专利标题 公开号/公告号 公开日期 摘要 专利状态
一种病理图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202310404030.8 - 本发明公开了一种病理图像检测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测病理图像；基于深度学习网络模型对所述待检测病理图像进行检测，得到检测结果，其中，所述深度学习网络模型用于对所述待检测病理图像进行对比检测，所述深度学习模型包括第一编码单元、第二编码单元以及第三编码单元；根据所述检测结果，输出与所述检测结果匹配的体质状态和调理策略，能够对待检测病理图像进行准确检测，从而确定待检测病理图像对应的体质状态和调理策略。 专利申请的驳回
一种行人检测方法、装置、设备及存储介质 CN202310342106.9 - 本申请公开了一种行人检测方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉领域，包括：获取原始行人图像，并利用预设行人检测网络中的骨干网络对原始行人图像进行特征检测，以得到初始特征图像；利用预设行人检测网络中的人群密度估计网络和初始特征图像确定出相应的密度特征图像，并利用预设行人检测网络中的行人特征检测网络和密度特征图像确定出相应的行人特征图像，以基于行人特征图像得到初始检测图像；利用预设降误检模块对初始检测图像中满足预设误检条件的标注框进行剔除，以得到目标检测结果图像。这样一来，可以提高行人检测的效率和性能，增强网络的鲁棒性，并且降低行人检测的误检率。 实质审查
一种时间提取方法及系统 CN202310308890.1 2023-06-06 本申请公开了一种时间提取方法及系统，通过获取多种类型的文本数据，然后构建时间特征规则对文本数据进行匹配，获取包含多种时间特征的目标文本，再构建规则注册器池，根据规则注册器池对目标文本进行过滤，对过滤后的目标文本进行标注处理，获取标准时间文本，最后根据预设规则对已处理的标准时间文本进行时间提取；本方法通过构建时间特征规则和规则注册器池对文本数据进行过滤并标注，然后对标注后的文本数据按照预设规则进行时间提取，可以有效、灵活地对相对时间进行转换以及运用，同时还对初始文本数据进行多次筛选，得到最终的目标文本，然后对目标文本进行处理，减少了时间提取的时间成本和人工成本；该系统具有同样的有益效果。 专利权的变更
一种字典转义方法、装置、设备及计算机可读存储介质 CN202310208152.X 2023-05-30 本发明公开了一种字典转义方法，包括：获取预创建的第一自定义注解和第二自定义注解；调用各系统函数，并通过面向切面编程对各系统函数中标记第一自定义注解的系统函数进行拦截，得到目标系统函数；获取目标系统函数的返回结果对象并进行对象反射，得到对象属性字段数组；从对象属性字段数组中查找标记第二自定义注解的各目标属性字段；调用预设的字典转义函数，分别将各目标属性字段的属性字段信息和字典值传入字典转义函数，根据各属性字段信息查找相应的目标实现类对各字典值进行字典转义。本发明增加了使用的自由度和兼容度，提升了字典转义效率。本发明还公开了一种装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。 专利权的变更
一种创建定时任务的方法及系统 CN202310194470.5 2023-05-16 本发明公开了一种创建定时任务的方法及系统，方法包括如下步骤：创建自定义注解类，并根据所述自定义注解类与待注解方法获取已注解方法；在分布式系统中创建定时任务注册类；在所述定时任务注册类中创建或获取任务执行器；根据所述任务执行器和所述已注解方法，创建定时任务。该方法逻辑清晰，安全、有效、可靠且操作简便，能有效的解决在每个环境重复添加定时任务，且应用切换环境时手动创建任务从而造成降低工作效率以及系统业务的故障率升高的问题。该系统具有相同的有益效果。 专利权的变更
一种实体抽取方法、装置、设备及存储介质 CN202310172338.4 - 本申请公开了一种实体抽取方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域，包括：获取待进行实体抽取的文本数据并将其输入至利用预设的噪声数据、无标注样本数据和有标注样本数据对初始生成对抗网络进行半监督训练后得到的目标生成对抗网络中；通过目标生成对抗网络的生成器对文本数据进行数字编码得到编码后的数字信息；通过目标生成对抗网络的判别器对编码后的数字信息进行信息提取得到信息提取结果；对信息提取结果中的每个词进行分类以识别出文本数据中的实体信息。本申请利用半监督技术，并结合噪声数据、无标注样本数据和有标注样本数据得到用于实体抽取的生成对抗网络，能够在有标注数据匮乏、无标注数据充足时进行实体抽取。 专利申请的驳回
一种针对医生目诊的诊断装置、方法、设备及存储介质 CN202310160960.3 2023-06-16 本申请公开了一种针对医生目诊的诊断装置、方法、设备及存储介质，涉及人工智能领域，包括：图像处理模块，用于对人眼图像进行图像质量增强、眼珠位置校正以及白睛脉络的特征增强得到目标人眼图像；人眼特征提取模块，用于提取人眼特征；所述人眼特征包括黑睛代谢环特征、瞳孔特征以及白睛脉络特征；分类器训练模块，用于基于人工诊断结果对分类器进行训练；人眼诊断模块，用于利用训练后分类器对待检测人眼图像进行诊断，并根据预设医生目诊规则确定医生目诊结果。通过提取瞳孔和代谢环等人眼特征，并结合人工诊断结果对分类器进行训练，进而根据预设的评分规则得到诊断结果，可以给医生提供准确性高、鲁棒性强的诊断建议。 专利权的变更
一种语义分割模型优化方法及系统 CN202310165980.X 2024-02-27 本申请公开了一种语义分割模型优化方法及系统，通过构建第一语义分割模型及处理模块；并对第一空间权重和第一类别权重进行初始化处理；在每轮训练迭代过程中根据处理模块的输出结果对第一空间权重进行更新获得第二空间权重；根据验证结果和第一类别权重，以获取第二类别权重；最后再根据第二空间权重和第二类别权重以及预设条件获得优化后的第二语义分割模型；本方法不改变语义分割网络模型的网络结构以及不增加推理过程中的运算工作量就可以解决训练过程中图像不均衡和语义分割中的多尺度目标的问题。 专利权的变更
一种肿瘤分割方法、装置、设备及存储介质 CN202310153706.0 - 本申请公开了一种肿瘤分割方法、装置、设备及存储介质，涉及医学图像处理技术领域，包括：基于原始医疗放射图像生成标准化图像和编码图像；基于参数交换的联邦学习方式对预先经过初始训练的第一肿瘤分割模型进行优化训练得到目标肿瘤分割模型；第一肿瘤分割模型为利用本地医院采集到的训练集对基于局部特征和全局特征组合构建的双路径卷积神经网络进行初始训练后得到的模型；将原始医疗放射图像、标准化图像和编码图像输入至目标肿瘤分割模型得到该模型输出的肝脏分割结果和肿瘤分割结果。本申请基于参数交换的联邦学习方式训练模型，并以三类图像作为模型的输入，能够有效解决肿瘤分割网络泛化性差的问题，提高医疗放射图像中肿瘤的分割精度。 专利申请的驳回
基于元学习的信息抽取方法、装置、设备及介质 CN202310126105.0 2023-05-09 本申请公开了一种基于元学习的信息抽取方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括：建立元模型，基于元模型的初始参数确定基模型的初始参数得到初始元学习模型；设置任务目标函数，对基模型的初始参数进行梯度更新得到基模型的目标参数；对基模型的目标参数进行加权平均计算得到平均后目标参数，基于第二参数更新逻辑和平均后目标参数对元模型的初始参数进行更新得到元模型的目标参数；基于基模型的目标参数和元模型的目标参数得到目标元学习模型获取与目标对象对应的舌诊诊断数据；利用目标元学习模型对舌诊诊断数据进行信息抽取得到结构化的目标诊断数据。能够利用少量的中医舌诊医案中历史诊断数据完成高效的信息抽取。 专利权的变更