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公开(公告)号：CN115563342A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211277485.X
申请日：2022-10-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心广东分中心 , 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06F16/75 , G06F16/783 , G06F16/738
Abstract: 本发明公开了一种视频主题检索的方法、系统、设备及存储介质，用以解决现有技术样例视频的相似度计算是在较低级别上进行的问题。方法包括：S1、预训练跨模态视觉语言模型，并对所述跨模态视觉语言模型进行调整；S2、对给定的样例视频集合的场景进行分割，并对分割后的各样例视频片段的主题进行聚类；S3、基于所述调整后的跨模态视觉语言模型以及聚类的样例视频片段进行视频主题检索，并对检索结果进行聚合和排序后输出。系统包括：预训练和调整模块、分割和聚类模块、输出模块。计算机设备包括：存储器、处理器，以及计算机程序。包含计算机可执行指令的存储介质用于执行视频主题检索的方法。
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公开(公告)号：CN118334399A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410075929.4
申请日：2024-01-18
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V30/422
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段方法和关键点的地图位置缺失识别方法，包括以下步骤：S1、数据采集以及标注；S2、地图边框检测模型的训练；S3、关键点检测模型的训练；S4、两阶段式识别地图是否存在位置缺失，并输出识别结果。本方法先进行地图的边框检测，之后将特别关注的地图关键区域的中心点（或具有明显标志的位置）作为地图该位置的关键点，进而判别地图是否存在缺失位置。得益于两阶段的方式以及使用关键点热图作为中间表示，即使在图片中干扰信息较多时、地图存在较大变换时、地图的尺寸变化较多时仍旧具有很好的鲁棒性，能够处理互联网海量数据的复杂性和多样性问题，为解决问题地图识别任务提供了新思路。
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公开(公告)号：CN117786116A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311854048.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/096 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种基于多层级标签文本分类的公平竞争审查方法，采集大量的政策措施文件以构建政策措施本文信息库；基于库中的文本数据，采用BERT模型对政策语义模型进行训练，保存最终参数；随机选择库中的文本数据，构建审查案例库，并对案例文本进行人工标注；构建基于卷积神经网络的违规类型识别模型，结合标注结果进行训练，保存模型结构及参数；采集待审查文件，利用政策语义模型进行文本特征提取，并结合违规类型识别模型实现待审查文件的违规判断。本发明解决了现有基于同等级标签公平竞争审查模型模型准确率不高，缺少样本数据等问题，提升审查工作智能化水平，提升工作效率，有效解决审查、监管资源不足等问题。
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公开(公告)号：CN114880514B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210781107.9
申请日：2022-07-05
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06V10/75
Abstract: 本申请公开了一种图像检索方法、装置以及存储介质。其中，图像检索方法，包括：接收检索信息；确定与所述检索信息关联的文本信息以及图像信息；对所述文本信息以及所述图像信息进行基于注意力机制的特征表示，生成与所述检索信息对应的图像检索特征；以及根据所述图像检索特征，检索与所述检索信息匹配的图像。
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公开(公告)号：CN114708462A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210465516.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了多数据训练的检测模型生成方法、系统、设备及存储介质。方法包括：将预训练数据集以矩阵数据的方式输入基础网络；基础网络输出多个目标边界框的坐标和目标标签；根据输出的多个目标边界框的坐标和目标标签，得到基础网络的损失，并完成对基础网络的模型预训练，形成预训练检测网络模型；将任务数据集输入预训练检测网络模型；根据任务数据集调整预训练检测网络模型，生成多数据训练的检测模型。系统包括：第一输入单元、输出单元、预训练检测网络模型单元、第二输入单元和生成单元。计算机设备包括：存储器、处理器，以及计算机程序。包含计算机可执行指令的存储介质，用于执行上述方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114077877B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210058643.6
申请日：2022-01-19
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本文涉及人工智能领域，提供了一种新增垃圾识别方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：收集图像组，其中，图像组包括投递垃圾前垃圾桶的第一内部图像以及投递垃圾后垃圾桶的第二内部图像；对第一内部图像及第二内部图像进行通道分离处理，得到第一内部图像的通道图及第二内部图像的通道图；根据第一内部图像和第二内部图像的通道图以及通道图对新增垃圾轮廓影响的差异性，确定仅包含新增垃圾的目标图像；将目标图像输入至垃圾分类模型中，预测得到新增垃圾类别标识，垃圾分类模型根据历史新增垃圾的目标图像训练得到。本文能够精确地确定新增垃圾的目标图像，通过仅对新增垃圾目标图像进行识别，能够提高新增垃圾识别的准确率及速度。
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公开(公告)号：CN117555979A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410040660.6
申请日：2024-01-11
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高效的自底向上的地图位置缺失识别方法，包括以下步骤：S1、数据准备；S2、地图关键点检测模型的训练：将数据预处理后组合；进行高分辨率的特征提取；将高分辨率特征转换为热图，并预测每一个关键点的嵌入向量；得到预测结果，与真实标注进行均方差损失计算来反向传播进行模型优化；直至模型优化至达到输出标准，完成训练；S3、模型量化；S4、地图关键点检测模型推理，输出地图位置缺失识别结果。本发明在保证精度的同时提高从海量数据中检测出问题地图的效率，可以直接在输入的图片上定位地图关键点，有着较高的效率；同时需要的计算和存储资源也相对有限，可以满足海量数据的处理以及服务实际部署的需求。
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公开(公告)号：CN117911768A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410075930.7
申请日：2024-01-18
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06T7/11 , G06V10/40 , G06V30/422
Abstract: 本发明公开了一种基于关键点检测和颜色不一致判别的问题地图识别方法，包括以下步骤：S1、数据的收集与获取；S2、获取地图边框坐标以及地图关键点坐标之后，进行地图关键位置颜色不一致判别设定；S3、基于关键点检测模型和颜色不一致判别规则，对待测地图进行判别，汇总所有关键点的判别结果，输出地图缺失判别结果。本发明基于关键点检测，能够得到各个关键位置准确的中心点坐标，进而可以根据关键点位置的像素值与地图主体的像素值的相似度来进行颜色不一致的判别，改善了常规的基于目标检测干扰因素多、识别结果精准度差的缺陷。
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公开(公告)号：CN117555979B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410040660.6
申请日：2024-01-11
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高效的自底向上的地图位置缺失识别方法，包括以下步骤：S1、数据准备；S2、地图关键点检测模型的训练：将数据预处理后组合；进行高分辨率的特征提取；将高分辨率特征转换为热图，并预测每一个关键点的嵌入向量；得到预测结果，与真实标注进行均方差损失计算来反向传播进行模型优化；直至模型优化至达到输出标准，完成训练；S3、模型量化；S4、地图关键点检测模型推理，输出地图位置缺失识别结果。本发明在保证精度的同时提高从海量数据中检测出问题地图的效率，可以直接在输入的图片上定位地图关键点，有着较高的效率；同时需要的计算和存储资源也相对有限，可以满足海量数据的处理以及服务实际部署的需求。
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公开(公告)号：CN114880514A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210781107.9
申请日：2022-07-05
Applicant: 人民中科(北京)智能技术有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06V10/75
Abstract: 本申请公开了一种图像检索方法、装置以及存储介质。其中，图像检索方法，包括：接收检索信息；确定与所述检索信息关联的文本信息以及图像信息；对所述文本信息以及所述图像信息进行基于注意力机制的特征表示，生成与所述检索信息对应的图像检索特征；以及根据所述图像检索特征，检索与所述检索信息匹配的图像。
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