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公开(公告)号：CN118798318A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410726016.4
申请日：2024-06-05
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。其中，该方法包括：确定第一模型的特征分布；基于所述第一模型的特征分布，确定模型分界点；基于所述模型分界点，对所述第一模型进行划分，得到第一子模型和第二子模型；所述第一子模型用于进行特征提取，所述第二子模型用于利用通过所述第一子模型提取的特征实现任务推理；对所述第一子模型和所述第二子模型进行训练，生成第二模型；所述第二模型表征用于进行多任务检测的多任务网络模型。
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公开(公告)号：CN118781508A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202310370832.1
申请日：2023-04-10
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种目标检测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及人工智能领域，该方法包括：在与道路相关的视频数据中检测路面区域；在所述路面区域内进行目标检测，获取目标对象的静态特征和轨迹特征；根据所述静态特征和所述轨迹特征，识别所述目标对象是否为异常目标对象。如此，实现了从多个维度对目标对象进行识别，提高了识别的精准性，降低了交通事故发生的可能性。
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公开(公告)号：CN117765426A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202211139889.2
申请日：2022-09-19
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/764
Abstract: 本实施例公开了一种视频数据标注方法、装置、电子设备和计算机存储介质，该方法包括：获取视频数据，利用预先训练的基础检测模型对视频数据中的连续多帧图像进行目标检测，得到所述连续多帧图像中每帧图像的目标检测结果；所述连续多帧图像的目标检测结果包括至少两个目标的属性信息；基于所述每帧图像中每个目标的信息熵，在所述至少两个目标中确定待审核目标；基于所述每帧图像中的待审核目标的属性信息，确定所述每帧图像中所述待审核目标的标注信息。
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公开(公告)号：CN116977246A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202211349900.8
申请日：2022-10-31
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动粤港澳大湾区(广东)创新研究院有限公司 , 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 张志鹏 , 罗亚丹 , 刘玮 , 马文婷 , 郝源 , 何应腾 , 陈嘉敏 , 唐弘毅 , 魏捷 , 柴鑫刚 , 喻朝新 , 林世海 , 答嘉曦 , 陈金悬 , 袁晓航 , 汪啸林 , 崔金刚 , 李飞彬 , 连丽娜
IPC: G06T7/00 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V20/40
Abstract: 本发明提供一种基于视频的异常检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待检测视频的图像序列；将所述图像序列输入至行为检测模型，得到所述行为检测模型输出的检测结果；其中，所述行为检测模型是基于图像序列样本以及所述图像序列样本中目标车辆的车辆运行角度进行训练获得；基于所述检测结果以及预先设置的阈值参数，确定所述图像序列对应的车辆行为检测结果。本发明通过结合图像序列样本的车辆运行角度进行行为检测模型的训练，使得模型能够准确区分车辆翻转、急停、变道以及急转等危险驾驶情形，从而提高模型进行车辆异常驾驶行为检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111488891B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910073615.X
申请日：2019-01-25
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种图像标识处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，图像标识处理方法包括：获取预设图像集中的目标图像在所述预设图像集中的多张相似图像；根据所述多张相似图像的标识信息，对所述目标图像进行标识更新；其中，所述相似图像是指与所述目标图像之间的匹配度达到预设阈值的图像，所述相似图像的数量为至少三张。本方案能够实现图像标识的自动校正，无需人工根据图像特征提取手工特征，从而降低人力成本、时间成本，提高工作效率，且适用于各类图像数据；很好的解决了现有技术中图像标识处理方案均需人工参与，存在成本高、效率低、不通用的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111401394B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910000549.3
申请日：2019-01-02
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种图像标注方法，该方法包括：提取待处理图像的图像特征向量和参考图像集合中每个图像的图像特征向量；其中，参考图像集合包括至少两个具有图像标注信息的图像；图像特征向量中至少一个元素为连续值；基于待处理图像的图像特征向量和参考图像集合中每个图像的图像特征向量，得到待处理图像与参考图像集合中每个图像之间欧式距离；从参考图像集合中选取与待处理图像的欧式距离最小的至少部分图像作为目标图像集；至少基于目标图像中每个图像的图像标注信息，对待处理图像的图像标注信息进行标注处理。本发明的实施例同时公开了一种图像标注装置和计算机存储介质。
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公开(公告)号：CN111612021A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910133229.5
申请日：2019-02-22
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种错误样本识别方法、装置及终端，该错误样本识别方法包括：获取待识别数据集；利用所述待识别数据集训练深度学习网络，获得所述待识别数据集中的每个样本的损失值序列；根据所述每个样本的损失值序列，识别得到所述待识别数据集中的错误标注样本。本发明的实施例，可以利用样本自身的特征信息，即正确标注样本和错误标注样本在模型训练过程中损失值序列上的不同表现，实现对错误标注样本的自动识别，从而提高识别错误标注样本的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN111401390A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910000459.4
申请日：2019-01-02
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种分类器训练方法及装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取第一图像；对所述第一图像进行变换处理，得到N张第二图像，其中，N不小于2的正整数；分别从所述第一图像及N张所述第二图像中提取图像特征；融合所述图像特征，得到融合特征；利用所述融合特征训练分类器。
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公开(公告)号：CN106937377B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201511010084.8
申请日：2015-12-29
Applicant: 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明提供一种针对监测目标实现分级定位的方法、装置及设备，其中方法包括：获取监测目标时间窗内的运动参数和监测目标的特征参数，根据运动参数和特征参数以及平台下发的权重向量判断监测目标的位置信息，并将判断出的位置信息上传至平台；当位置信息为监测目标处于室内时，关闭卫星定位功能；当位置信息为监测目标处于室外时，针对监测目标的不同运动强度等级确定相应的定位周期和定位方式实现分级定位，并在定位完成后向平台上传定位数据。本发明实施例可以降低定位设备的功耗，提高用户的体验度和满意度，解决现有技术中的定位方式无法同时满足实现连续定位、超低功耗、便携以及独立精确定位，影响用户体验和实用性的问题。
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公开(公告)号：CN106686029B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201510755754.2
申请日：2015-11-09
Applicant: 中国移动通信集团公司
IPC: H04L29/08 , G08C19/00 , A61B5/0245
Abstract: 本发明提供一种生理信号压缩传输、重建方法及装置，其中方法包括：接收对N个待传输数据进行减采样后的M个采样数据，对M个采样数据分别设置置信度，其中N＞M，且当前采样数据的置信度随当前采样数据与M个采样数据的均值μT的偏离程度的增大而减小；根据各个采样数据的置信度分别对各个采样数据进行修正，得到修正后的采样数据，其中，当前修正后的采样数据的数值与当前置信度正相关；根据预定的插值算法，对修正后的采样数据进行插值重建，重新获取N个采样数据。可以有效减少数据的传输时间，同时提高了信号重建的准确性，解决现有技术中特定信号压缩传输时方法复杂、普适性弱以及重建信号过程中引入异常点，为信号分析引入干扰的问题。
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