金融表单识别的方法、系统、设备和介质

    公开(公告)号:CN119540971A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411609249.2

    申请日:2024-11-12

    Abstract: 本发明涉及一种金融表单的识别方法、系统、设备和介质。方法包括:获取待识别的金融表单;根据基于分割的文本检测算法,从所述金融表单中提取不同尺度的特征图并进行融合处理,从融合后的特征图中识别并提取出所述金融表单中的文本区域;提取所述文本区域中的文本序列特征,并基于注意力机制将提取的文本序列特征进行转录处理,提取所述文本区域中的文本序列;将所述文本序列进行编码和语义增强,得到综合向量序列,并对所述综合向量序列进行解码,识别出所述金融表单中的命名实体。本发明实现了对金融表单信息的自动化、精细化提取和结构化处理。

    风险场景的预测方法、模型训练方法、系统、设备和介质

    公开(公告)号:CN118365434A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410458404.9

    申请日:2024-04-17

    Abstract: 本发明提供一种风险场景的预测方法、模型训练方法、系统、设备和介质。方法包括:获取金融指标集和对应的风险场景集;将金融指标集输入教师模型,获得各类风险场景的教师预测概率集;对教师预测概率集聚类,获得各类风险场景的质心,基于金融指标集和各质心的距离,得到第一预测风险场景集;将金融指标集输入学生模型,生成学生预测概率集,获得第二预测风险场景集;依据学生预测概率集的分布熵、第二预测风险场景集和第一预测风险场景集、第一预测风险场景集和风险场景集、教师预测概率集和学生预测概率集的差异度,计算总差异度;更新模型参数,将训练好的学生模型作为风险场景预测模型。能根据金融指标快速准确预测出潜在的风险场景。

    矿井下的人体姿态估计模型训练方法及装置

    公开(公告)号:CN119785412A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202311302521.8

    申请日:2023-10-08

    Abstract: 本申请涉及人体姿态估计技术领域,具体涉及一种矿井下人体姿态估计模型训练方法及装置,本申请中获取训练样本数据集;将经过预处理后的人体姿态深度图和标准姿态图输入初始特征提取网络,分别输出关节关键图和标准关键图;利用所述关节关键图和所述标准动作关键图生成经训练的目标特征提取网络;计算关节关键图与标准关键图的相似关系分数,得到经训练的目标动作分类网络,所述目标特征提取网络和所述目标动作分类网络构成所述人体姿态估计模型。本申请提高了近距离人员的检测精度,能有效区分出动作类似的不同姿态,有助于规范井下人员的行为、预防安全事故的发生,保障了矿井下设备的正常运行。

    一种基于全局-局部对比学习的领域自适应目标检测方法

    公开(公告)号:CN117876668A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410063203.9

    申请日:2024-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于全局‑局部对比学习的领域自适应目标检测方法,包括:获取数据样本,所述样本数据包括源域数据和目标域数据;基于所述源域数据和目标域数据生成中间域数据并进行域自适应过程;基于全局‑局部对比学习特征对齐模块对所述域自适应过程进行训练得到训练好的判别器;基于所述训练好的判别器对所述源域数据和目标域数据进行特征提取得到源域数据特征图像和目标域数据特征图像;将所述源域数据特征图像和目标域数据特征图像输入协同训练网络得到域自适应目标检测结果。本发明通过全局和局部对比学习在两层特征层面上进行域适应,有效减小图像域之间的特征差异促进了全局和局部一致的表示,同时提高了检测精度。

    用于隐私数据的大模型训练样本构建和学生模型训练方法

    公开(公告)号:CN119322945A

    公开(公告)日:2025-01-17

    申请号:CN202411635346.9

    申请日:2024-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种用于隐私数据的大模型训练样本构建和学生模型训练方法和系统。构建方法包括:客户端获取原始样本;客户端基于划分规则,将原始样本划分为第一子原始样本和第二子原始样本,发送至第一服务器和第二服务器;第一服务器和第二服务器基于保存的第一子教师模型和第二子教师模型,分别对第一子原始样本和第二子原始样本进行预测,对应生成并发送第一预测结果和第二预测结果至第三服务器;第三服务器基于秘密共享协议,对第一预测结果和第二预测结果进行合并,生成并发送完整预测结果至客户端;客户端根据完整预测结果得到原始样本的伪标签,将伪标签和原始样本构成含标签的训练样本。本发明降低了数据泄露的风险,提升了数据的隐私性。

    图像处理方法及巡检设备
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117372519A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311310189.X

    申请日:2023-10-10

    Abstract: 本发明属于巡检图像处理技术领域,具体涉及一种图像处理方法及巡检设备,包括如下步骤:通过巡检设备的深度摄像头获取巡检设备前方的深度图像;对所述深度图像进行特征物识别,以获取若干特征物及每个所述特征物至所述深度摄像头的距离;利用每个所述广角摄像头,获取每个所述特征物至所述深度摄像头的距离的一张原始图像,其中,相邻位置的所述广角摄像头获取的所述原始图像的边缘重叠;对每个所述特征物至所述深度摄像头的距离的多张所述原始图像进行拼接,以获取若干全景拼接图像;对每个所述全景拼接图像进行要素监测,以获得所述全景拼接图像中的环境要素。在保证特征物位置处的清晰度的同时避免多个图像因焦距不同造成的图像重影。

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