专利标题 公开号/公告号 公开日期 摘要 专利状态
基于多模态的医疗大模型构建方法及其相关设备 CN202310596917.1 2023-10-03 本发明公开了一种基于多模态的医疗大模型构建方法及其相关设备，通过包含多模态转换器T、提示管理器M、对话引擎L、任务控制器H和多模态基座模块MMF，多模态基座模块MMF至少包括一个医疗基础模块态基座MFMs的医疗大模型，采用模态分析、模型分配、下游任务结果返回、模态转换归一和响应生成五个阶段，同时处理融合多种模态数据并充分利用了多种模态数据之间的关联，实现多模态任务的快速处理，提高了针对人工智能任务的智能化处理程度和处理效率。 专利权的变更
异常信息的动态采集方法、装置、计算机设备及介质 CN202310565051.8 2023-08-04 本发明公开了一种异常信息的动态采集方法、装置、计算机设备及介质，包括：通过创建用于错误异常采集的第一功能类，并为第一功能类实现CommandLineRunner接口，以使第一功能类在项目启动后被执行，在项目启动后，基于第一功能类进行错误异常信息采集，得到错误异常信息，并将错误异常信息保存至数据库，实现了在项目进程运行过程中进行动态异常采集，而无需终止项目进程，有利于提高项目开发维护效率。 专利权的变更
血压测量方法、装置及相关设备 CN202310564910.1 - 本发明公开了一种血压测量方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待测用户的面部视频和个体信息；将待测用户的面部视频和个体信息输入至血压预测模型，得到待测用户的收缩压和舒张压，其中，血压预测模型包括时空特征提取模块和血压信号预测模块，时空特征提取模块用于对待测用户的面部视频进行特征提取，得到包含全局空间信息和时间信息的特征向量；血压信号预测模块用于对所述特征向量和所述个体信息进行融合，并基于融合后的特征向量预测得到待测用户的收缩压和舒张压；输出待测用户的收缩压和舒张压。采用本发明可以不需要与被测者直接接触，降低血压测量复杂度和成本，提高血压测量效率和测量精度。 实质审查
一种人脸识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质 CN202310558627.8 2024-03-01 本申请公开了一种人脸识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质，获取目标人脸图像；对目标人脸图像进行人脸对齐，得到目标处理图像；基于预先训练好的遮挡感知引导网络对目标处理图像进行人脸识别，得到人脸识别结果；其中，遮挡感知引导网络包括与输入层连接的用于提取人脸特征的特征提取骨干网络，与特征提取骨干网络连接的用于定位目标人脸图像中的非遮挡区域的遮挡分割分支网络，与特征提取骨干网络及遮挡分割分支网络连接的用于关注目标人脸图像中的非遮挡区域的特征的掩膜引导融合注意力网络，与掩膜引导融合注意力网络连接的用于得到人脸识别结果的识别网络。本申请可以自动定位人脸图像中的遮挡并消除其影响，能够准确进行人脸识别。 专利权的变更
一种遮挡人脸解析方法、系统、设备及计算机存储介质 CN202310557850.0 2024-03-26 本申请公开了一种遮挡人脸解析方法、系统、设备及计算机存储介质，获取待解析的目标遮挡人脸图像；检测出目标遮挡人脸图像中的人脸感兴趣区域；以人脸感兴趣区域为基准，对目标遮挡人脸图像进行Tanh极坐标系转换，得到目标数量的目标转换图像，目标数量的值大于等于2；对各个目标转换图像中的像素类型进行解析，得到对应的目标解析图像；对所有的目标解析图像进行合并及Tanh笛卡尔坐标系转换，得到目标遮挡人脸图像的人脸皮肤解析结果，人脸皮肤解析结果用于表征目标遮挡人脸图像中各个像素的类型信息。本申请中，基于照明理论来将一个目标遮挡人脸图像转变为多个遮挡人脸图像进行人脸解析，降低了遮挡对人脸的解析影响，鲁棒性好。 专利权的授权
一种训练样本的标注方法及系统 CN202310531751.5 2023-08-25 本发明公开了一种训练样本的标注方法及系统，该方法通过预设维度获取所有的原始样本的特征向量；对已标注样本的特征向量分类后，确定特征向量基准值；通过特征向量和预设的标注模型，获取后验概率；通过未标注样本的特征向量和特征向量基准值，获取先验概率；通过比对先验概率和后验概率，给未标注样本赋予类别标签；迭代S3至S5，当赋予类别标签的样本数量满足条件时，停止迭代，通过标注模型对所有未标注样本进行标注。该方法可以避免因为无法保证第一轮迭代训练的中间模型有足够的无偏性而导致的标注数据不准确的不良后果，有效提高标注数据的准确性与有效性。该系统具有相同的有益效果。 专利权的变更
参数校验方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202310523550.0 - 本发明涉及参数校验领域，公开了一种参数校验方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：生成注解类和切面类，其中，所述注解类用于标记封装的逻辑代码块中的参数，所述切面类用于拦截包含所述注解类的逻辑代码块，并对所述逻辑代码块中的参数进行校验；当所述切面类拦截到包含所述注解类的逻辑代码块时，通过环绕增强方法，获取所述逻辑代码块的入参信息；获取所述注解类的参数信息；基于预设的参数校验方法，对所述注解类的参数信息和所述入参信息进行参数校验，得到校验结果，采用本发明提高对封装的逻辑代码块进行参数校验的效率。 实质审查
人体健康状态评估方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202310490912.0 - 本发明涉及健康评估技术领域，公开了一种人体健康状态评估方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取检测图像；对所述检测图像中的指甲区域进行轮廓匹配，得到指甲轮廓；根据所述指甲轮廓，在所述检测图像中提取出至少一个指甲图像；对每个所述指甲图像进行形态分析，得到指甲形态检测结果，对每个所述指甲图像进行颜色检测，得到指甲颜色检测结果；根据所述指甲形态检测结果和所述指甲颜色检测结果进行健康状态评估，得到人体健康状态评估结果，采用本发明提高对人体健康状态评估的准确率和可信度。 实质审查
一种血氧检测方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202310465046.X 2023-08-04 本发明公开了一种血氧检测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取第一波长红外光经过皮肤反射后的第一光线数据，并获取第二波长红外光经过皮肤反射后的第二光线数据；根据第一光线数据以及第二光线数据，生成第一光线数据对应的第一单通道图像以及第二光线数据对应的第二单通道图像；根据训练好的网络模型对所述第一单通道图像以及所述第二单通道图像进行检测，确定皮肤对应的血氧浓度，网络模型用于对第一单通道图像以及第二单通道图像进行分类检测，其中，网络模型为卷积神经网络。能够通过第一单通道图像以及第二单通道图像，获得皮肤对应的血氧浓度，提高了血氧浓度检测的准确性和效率。 专利权的变更
分割模型训练方法、图像分割方法、装置及相关介质 CN202310450254.2 2023-08-08 本发明涉及图像分割领域，公开了一种分割模型训练方法、图像分割方法、装置及相关设备，所述方法包括：分别对支持集的图像和查询集的图像进行特征提取，得到支持特征和查询特征；对支持特征和查询特征进行相似度计算，并根据得到的相似度确定先验知识；采用先验知识和支持特征，对所述查询特征进行增强处理，得到增强查询特征，并生成增强查询特征对应的查询掩码；对支持特征进行增强处理，得到增强支持特征，并生成增强支持特征对应的增强支持掩码；根据增强支持特征和增强支持掩码，判断是否满足训练结束条件，直到满足训练结束条件，得到分割模型，采用本发明提高医学图像分割场景下，对目标区域的分割准确率。 专利权的变更