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公开(公告)号：CN115168631A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210814876.4
申请日：2022-07-12
Applicant: 合肥中聚源智能科技有限公司
IPC: G06F16/532 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于双局部交互网络使用草图检索图像的方法，包括以下步骤：构建草图和与之对应的真实图像数据集。本发明利用给定的草图样本、与草图不同类别的真实负样本图片以及与草图对应的真实正样本图片从而组成三元组样本组合，利用局部特征提取器将输入的三元组样本组合提取出局部特征，通过自我交互模架和交叉交互模块分别对提取的局部特征进行冗余特征消除以及局部特征学习，由此计算三元组样本组合的损失，从而优化构建的双局部交互网络模型，方便双局部交互网络模型能够对草图进行快速的检索，相比传统方法检索速度更快，相比于具体图像检索更加灵活。
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公开(公告)号：CN114821439A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210506179.2
申请日：2022-05-10
Applicant: 合肥中聚源智能科技有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/46 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B5/024
Abstract: 本发明公开了一种基于令牌学习的人脸视频心率估计系统及方法，该方法包括：1输入人脸视频，对视频每一帧进行面部关键点检测；2使用所述面部关键点获取面部感兴趣区域，并通过色彩空间转换和像素平均池化操作提取人脸视频的多尺度时空图；3构建基于令牌学习的神经网络模型对所述多尺度时空图进行学习，并使用训练好的所述基于令牌学习的神经网络模型预测人脸视频的rPPG信号；4、对所述人脸视频的rPPG信号进行峰值点检测，并计算出相应的平均心率值。本发明使用基于令牌学习的神经网络模型实现人脸视频心率估计，从而提高了人脸视频心率估计的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115168632A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210815070.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 合肥中聚源智能科技有限公司
IPC: G06F16/532 , G06F16/35 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种具有鲁棒性的图文匹配模型训练方法，包括以下步骤：构建含有噪声的图像文本数据集；根据含有噪声的图像文本数据集构建鲁棒性神经网络模型；对鲁棒性神经网络模型进行训练，然后使用训练的鲁棒性神经网络模型用于图像文本检索。本发明通过图像子网络和文本子网络分别学习图像文本数据集中的图像和文本，使用鲁棒聚类损失聚类图像样本和文本样本，并使用对比损失约束图像样本和文本样本的公共特征学习模态不变性，使用Adam优化器对鲁棒性神经网络模型，并且当鲁棒性神经网络模型在验证集上准确率最高时测试鲁棒性神经网络模型，然后使用鲁棒性神经网络模型用于图像文本匹配。
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公开(公告)号：CN114912487A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210507744.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 合肥中聚源智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于通道增强时空注意力网络的远程心率检测方法，其步骤包括：1，对原始人脸视频的每帧进行人脸区域提取并计算差分帧的预处理；2，构建基于通道时序注意力和通道空间注意力的模型结构；3，采用公共数据集训练建立的基于通道增强注意力网络模型；4，利用建立好的模型实现远程rPPG信号检测并计算相应的心率任务。本发明能实现高精度的rPPG信号提取，从而提高心率检测准确性。
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公开(公告)号：CN119252288A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411454107.3
申请日：2024-10-17
Applicant: 合肥中聚源智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种长时语音的多情绪感知定位方法及系统，涉及人工智能技术领域，将待识别的长时语音输入到已训练完成的时序多尺度空间对偶模型中，输出所述长时语音中的多个情绪状态；时序多尺度空间对偶模型的训练过程如下：构成训练数据集；将训练数据集输入到时序多尺度SSD架构中，得到低维状态空间对偶输出、中维状态空间对偶输出和高维状态空间对偶输出；将低维状态空间对偶输出、中维状态空间对偶输出和高维状态空间对偶输出进行特征融合，将融合所得到的复杂长时多情感语音时序特征输入情绪解析模块，以预测最终的多情绪标签及时间定位信息；该多情绪感知定位方法及系统增强了多情绪识别的准确性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114912487B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210507744.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 合肥中聚源智能科技有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06V10/62 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于通道增强时空注意力网络的远程心率检测方法，其步骤包括：1，对原始人脸视频的每帧进行人脸区域提取并计算差分帧的预处理；2，构建基于通道时序注意力和通道空间注意力的模型结构；3，采用公共数据集训练建立的基于通道增强注意力网络模型；4，利用建立好的模型实现远程rPPG信号检测并计算相应的心率任务。本发明能实现高精度的rPPG信号提取，从而提高心率检测准确性。
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公开(公告)号：CN113139079B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110405575.1
申请日：2021-04-15
Applicant: 合肥中聚源智能科技有限公司
IPC: G06F16/635 , G06F16/68 , G06F16/683 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06N7/00
Abstract: 本发明公开了一种音乐推荐方法及系统，属于音乐推荐技术领域，包括获取用户的人格特征数据，并对用户播放不同类型音乐记录用户情绪，将人格特征、音乐类型以及情绪构建初始数据集；基于初始数据集计算初始分布，并将初始分布作为贝叶斯推理模型的输入，推断用户情绪的条件概率分布；基于用户情绪的条件概率分布，将在时间序列t1分布上高于设定概率P1引发用户负面情绪的音乐组成过滤曲库，将音乐库中去除过滤曲库中的音乐所得到的音乐组成待推荐音乐库；将待推荐音乐库中的音乐随机化推荐给用户。本发明将用户人格因素作为影响因素纳入考虑，以实现真正的个性化推荐。
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公开(公告)号：CN113191212B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110388686.6
申请日：2021-04-12
Applicant: 合肥中聚源智能科技有限公司
IPC: G06V20/59 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , B60W40/09 , B60W50/14 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种驾驶员路怒风险预警方法及系统，属于智能驾驶辅助技术领域，包括：获取待测驾驶人员的实时驾驶状态数据，该状态数据包括面部活动数据、头部姿态数据、肢体动作数据以及心率数据；将状态数据在情绪变化时间长度最小区间内进行融合，得到融合数据；将融合数据作为预先训练好的路怒等级识别时间序列模型的输入，得到该驾驶人员的路怒风险等级。本发明可在驾驶期间内，持续检测并预警驾驶人员危险驾驶风险情绪，能够在驾驶员发生路怒状态前提前预警，提示驾驶员进行自我情绪调节。
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公开(公告)号：CN112991335B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110443689.5
申请日：2021-04-23
Applicant: 合肥中聚源智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G16H20/70
Abstract: 本发明公开了一种想像能力评估方法、系统及可读存储介质，属于数据处理分析技术领域，包括获取被试者静息状态下的脑影像数据作为第一脑影像数据，以及获取被试者在执行想像认知任务时的脑影像数据作为第二脑影像数据；将第一脑影像数据和第二脑影像数据进行特征比对，提取有差异的脑功能连接区域；基于有差异的脑功能连接区域，计算大脑连接性网络特征，并对大脑连接性网络特征进行排序；将排序后的大脑连接性网络特征作为支持矢量机分类器的输入，得到被试者灵活性与想像能力的分类结果。本发明实现了对认知灵活性及想像能力客观的、科学的评估。
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公开(公告)号：CN114821439B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210506179.2
申请日：2022-05-10
Applicant: 合肥中聚源智能科技有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/46 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084 , A61B5/024
Abstract: 本发明公开了一种基于令牌学习的人脸视频心率估计系统及方法，该方法包括：1输入人脸视频，对视频每一帧进行面部关键点检测；2使用所述面部关键点获取面部感兴趣区域，并通过色彩空间转换和像素平均池化操作提取人脸视频的多尺度时空图；3构建基于令牌学习的神经网络模型对所述多尺度时空图进行学习，并使用训练好的所述基于令牌学习的神经网络模型预测人脸视频的rPPG信号；4、对所述人脸视频的rPPG信号进行峰值点检测，并计算出相应的平均心率值。本发明使用基于令牌学习的神经网络模型实现人脸视频心率估计，从而提高了人脸视频心率估计的准确性和鲁棒性。
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