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公开(公告)号：CN112862776A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110144487.0
申请日：2021-02-02
Applicant: 中电鸿信信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于AR和多重语义分割的智能测量方法，包括：采用AR建模方法获取待测区域图像的平面映射G(x,y,z)；对异常检测处理后的待测区域图像进行第一轮语义分割，得到待测量物体的局部图像；对步骤S3中得到的待测量物体的局部图像进行第二轮语义分割，获取测量点所在区域的语义实体，再对获取的语义实体进行归一化处理以得到待测量点的二维坐标P(x，y)；结合步骤S1得到的待测区域图像的平面映射G(x,y,z)，根据待测量点的二维坐标P(x，y)得到待测量物体的尺寸参数。本发明能够采用了多重语义分割的方法获取物体的测量点，排除了周边环境的干扰，自动实现测量点自动化获取，而且多次分割获得的测量点，相比手动选择更准确。
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公开(公告)号：CN112785720A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110055905.9
申请日：2021-01-15
Applicant: 中电鸿信信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于AR测距与空间多标记物的单相机空间重建与渲染方法，该方法将多个特定标志的标记物放置在真实场景中，利用移动设备的单相机对上述标记进行图像采集，识别图像中的标记，并通过AR测距得到标记间的真实距离，当移动设备随用户同步运动时，获取含有一定数量标记物的即时图像，识别一定数量标记并得到标记间的像素距离，结合移动前后标记间的真实距离与像素距离的空间比例数值关系，得出用户运动前后的距离及角度变化信息，之后经过坐标系的变换进行空间重建并调整相应的场景渲染素材。本发明成本较低，易于拓展，可以实现准确性高、场景渲染效果稳定的交互体验。
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公开(公告)号：CN117556456A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311266934.5
申请日：2023-09-28
Applicant: 中电鸿信信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的监督模型协作训练方法、存储介质及设备，包括：监督模型拥有方将待标注数据分发到区块链上，并将待标注数据的奖励下发到区块链上；数据标注节点通过区块链下载待标注数据进行本地标注，并将本地标注结果上传区块链，领取标注奖励；标注评审委员会对区块链中的标注结果进行审核，并领取审核奖励；监督模型拥有方使用审核的标注结果训练监督模型，并将训练好的监督模型下发到区块链上；监督模型的使用节点通过区块链上交易购买训练好的监督模型，进行使用。该方法能够提高数据标注质量。
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公开(公告)号：CN113641809B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202110913182.1
申请日：2021-08-10
Applicant: 中电鸿信信息科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/169 , G06F40/205 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于XLNet模型与知识图谱的智能问答方法，包括步骤：训练XLNet中文模型；获取语料数据；构建XLNet‑BiGRU‑CRF神经网络模型并训练；对待识别的用户问题的文本内容进行实体识别；根据实体识别结果提取数据库中具有对应实体的若干相关问题，将用户问题分别与若干相关问题作Embedding句向量余弦相似度比较，将相似度得分最大的相关问题的答案作为目标结果，同时将相似度分数排名第二和第三的相关问题提供给用户作为相似问题供用户参考。本发明利用训练完成的模型对用户问题的文本语料进行处理，并结合知识图谱检索方法能够更加快速、精准地得到问题答案。
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公开(公告)号：CN113505586A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110629753.9
申请日：2021-06-07
Applicant: 中电鸿信信息科技有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F16/36 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合语义分类与知识图谱的坐席辅助问答方法及系统，步骤如下：S1：语料收集和预处理；S2：构建知识图谱问答库：根据步骤S1预处理后数据构造数据集，利用构造的三元组数据集建立知识图谱问答库，每个三元组由问题实体、问题属性和答案组成；S3：构建实体识别模型；S4：知识图谱检索；S5：关键词提取：对步骤S1预处理后的语料进行关键词提取，并将提取结果存入数据库；S6：k‑means问题聚类；S7：候选答案的相似度计算：将S4和S6中得到的候选答案与用户输入的问题进行文本相似度计算，得到相似度值最高的文本答案，输出给用户。本发明能够准确识别用户进线意图，调取相应的知识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862776B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202110144487.0
申请日：2021-02-02
Applicant: 中电鸿信信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于AR和多重语义分割的智能测量方法，包括：采用AR建模方法获取待测区域图像的平面映射G(x,y,z)；对异常检测处理后的待测区域图像进行第一轮语义分割，得到待测量物体的局部图像；对步骤S3中得到的待测量物体的局部图像进行第二轮语义分割，获取测量点所在区域的语义实体，再对获取的语义实体进行归一化处理以得到待测量点的二维坐标P(x，y)；结合步骤S1得到的待测区域图像的平面映射G(x,y,z)，根据待测量点的二维坐标P(x，y)得到待测量物体的尺寸参数。本发明能够采用了多重语义分割的方法获取物体的测量点，排除了周边环境的干扰，自动实现测量点自动化获取，而且多次分割获得的测量点，相比手动选择更准确。
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公开(公告)号：CN115827873A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211691731.6
申请日：2022-12-28
Applicant: 中电鸿信信息科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种概率化定位文本分类模型输入样本中分类关键位置的方法，包括：加载文本分类模型，读取待预测文本并进行预处理，得到分词序列；将分词序列映射为词表索引序列X，将X输入文本分类模型，进行分类模型的前向传播计算，得到位于池化层之前的最高维特征向量矩阵；将每一个分类类别的全连接层参数作为权重映射到特征向量上；将分类预测结果在最高维特征向量上的概率化贡献值根据一对一的对应方式映射到最低维输入特征的每一个位置上；将映射到最低维输入特征的概率化贡献值转化为热度图的形式叠加在文本序列上，形成可解释性的可视化效果。可解决注意力矩阵不能很好地进行模型可解释以及替换对比法不够准确和直观的问题。
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公开(公告)号：CN113641809A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110913182.1
申请日：2021-08-10
Applicant: 中电鸿信信息科技有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/169 , G06F40/205 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于XLNet‑BiGRU‑CRF的智能问答方法，包括步骤：训练XLNet中文模型；获取语料数据；构建XLNet‑BiGRU‑CRF神经网络模型并训练；对待识别的用户问题的文本内容进行实体识别；根据实体识别结果提取数据库中具有对应实体的若干相关问题，将用户问题分别与若干相关问题作Embedding句向量余弦相似度比较，将相似度得分最大的相关问题的答案作为目标结果，同时将相似度分数排名第二和第三的相关问题提供给用户作为相似问题供用户参考。本发明利用训练完成的模型对用户问题的文本语料进行处理，并结合知识图谱检索方法能够更加快速、精准地得到问题答案。
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公开(公告)号：CN114091150B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111344957.4
申请日：2021-11-15
Applicant: 中电鸿信信息科技有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06T19/00 , H04N13/275
Abstract: 本发明一种基于VR、多摄像头与机器人联动的布局合理性检测方法，其步骤为：步骤1、生成初步的VR效果图；步骤2、在VR场景中进行台面、家具尺寸选择及调整摆放位置，并实时更新VR场景效果；步骤3、客户在感受VR场景时，场馆中的多摄像头会对客户的位置及姿态进行实时检测，与VR场景连同分析，判断当前客户是否会与墙面、台面、家具等发生碰撞，从而调尺寸及位置；步骤4、客户在感受VR场景的同时，场馆中的智能机器人会随着客户的位置进行联动，也会模拟家具和台面的尺寸，动态调整尺寸及位置；步骤5、根据实际调整后的VR场景图，输出合理的设计布局图。本发明可增强客户的体验感，有助于提高设计的效率和满意度，完善设计方案的准确性。
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公开(公告)号：CN115979129A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211642832.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 中电鸿信信息科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于双目摄像头和深度特征匹配的物体测量方法和系统，其中方法包括将点P1和点P2分别与待测物体的端点PAS和端点PAE重合，得到端点PAS和端点PAE在主摄像头拍摄显示界面上的像素坐标；获取主摄像头拍摄待测物体的图像A和副摄像头拍摄待测物体的图像B；计算图像B中待测物体的端点PBS和端点PBE在副摄像头拍摄显示界面上的像素坐标；根据端点PAS和PAE在主摄像头拍摄显示界面上的像素坐标、端点PBS和端点PBE在副摄像头拍摄显示界面上的像素坐标计算待测物体的长度。本发明采用双目摄像头和深度学习模型特征匹配相结合的方式，计算效率高，具有较高的准确性。
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