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公开(公告)号：CN119807329A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510309131.6
申请日：2025-03-17
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
IPC: G06F16/31 , G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/0442
Abstract: 本申请涉及自然语言处理技术领域。本申请公开了一种基于去重采样的文档级关系抽取方法、装置、设备和介质，其能够降低关系类别分布不平衡对关系抽取结果的准确性的影响，从而提高关系抽取结果的精度。所述基于去重采样的文档级关系抽取方法包括获取文本文档；采用预设标记对所述文本文档进行标记处理，获得已标记文档，所述已标记文档包含至少一组实体对；将所述已标记文档输入文档关系抽取模型，所述文档关系抽取模型对所述已标记文档进行去重采样和关系抽取处理，获得关系抽取结果。
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公开(公告)号：CN119669402A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411682359.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型和领域知识图谱的智能问答方法，所述方法包括：获取目标垂直领域数据，构建目标领域知识图谱，并确定第一大语言模型；当接收到用户提问文本时，确定第二大语言模型，若判定用户提问文本与目标领域知识图谱相关，则将用户提问文本分别输入至第一大语言模型和第二大语言模型，得到第一查询结果和第二查询结果；通过第二大语言模型根据第一查询结果和第二查询结果得到第一应答结果和第二应答结果；若根据第二应答结果判定第一应答结果合理，则通过第二大语言模型根据第一应答结果和第二应答结果输出最终应答结果。本发明能够有效提高大语言模型在垂直领域知识问答方面应答结果的输出效率以及准确性。
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公开(公告)号：CN117998584A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410336598.5
申请日：2024-03-22
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
IPC: H04W64/00 , H04W4/30 , H04W4/02 , H04B17/318
Abstract: 本发明提供的基于多用户RSSI的室内定位方法、系统、终端及介质，具体涉及室内定位技术领域，方案包括：开启静止的待定位用户的无线信号，利用室内多个移动的已知位置用户分别检测无线信号，获得预设时段或预设距离范围内每个已知位置用户对应的RSSI曲线；基于每个已知位置用户对应的RSSI曲线，确定相应的已知位置用户的目标位置；基于所有已知位置用户的目标位置，获得所述待定位用户的位置。该方案只需要获取已知位置的用户接收到的无线信号的强度变化趋势，便可精确定位无线信号源的具体位置，实现原理简单、稳定性好、适应能力强且成本低廉。
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公开(公告)号：CN116756200B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310619247.0
申请日：2023-05-29
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
IPC: G06F16/2457 , G06F16/29 , G06Q50/43
Abstract: 本发明涉及公共交通技术领域，具体是涉及一种共享单车接驳轨道交通工具的识别方法和相关装置。本发明根据共享单车的起点位置和终点位置以及各个站点的辐射吸引范围，确定出可能是共享单车接驳的站点。然后将潜在接驳站点的各个站口与接驳车点之间的接驳距离进行比较，从各个站口中筛选出潜在站口。最后根据潜在站口的位置、非接驳车点的位置，识别共享单车产生的骑行轨迹是否用于接驳公共交通。综上所述，本发明综合考虑了站点的辐射吸引范围和各个站口的位置，能够排除站点周围区域所需的共享单车对接驳轨道交通工具所需共享单车的影响，从而提高了本发明接驳轨道交通工具而产生的骑行数据识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119600184A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411424420.2
申请日：2024-10-12
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
Abstract: 本申请涉及文化遗传数字化领域。本申请公开了一种古典建筑的三维建模与图像重绘方法、系统、终端及介质，其能够对虚构的古典建筑或者历史上存在过的而现今已然消失的古典建筑进行建模处理与图像重绘，以及提高古典建筑建模的准确性与古典建筑的文化表达。所述方法包括获取与古典建筑对应的文字描述信息和建筑特征图像，并从所述文字描述信息中提取建筑特征信息；将所述文字描述信息和所述建筑特征信息输入Dall‑E 3模型，生成意向图；基于所述建筑特征信息和所述建筑特征图像，并参考所述意向图构建所述古典建筑的三维模型；选取所述三维模型在预设角度下的二维图像，基于所述建筑特征信息与所述二维图像重绘所述古典建筑，生成重绘图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118015172A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311812536.9
申请日：2023-12-25
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种动态透视贴图生成方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取室内场景的建筑信息模型，并进行转换处理得到室内三维Mesh模型，对其进行部件识别得到可移动性部件和建筑主体部件；依据此模型墙壁各角点坐标计算房间中心点坐标，根据房间中心点坐标得到内墙面，并对内墙面的贴附物进行归类得到目标主体部件；分别对目标主体部件对应的部件三维模型和可移动性部件进行渲染处理，得到主体部件纹理贴图和移动部件纹理贴图，并进行拼接处理得到立方体贴图，对立方体贴图进行解析处理得到室内动态透视贴图。本发明能够快速获取室内空间三维模型的纹理细节，从而能快速且低成本的生成高质量、高适配性的室内动态透视贴图。
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公开(公告)号：CN117831218A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311565186.0
申请日：2023-11-22
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种室内儿童防走失的监测方法、异常提醒方法及系统，所述方法包括：创建连接信号，根据连接信号连接被监护设备，对其信号强度进行监测，判断是否低于预设信号强度；接收被监护设备发送的提醒信息和儿童位置信息，并判断提醒信息是否为异常活动提醒；若第一监测结果低于预设信号强度或提醒信息为异常活动提醒，则生成警报指令，并根据警报指令触发警报提醒；根据警报提醒获取第一惯性传感器数据，并进行分析处理，得到家长位置信息，并将家长位置信息与儿童位置信息进行合并处理生成儿童追踪轨迹。本发明采用深度学习技术，对所采集的数据进行位置估计和活动识别，使得家长可以快速定位并追踪儿童的当前位置，以确保儿童的安全。
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公开(公告)号：CN116756200A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310619247.0
申请日：2023-05-29
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
IPC: G06F16/2457 , G06F16/29 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及公共交通技术领域，具体是涉及一种共享单车接驳轨道交通工具的识别方法和相关装置。本发明根据共享单车的起点位置和终点位置以及各个站点的辐射吸引范围，确定出可能是共享单车接驳的站点。然后将潜在接驳站点的各个站口与接驳车点之间的接驳距离进行比较，从各个站口中筛选出潜在站口。最后根据潜在站口的位置、非接驳车点的位置，识别共享单车产生的骑行轨迹是否用于接驳公共交通。综上所述，本发明综合考虑了站点的辐射吸引范围和各个站口的位置，能够排除站点周围区域所需的共享单车对接驳轨道交通工具所需共享单车的影响，从而提高了本发明接驳轨道交通工具而产生的骑行数据识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119672240A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411618423.X
申请日：2024-11-13
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种古建筑的数字地图复现方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取目标古建筑的多维度数据，并对所述多维度数据进行聚合处理，得到目标古建筑多维度数据；获取所述目标古建筑多维度数据中的鸟瞰图数据以及全景图数据，并根据所述鸟瞰图数据和所述全景图数据构建古建筑全景三维模型；对所述古建筑全景三维模型进行渲染处理，得到渲染古建筑三维模型；当接收到古建筑查看指令时，根据所述古建筑查看指令确定所述渲染古建筑三维模型的目标子建筑全景图，并将所述目标子建筑全景图进行展示。本发明通过将鸟瞰地图与全景地图进行结合的方式，能够有效增强古建筑的展示效果，同时，也优化了用户对古建筑的观赏体验。
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公开(公告)号：CN118259284A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410109561.9
申请日：2024-01-25
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的端到端ISAR自聚焦成像方法及系统，该方法包括：获取ISAR雷达回波数据集和相应多散射点的目标图像标签；构建端到端的ISAR自聚焦网络，所述ISAR自聚焦网络包括用于距离压缩或方位向压缩的卷积层模块、基于深度展开技术的相位误差校正模块以及用于图像超分辨的残差模块；根据所述ISAR雷达回波数据集和所述目标图像标签对所述卷积层模块、所述相位误差校正模块和所述残差模块进行训练，得到收敛的网络模型；获取测试信号，并将所述测试信号输入至所述网络模型，得到目标图像。本发明结合深度学习与模型优化方法的优点，可以实现更好的聚焦效果和更少的图像噪点。
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