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公开(公告)号：CN115393896A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211011952.4
申请日：2022-08-23
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/73
Abstract: 本说明书实施例公开了一种红外可见光的跨模态行人重识别方法、设备及介质，涉及图像识别技术领域，方法包括：通过双模采集装置，采集待识别行人对应的行人图像，其中，行人图像包括可见光图像和红外图像中的任意一种或多种；将行人图像，输入至预先训练的跨模态特征生成模型，生成行人图像对应的行人跨模态特征，其中，跨模态特征生成模型使用双模态图像数据集进行训练，损失函数包括中心最大平均差异损失函数、类内异质中心损失函数以及跨模态三元组损失函数；将行人跨模态特征与预先构建的特征库中的特征进行对比，得到特征库中符合要求的指定特征，以根据符合要求的指定特征，确定待识别行人的身份识别结果。
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公开(公告)号：CN115391508A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211012300.2
申请日：2022-08-23
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06F16/332
Abstract: 本发明提供一种针对多轮对话系统鲁棒性的检查方法及系统，方法先进行多轮对话路径生成，根据对话录入系统中的意图、槽值、反问、答案四种类型知识通过遍历多叉树的方式生成所有完整的对话路径；然后进行路径冲突检测，检测对话路径中意图及其激活语、槽值及其泛化表示之间是否存在包含关系；最后多轮对话模拟，根据对话路径逐一检查每一轮问答中对话系统是否能够正确回应。本发明极大减小人力的同时，提高系统的鲁棒性，有效改进系统最终体验效果。
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公开(公告)号：CN112507097B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202011494614.1
申请日：2020-12-17
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种可以自动提高系统泛化能力、提高系统召回能力的方法，通过使用相似词和相似问题自动生成技术，从词和句子两个粒度来改善问答系统中的检索与排序，提高系统召回率，增强系统泛化能力，尽可能避免人工参与，极大的提高了系统的易用性。
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公开(公告)号：CN109711215B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201811494518.X
申请日：2018-12-07
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种对射频餐具进行批量操作的方法和备餐装置，可简化备餐人员操作流程，将盛菜、写信息、摆放盛有菜品的餐具操作简化为盛菜、摆放盛有菜品的餐具二步骤，减少备餐人员操作时间。同时，本发明采用物理隔离、软件调整方法，避免相邻射频读写装置相互影响。并且，本发明提到的备餐装置，不需为射频读写装置单独分配空间，可减小备餐装置体积，降低成本。
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公开(公告)号：CN113420707B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110759622.2
申请日：2021-07-05
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于弱监督学习的视频目标检测方法，通过设计新型注意力网络模型，基于较少的全标注数据及海量简单标注数据，使网络模型的空间及通道注意力机制高效工作，从而可以基于海量样本进行弱监督训练学习，取得高精度的目标检测效果。注意力网络模型是实现高精度物体检测的必要技术手段，但是在目标识别过程中，所关注的区域热点可能会受到运动背景物体的干扰，有些输入数据预测结果较好，而另一些则很差，本方法引入了位置注意力内部损失函数，通过在视频中跟踪目标区域，生成用于检测的伪定位标签，用于注意力网络模型的弱监督训练，从而实现少量标注样本向海量样本的高效迁移学习。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114459564A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111652428.0
申请日：2021-12-31
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G01F23/04
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的河道水位测量装置及方法，属于机器视觉技术领域。一种基于机器视觉的河道水位测量装置包括水位标尺、图像采集模块和水位测量算法模块。水位标尺提供便于安装和采用机器视觉识别的参考标志，包括垂直水位刻度标尺、第一区域色块和第二区域色块；图像采集模块采集水位标尺所在观测区域的数字图像；水位测量算法模块依据观测区域检测到的数字图像中的第一区域色块与水面交界线的长度、第一区域色块与第二区域色块的分界线形状计算出对应的水位高度。本发明通过一种基于机器视觉的河道水位测量装置和方法，解决了因水面反射倒影带来的测量目标误识问题，实现了河道水位的准确测量。
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公开(公告)号：CN114267125A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111462871.1
申请日：2021-12-02
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种显示取餐重量的智慧取餐系统及方法，包括：餐勺、餐盆、餐盘、读盘器和服务器；餐勺的勺柄内置有第一RFID芯片；餐盆内置有第一RFID阅读器和称重模块；第一RFID阅读器用于接收第一RFID芯片发送的餐勺重量，并检测其与第一RFID芯片的第一射频感应状态；称重模块用于获取餐盆及其内部物体的总重；所述餐盘内置有第二RFID芯片；读盘器内置第二RFID阅读器，第二RFID阅读器用于检测其与第二RFID芯片的第二射频感应状态；服务器用于基于第一射频感应状态、第二射频感应状态、餐勺重量和总重，计算餐勺取餐重量和实际取餐重量。可以在取餐过程中从总重中减去勺子的重量，实现实时显示勺子中的食品的重量。
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公开(公告)号：CN114255077A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111521932.7
申请日：2021-12-14
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本方法公开一种应用于智慧餐饮的避免取餐误扣费的方法，本方法首先建立正确取餐模型并绘制正确取餐模型的标准曲线，正确取餐模型包括拿起餐勺、夹取菜品、放回餐勺共3个过程，与该3个过程相对应的标准曲线包括3个阶段，阶段一对应拿起餐勺过程，该阶段餐盆重量降低，阶段二对应夹取菜品过程，该阶段餐盆重量先升高再降低，阶段三对应放回餐勺过程，该阶段餐盆重量升高。用户取餐时，实时获取计量餐盆的重量，按照已经建立好的正确取餐模型和标准曲线，将称重数据自动进行标定。本方法根据该对该餐位以往数据的采集规律，判断出该客户确实先拿餐勺后取餐或忘掉放下餐勺，从而将该重量正确计算，避免取餐误扣费。
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公开(公告)号：CN114155958A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111478903.7
申请日：2021-12-06
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种医院的智能问诊方法、设备及介质，用以解决现有的问诊方法不够准确，易出现误挂诊室的技术问题。方法包括：采集所需的医疗信息；对医疗信息进行实例提取，获取对应的表征实例以及疾病实例，并根据表征实例和疾病实例建立对应的映射关系；接收用户的问诊请求，并根据用户对于自身的身体状况的描述，确定用户的第一身体表征；根据映射关系以及第一身体表征，确定用户可能患有的第一疾病；根据第一疾病，以及映射关系中第一疾病对应的其他表征实例，对用户进行询问，并根据用户的回答，确定用户的第二身体表征；根据第二身体表征，在第一疾病中进行筛选，得到第二疾病，并根据第二疾病为用户建议就诊科室。
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公开(公告)号：CN113158725B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202011588808.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 神思电子技术股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/02
Abstract: 本发明提供了一种综合性工程车辆施工动作判断方法，其硬件设施包括位于道路旁及各个场地的监控摄像头，全部监控摄像头均通过网络连接后台服务器，判断方法包括以下步骤：1)、目标获取：将监控摄像头所拍摄的画面输入后台服务器，启动检测算法，开始输出画面上的目标；2)、目标追踪：此时监控摄像头的视角固定不变，启动追踪算法对画面中移动和/或静止的目标进行追踪，根据追踪结果判断目标是否发生位移，并将同一目标的检测结果归类；3)、序列标准化：目标检测的结果图片大小尺寸不唯一，将图片尺寸标准化为设定图像，设定图像为224×224方形图像；4)、工程机械的施工动作分析；5)、报警触发。本发明增加施工动作分析算法，减少误报几率。
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