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    高炉故障处理方法、装置及设备
    23.
    发明公开
    高炉故障处理方法、装置及设备 审中-实审

    公开(公告)号：CN118247727A

    公开(公告)日：2024-06-25

    申请号：CN202410364811.3

    申请日：2024-03-28

    申请人： 讯飞智元信息科技有限公司

    发明人： 张天放 ,  韩涛 ,  韩志刚 ,  陈涛 ,  田富海 ,  谭昶 ,  李梓赫 ,  施泽杰 ,  王惠永

    IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V10/22 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764

    摘要： 本申请公开了一种高炉故障处理方法、装置及设备，考虑高炉风口所有可能的状态，如风口正常、风口漏水、风口断煤、吹管损坏、风口落大块、风口挂渣、风口休风及风口送风，分析各风口状态的特点可以对高炉风口图像进行识别，以确定高炉风口图像对应的高炉风口状态。具体识别过程，综合考虑三个维度特征：风口边缘的光滑程度、风口内部区域的色泽明暗程度；图像中是否存在喷煤暗区；图像中是否存在煤枪吹管暗区，根据三个维度特征来确定高炉的风口状态。在实现风口状态自动识别的基础上，可以有效提高识别准确度。避免人工巡视所存在的巡查周期长、不能连续监视、发现故障不及时等问题。同时，本申请还针对不同风口状态提供了匹配的故障处理方案。

    模型训练方法、字符识别方法、装置、设备及存储介质
    24.
    发明授权
    模型训练方法、字符识别方法、装置、设备及存储介质 有权

    公开(公告)号：CN111461238B

    公开(公告)日：2024-03-05

    申请号：CN202010260100.3

    申请日：2020-04-03

    申请人： 讯飞智元信息科技有限公司

    发明人： 韩涛 ,  李梓赫 ,  谭昶

    IPC分类号： G06V30/19 ,  G06V30/18 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

    摘要： 本申请实施例公开了一种模型训练方法、字符识别方法、装置、设备及存储介质，通过至少部分网络层输出的特征图的辨识度越高时，迁移网络层输出的特征图越趋近于上述至少部分网络层输出的特征图，使得目标字符识别模型能够学习初始字符识别模型中好的特征提取行为，而对于初始字符识别模型中不好的特征提取行为，则进行更新迭代，结合训练目标字符识别模型的样本是从大数据集中挑选出来的字符出现频率相对均匀的样本，使得目标字符识别模型朝各个样本方向收敛，而不是朝高频字方向收敛，克服了现有技术容易将偏僻字识别成常见字的问题。

    字符识别方法、装置、设备及可读存储介质
    26.
    发明授权
    字符识别方法、装置、设备及可读存储介质 有权

    公开(公告)号：CN111126410B

    公开(公告)日：2022-11-18

    申请号：CN201911418197.X

    申请日：2019-12-31

    申请人： 讯飞智元信息科技有限公司

    发明人： 韩涛 ,  李梓赫 ,  毛钺铖 ,  王丹 ,  王光新 ,  谭昶

    IPC分类号： G06V30/148 ,  G06V30/18 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

    摘要： 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。

    目标检测模型训练方法、装置、设备及可读存储介质
    27.
    发明公开
    目标检测模型训练方法、装置、设备及可读存储介质 审中-实审

    公开(公告)号：CN115115922A

    公开(公告)日：2022-09-27

    申请号：CN202210819858.5

    申请日：2022-07-13

    申请人： 讯飞智元信息科技有限公司 ,  科大讯飞股份有限公司

    发明人： 贾若然 ,  张友国 ,  谭昶 ,  刘江 ,  冯祥 ,  韩辉 ,  李亚玲 ,  张慧萍 ,  宋薇薇

    IPC分类号： G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

    摘要： 本申请公开了一种目标检测模型训练方法、装置、设备及可读存储介质。该方案中，获取第一训练数据集和第二训练数据集和目标检测模型，第一训练数据集中的训练数据的标签为人工标注的标签，第二训练数据集中的训练数据是无标签数据；基于训练好的目标检测教师模型预测得到第二训练数据集中的训练数据的标签；利用第一训练数据集、第一训练数据集中的训练数据的标签、第二训练数据集以及所述第二训练数据集中的训练数据的标签对目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型。上述方案中，通过训练好的目标检测教师模型得到无标签数据的伪标签，实现利用无标签数据训练目标检测教师模型的目的，使得目标检测模型的训练无需依赖大量标注数据。

    标签提取方法、装置、电子设备和存储介质
    28.
    发明公开
    标签提取方法、装置、电子设备和存储介质 审中-实审

    公开(公告)号：CN115062621A

    公开(公告)日：2022-09-16

    申请号：CN202210557334.3

    申请日：2022-05-20

    申请人： 讯飞智元信息科技有限公司 ,  科大讯飞股份有限公司

    发明人： 谭昶 ,  洪源 ,  陈士星 ,  张友国 ,  吕军 ,  胡少云 ,  刘江 ,  刘芳 ,  范磊

    IPC分类号： G06F40/30 ,  G06F16/35

    摘要： 本发明提供一种标签提取方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：基于样本文本之间的语义相似度，确定多个候选话题簇；基于各候选话题簇的关键词语义，对各候选话题簇进行话题聚类，得到多个话题簇；对各话题簇中的样本文本分别进行标签提取，得到各话题簇的标签。本发明提供的标签提取方法、装置、电子设备和存储介质，基于能够从语义层面表征样本文本之间相似程度的语义相似度以及能够刻画各候选话题簇主题特征信息的关键词语义进行标签提取，提高了标签提取的准确度，同时本发明自动进行标签提取，提高了标签提取效率。