专利标题 公开号/公告号 公开日期 摘要 专利状态
医疗对话系统、对话方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202310067430.4 - 本发明公开一种医疗对话系统、对话方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取用户问题；将用户问题输入医疗知识图谱对话处理单元进行对话预测处理得到第一处理结果；若第一处理结果满足预设条件，则将第一处理结果作为回复结果并输出回复结果；若第一处理结果不满足预设条件，则将用户问题输入基于对比学习的对话处理单元进行对话预测处理得到第二处理结果；若第二处理结果满足预设条件，则将第二处理结果作为回复结果并输出回复结果；若第二处理结果不满足预设条件，则将用户问题输入基于生成式模型的对话处理单元进行对话预测处理得到第三处理结果，并将第三处理结果作为回复结果输出，采用本发明提高医疗对话系统的问答准确率。 实质审查
多模态面诊问诊方法、装置及相关设备 CN202310067920.4 - 本发明公开了一种多模态面诊问诊方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取面诊用户的图像数据和文本数据，图像数据包括面部图像，文本数据包括病情描述文本；将图像数据和文本数据融合并得到面诊融合数据；将面诊融合数据输入至目标检测网络确定面部图像中的五官位置，并基于该位置进行裁剪得到包含五官的裁剪图像；将裁剪图像输入至分类网络得到分类结果；基于面诊数据库对分类结果进行匹配查询，输入与该分类结果关联的体质状态和调理策略。采用本发明可以提高面诊问诊的灵活性，提高面诊结果的准确性。 实质审查
一种舌体图像分割方法及系统 CN202310024884.3 2023-05-09 本发明公开了一种舌体图像分割方法及系统，通过获取舌体图像；然后选择第一网络和第二网络，并预设第一预测模块和第二预测模块；并根据第一网络、第二网络、第一预测模块和第二预测模块构建第一舌体图像分割模型；将第一舌体图像分割模型进行多次训练，以获取第二舌体图像分割模型；通过舌体图像和第二舌体图像分割模型，从而获取舌体置信度矩阵图；通过舌体置信度矩阵图分割舌体图像，得到所需要的舌体。本方法通过舌体图像和构建的第二舌体图像分割模型得到的舌体置信度矩阵图来分割舌体图像，可以有效提高分割速度，缩短消耗时长以及提高舌体图像的分割精度。 专利权的变更
医疗身份认证的可信活体检测方法及相关设备 CN202310001147.1 2023-04-14 本发明公开了一种医疗身份认证的可信活体检测方法及相关设备，包括：获取医疗身份的验证图像，采用主干网络对医疗身份的图像进行特征提取，得到特征数据，采用注意力机制，对特征数据进行注意力计算，得到注意力图，将特征数据、注意力图输入到特征增强网络，基于特征增强网络进行特征增强，得到增强特征，采用分类网络对增强特征进行分类，得到分类结果，基于分类结果确定身份认证结果。通过实现将注意力图和特征融合的方式，提高身份真伪识别的安全性和对未知数据的兼容性。 专利权的变更
意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202211718565.4 - 发明公开了一种意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取样本数据，采用初始bert网络模型对样本数据进行特征提取，得到特征数据，采用复合损失函数，基于特征数据计算损失值，其中，复合损失函数基于三元损失函数和分类交叉熵构建，基于损失值对初始bert网络模型进行反向传播训练，直到损失值小于预设阈值，得到训练好的bert网络模型，将训练好的bert网络模型作为目标意图识别模型，采用目标意图识别模型进行意图识别。实现按数据进行度量归类后计算损失，这种方式训练得到的目标意图识别模型对于分布不均匀的样本数据有较好的兼容性，提升训练得到模型进行意图识别的准确率。 专利申请的驳回
多意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202211717897.0 - 本发明公开了一种多意图识别方法、装置、设备及介质，包括：获取多模信息，其中，多模信息包括语音信息、文本信息和图片信息中的至少两项，对多模信息进行特征提取和特征融合，得到融合特征，采用多分类模型对融合特征进行分类，得到分类结果，分类结果至少包括两种意图，根据预设的意图关系，对分类结果构建多维关系矩阵，基于多维关系矩阵，确定关联意图和非关联意图，采用本发明提高了多意图分类识别的准确性。 实质审查
一种舌象数据处理方法、装置及相关设备 CN202211692647.6 - 本发明公开了一种舌象数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取舌诊用户的舌象数据；将该舌象数据输入至舌象检测网络，确定舌象图像中的舌头位置，并基于舌头位置对舌象图像进行裁剪，得到包含舌头的裁剪图像；将裁剪图像输入至舌象分类网络，得到舌象分类结果，该结果包括用户的舌诊特征；基于舌诊数据库对所述舌象分类结果进行匹配查询，输出与所述舌象分类结果关联的体质状态和调理策略，其中，所述舌诊数据库包括关联表，所述关联表记录了舌诊特征、体质状态和调理策略的映射关系。采用本发明可以提高舌诊问诊的灵活性，提高舌诊结果的准确性。 专利申请的驳回
垃圾邮件检测方法、装置、计算机设备及存储介质 CN202211500552.X 2024-04-23 本发明公开了一种垃圾邮件检测方法、装置、设备及介质，包括：通过本实施例中，提取待检测邮件的文本内容，得到目标文本信息，将目标文本信息输入到训练好的垃圾邮件检测模型中进行识别检测，得到检测结果，其中，训练好的垃圾邮件检测模型基于Bert模型、二元分类器和主题模型构建，实现通过主题模型和Bert模型对文本内容进行准确分类，有利于提高检测的准确性。 专利权的授权
人脸识别模型训练方法、人脸识别方法及相关设备 CN202211446611.X - 本发明公开了一种人脸识别模型训练方法、人脸识别方法及相关设备，包括：采用初始人脸识别模型中的神经网络对训练集中的样本人脸图像进行特征提取，得到第一特征，通过初始人脸识别模型中的注意力机制，对第一特征进行特征分解，得到第二特征和第三特征，第二特征用于表征年龄特征，第三特征用于表征身份特征，基于第二特征和第三特征进行人脸识别训练，并根据识别训练结果对初始人脸识别模型进行参数调整，返回采用神经网络对样本人脸图像进行特征提取，得到第一特征的步骤继续循环执行，直到参数达到预设收敛条件或循环达到预设次数，得到训练好的人脸识别模型，采用本发明可提高人脸识别的识别精准度。 实质审查
生物特征模型训练方法、生物特征提取方法及相关设备 CN202211446598.8 2023-09-01 本发明提供一种生物特征模型训练方法、生物特征提取方法及相关设备，生物特征模型训练方法包括以下步骤：获取生物图像训练数据集；将所述训练数据集输入到预设的特征提取神经网络进行迭代训练，得到最终的生物特征提取神经网络模型；所述生物特征提取神经网络模型训练时模型的权重参数每次采用粒子群优化算法更新后，再采用退火模拟算法进行更新，基于二次更新处理后的权重参数进行迭代训练。本发明很好的避免了训练过程中模型的参数陷入局部最优解，能够达到全局最优解，得到的生物特征提取神经网络模型识别准确度更高。 专利权的变更