 本申请属于人工智能和大数据领域，涉及基于人工智能的话术质检方法，包括：获取会话信息，将会话信息转换为待识别文本信息；基于预训练的情感分析模型分析待识别文本信息是否存在情感引导行为；若不存在，则基于违规规则库及预训练的质检模型对待识别文本信息进行违规行为识别，判断是否存在违规行为；若存在情感引导行为或违规行为，则发出违规行为警告。本申请还提供基于人工智能的话术质检装置、设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，访问的数据可存储于区块链中。本申请可应用于金融领域话术质检场景，通过利用人工智能，结合多种模型进行多方面话术违规识别，能够提高业务场景中违规话术的识别效率及准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119324039A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411375925.4
申请日：2024-09-29
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种资源分配方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取目标资源的资源交易配置信息，获取目标资源的历史交易数据；基于资源交易配置信息获取候选奖励模型；基于候选奖励模型和历史交易数据进行遗传搜索，得到目标奖励函数；基于目标奖励函数和历史交易数据对预设决策生成模型进行训练，得到目标决策生成模型；获取目标资源的当前资源交易数据，并基于目标决策生成模型对当前资源交易数据进行分配决策，得到目标资源分配数据。本申请实施例能够提高资源分配的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119274113A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411384609.3
申请日：2024-09-30
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请实施例属于图像处理技术领域，应用于运动员技术动作打分场景中，涉及一种视频动作评分方法、装置、设备及其存储介质，通过获取目标视频；进行第一切分处理；对第一切分视频片段再次切分处理，获得时序化的帧级切割处理结果；预测每一帧切割处理结果分别对应的不同关键动作；统计所有关键动作分别在目标视频中的相对占比率；基于相对占比率和预设的评分公式，对目标视频进行评分，获得评分结果。将本申请的视频动作评分方法应用到运动比赛评分场景中，能够根据比赛过程中录制的视频，识别出视频中所包含的不同关键动作，根据双方运动员技术性动作的统计结果，进行公正评分，辅助教练人员对运动员进行战略性分析，从而制定出相关对战策略。
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公开(公告)号：CN119271374A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411350348.3
申请日：2024-09-26
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及数据处理领域，本申请提供一种用于多模型推断的任务调度方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，所述方法将模型库分为存储于内存中的在线模型库以及存储于磁盘中的离线模型库，并基于记录任务与模型之间映射关系的任务模型映射表，预先确定任务请求队列中各个请求任务对应的全部待调用模型。然后基于请求任务对应的全部待调用模型的所属位置，确定各个请求任务的优先级，并对全部待调用模型均存储于在线模型库中的请求任务进行优先处理，以最小化模型载入和卸载次数，从而在大幅度降低资源的消耗的同时，进一步提高整体模型的响应速度以及提升模型处理性能。
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公开(公告)号：CN119250082A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411177375.5
申请日：2024-08-26
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06F40/58 , G06F7/483 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了二值量化翻译模型的生成方法、机器翻译方法及相关设备，生成方法包括：采集多种语言的样本数据，根据多种语言的样本数据构建多个双语句对，双语句对包括互译的两个语句文本；将双语句对作为训练样本，通过知识蒸馏对预训练的原始翻译模型和压缩翻译模型进行训练，压缩翻译模型是对原始翻译模型进行二值量化处理得到的；将完成训练的压缩翻译模型作为可部署到边端设备的二值量化翻译模型，二值量化翻译模型用于将给定的源语言语句转换为目标语言语句。通过二值量化有效减小翻译模型规模，并通过知识蒸馏对模型进行训练，得到可适应边缘设备配置且翻译性能良好的二值量化翻译模型，使翻译模型可以成功部署在边缘计算端，提高翻译效率。
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公开(公告)号：CN119132305A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411179494.4
申请日：2024-08-26
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请实施例属于语音翻译技术领域，应用于实时语音翻译场景中，涉及一种翻译方法、装置、设备及其存储介质，包括通过获取待翻译实时语音数据；进行文本化转换；将文本化转换结果输入到断句预测模型，进行断句预测；接收输出的所有句子；根据目标语种对所有句子进行文本翻译；根据所有句子在文本化转换结果中的序列信息，对文本翻译结果进行序列化整理；将文本翻译结果转换为目标语音数据。本申请的翻译方法能够通过断句预测模型对待翻译实时语音数据中每句话进行精确分割，从而实现了后续以句子为单元进行翻译，生成目标语音数据，使得翻译出的语音更加准确和科学化。
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