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公开(公告)号：CN108229463A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810120593.3
申请日：2018-02-07
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 一种基于图像的文字识别方法，其特征在于，包括：将获取的图像划分成多个区域；对该多个区域中的文字区域进行检测，以获取文字区域的位置信息和文字区域中的文字类型；对文字区域进行筛选，以确定待识别的文字区域；以及基于待识别的文字区域中的文字类型，使用指定识别模型对待识别的文字区域中的文字进行识别。
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公开(公告)号：CN107608862A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710950552.2
申请日：2017-10-13
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06F11/30
Abstract: 本公开内容公开了监控告警方法，该监控告警方法包括接收包括与待监控的目标参数相关联的历史数据的数据流；利用动态线性模型对数据流进行分析，以获得用于接下来的第一时间段的且与目标参数相关联的预测参数；在第一时间段内对目标参数进行统计，以获得第一时间段内的且与所述目标参数相关联的实际参数；以及将所述预测参数与所述实际参数比较以判断是否生成告警信号。本公开内容还提出了一种相应的计算机可读存储介质以及相应的监控告警装置。本公开内容整合了长期积累的历史监控数据并利用基于机器学习生成的预测模型进行监控告警。该方案的合理区间的设定基于历史数据，不再依赖于单纯的经验判断，极大地减少了人工干预，误告情况，运维成本。
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公开(公告)号：CN109086756B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810618508.6
申请日：2018-06-15
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的文本检测分析方法、装置及设备，属于深度学习和图像处理技术领域。所述方法包括：进行模板标注，生成标注模板信息；利用预设深度神经网络检测模型对待检测图像进行文字区域的检测和分类，生成带类别的文字区域信息；根据所述标注模板信息和所述带类别的文字区域信息进行模板匹配，生成结构化信息数据。本发明能够针对如票据图像中各种字段，实现快速、准确的检测分析，对于文档图像的检测与分析具有实时、准确、通用、鲁棒、可扩展的特点，可广泛应用于多种包含文本的图像文本检测、分析与识别领域中。
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公开(公告)号：CN107608862B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710950552.2
申请日：2017-10-13
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06F11/30
Abstract: 本公开内容公开了监控告警方法，该监控告警方法包括接收包括与待监控的目标参数相关联的历史数据的数据流；利用动态线性模型对数据流进行分析，以获得用于接下来的第一时间段的且与目标参数相关联的预测参数；在第一时间段内对目标参数进行统计，以获得第一时间段内的且与所述目标参数相关联的实际参数；以及将所述预测参数与所述实际参数比较以判断是否生成告警信号。本公开内容还提出了一种相应的计算机可读存储介质以及相应的监控告警装置。本公开内容整合了长期积累的历史监控数据并利用基于机器学习生成的预测模型进行监控告警。该方案的合理区间的设定基于历史数据，不再依赖于单纯的经验判断，极大地减少了人工干预，误告情况，运维成本。
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公开(公告)号：CN109118055A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810796046.7
申请日：2018-07-19
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为评分方法及装置，属于车辆驾驶行为分析技术领域。方法包括获取样本数据，样本数据包括样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据；从样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据中分别提取特征并进行特征合并，得到样本驾驶员的特征数据；根据从业务保单数据中提取的特征获取样本驾驶员的驾驶行为评分；根据样本驾驶员的特征数据及样本驾驶员的驾驶行为评分对机器学习模型进行训练，得到驾驶行为评分模型并存储，以用于对除样本驾驶员之外的目标驾驶员的驾驶行为进行评分。本发明实施例通过机器学习对驾驶员驾驶行为进行多维度和精细化的建模，从而实现了针对不同驾驶员准确地进行驾驶行为评分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108154136A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201810035543.5
申请日：2018-01-15
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明的实施例公开了用于识别字迹的方法、装置和计算机可读存储介质。该方法包括：利用从时间采样的历史字迹数据集获得的多个用户的历史字迹段数据和与历史字迹段数据相关的历史用户标签数据作为训练样本，训练生成包含循环神经网络和深度神经网络的判别模型，其中，将历史字迹段数据输入到循环神经网络，循环神经网络输出指示用户字迹风格的特征值，特征值被输入到深度神经网络；将历史用户标签数据输入到深度神经网络，深度神经网络用于进行用户字迹分类；对循环神经网络和深度神经网络一起进行训练。本发明使用循环神经网络有效地对字迹风格进行建模，可以实时、准确地识别字迹，同时对不同的语言有较为良好的扩展性。
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公开(公告)号：CN108154444B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201810043412.1
申请日：2018-01-17
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明的实施例公开了用于运载班次分类的方法、装置及计算机可读介质。该方法包括：通过预测模型使用影响目标时间段内多个运载班次的延误因素来确定该多个运载班次中的每个运载班次针对多个延误类型的延误可能性数据，该多个延误类型基于延误时间段进行划分，该预测模型基于与历史运载班次相对应的历史运载班次信息和历史延误因素而生成；基于该延误可能性数据，对该多个运载班次进行分类。本发明充分考虑到不同运载班次特点，有效地对运载班次有所区分，而且不需要人工干预且时间效率较高。
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公开(公告)号：CN109118055B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201810796046.7
申请日：2018-07-19
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为评分方法及装置，属于车辆驾驶行为分析技术领域。方法包括获取样本数据，样本数据包括样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据；从样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据中分别提取特征并进行特征合并，得到样本驾驶员的特征数据；根据从业务保单数据中提取的特征获取样本驾驶员的驾驶行为评分；根据样本驾驶员的特征数据及样本驾驶员的驾驶行为评分对机器学习模型进行训练，得到驾驶行为评分模型并存储，以用于对除样本驾驶员之外的目标驾驶员的驾驶行为进行评分。本发明实施例通过机器学习对驾驶员驾驶行为进行多维度和精细化的建模，从而实现了针对不同驾驶员准确地进行驾驶行为评分。
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公开(公告)号：CN109697286A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811551703.8
申请日：2018-12-18
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于词向量的诊断标准化方法及装置，该方法包括：S1：获取待处理的诊断语句，对待处理的诊断语句进行分词处理，获取分词结果；S2：根据分词结果以及预构的相应模型，建立待处理的诊断语句的词向量、词信息量以及词性标注结果；S3：根据词向量、词信息量以及词性标注结果，分别计算待处理的诊断语句与标准库中相关标准诊断语句的相似度；S4：选取与待处理的诊断语句最相似的标准诊断语句作为诊断语句的标准化结果。本发明通过计算待处理的诊断语句与当前诊断最接近的标准诊断语句的语义相似度，选取与待处理的诊断语句相似度最高的标准诊断语句作为标准化结果，以及定期对相应模型进行更新，提高诊断标准化的正确率。
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公开(公告)号：CN109003679A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810687069.4
申请日：2018-06-28
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种脑血管出血与缺血预测方法及装置，属于人工智能技术领域，方法包括步骤：S1、利用相关医疗病史数据构建第一训练数据集；S2、构建多个医疗数据预测模型，并使用所述第一训练数据集训练所述多个医疗数据预测模型；S3、利用脑部动脉医疗影像数据构建第二训练数据集；S4、构建多个医疗图像预测模型，并使用所述第二训练数据集训练所述多个医疗图像预测模型；S5、对训练好的所述多个医疗数据预测模型和训练好的所述多个医疗图像预测模型进行融合，以对目标患者的脑血管出血与缺血进行预测。本发明实施例可以实现对于患者是否会发生脑血管出血与缺血现象进行快速、准确地预测。
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