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公开(公告)号：CN111325043A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201811535592.1
申请日：2018-12-14
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06K7/14
Abstract: 本发明公开了一种二维码的解析方法、装置、设备及介质，用以提高静态图片中二维码的解析成功率。所述二维码的解析方法，包括：从待检测图片中提取包含二维码的图片区域；在确定对所述图片区域中的二维码解析失败时，对所述图片区域中包含的二维码进行预设处理；对所述图片区域中经过预设处理的二维码进行解析。
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公开(公告)号：CN111985465B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202010825772.4
申请日：2020-08-17
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V30/14 , G06V30/146 , G06V20/62
Abstract: 本发明实施方式涉及图像处理技术领域，公开了一种文本识别方法、装置、设备及存储介质。本发明中，在基于预设的文本检测模型识别出待识别文本图像中包含的多个文本框后，通过基于各文本框的定位信息来确定对应文本框的中心坐标和行高，进而基于确定的中心坐标和行高对各文本框进行排序，从而将断开的同行文本、多个短文本能够按照实际顺序进行排序，最终基于排序获得的能够标识文本框在待识别文本图像中正确顺序的目标识别顺序将文本框输入预设的文本识别模型进行解析，从而保证了从待识别文本图像中识别出的文本信息的完整性和准确性。
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公开(公告)号：CN116962828A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310933848.9
申请日：2023-07-27
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04N21/466 , H04N21/45
Abstract: 本申请涉及视频推荐技术领域，提供一种视频推荐方法及装置。所述方法包括：获取不同采样周期内的目标特征；所述目标特征包括家庭电视的用户属性特征、用户视频行为特征、待推荐视频特征和多场景上下文特征；将所述目标特征输入至视频推荐模型，得到各场景下待推荐视频的点击率预测得分；根据所述点击率预测得分的排序结果，得到在各场景下待推荐视频的推荐排序结果。本申请提供的视频推荐方法及装置可以适应各个场景下各个用户的偏好，极大地提高视频推荐在多用户多场景下的针对性和准确性。
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公开(公告)号：CN115700820A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110806018.0
申请日：2021-07-16
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/146 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种数字识别方法、装置、电子设备及存储介质。其中，方法包括：获取待处理图像；所述待处理图像至少包含目标设备的显示区域显示的数据；所述目标设备的显示区域显示的数据包含至少一个数字；基于轮廓提取的方式，在所述待处理图像中确定所述至少一个数字中每个数字对应的数字区域；在每个数字区域中确定与数字的笔画对应的七个笔画区域，并确定每个笔画区域的像素值；根据每个笔画区域的像素值，确定每个数字区域的每个笔画区域的笔画占用情况；根据每个数字区域的每个笔画区域的笔画占用情况，识别每个数字区域的数字。
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公开(公告)号：CN117150054A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311038448.8
申请日：2023-08-16
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/435 , G06N3/098 , G06F16/432
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种媒资召回方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取当前媒资的海报图片及文本描述，生成海报特征向量和文本特征向量，输入多模态交叉联合学习网络第一层进行模态内特征学习，分别得到第一输出结果和第二输出结果并输入联合学习网络第二层捕捉文本和图像模态间联系，分别得到第三输出结果和第四输出结果并进行拼接，输入联合学习网络第三层进行多模态特征联合学习，得到当前媒资的联合表示；基于联合表示，计算当前媒资与其他媒资之间的相似度并排序，确定召回媒资集合。本发明通过堆叠的三层网络结构进行多模态交叉联合学习，考虑了图像模态对用户行为的影响，增加了召回样本的多样性，可以提升推荐效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116910560A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310953986.3
申请日：2023-07-31
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/20 , G06N5/02 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种媒资标签预测模型的训练方法及媒资标签预测方法，该训练方法将用于存储媒资信息的知识图谱中相同媒资的图谱标签信息和图谱补充信息进行融合，得到初始正样本，并将初始正样本转化为提示模板，将软提示向量与提示模板进行融合，得到目标正样本；基于图谱标签信息，确定目标负样本，并基于目标正样本和目标负样本，对预训练模型进行迭代训练，得到标签预测模型。该训练方法可以充分挖掘媒资信息和预训练模型本身的语义信息，使得小样本情况下，不需要特别准备媒资方面的语料库做进一步预训练也能够让标签预测模型获得高准确度，不需要人工再次调整，可以节约人力成本。
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公开(公告)号：CN111191529B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201911298894.6
申请日：2019-12-17
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明的实施方式提供了一种处理异常工单的方法，其中，所述异常工单为除质检结论为合格的工单以外的其他工单。所述处理异常工单的方法包括：通过深度神经网络模型从所述异常工单中提取特征属性，其中，该特征属性具有m个维度，m>200；将所述特征属性转换成状态矩阵；将所述状态矩阵输入到异常工单决策模型中，其中，所述异常工单决策模型是以经过人工处理的异常工单的信息记录为样本数据通过深度强化学习算法训练得到的，所述异常工单决策模型的输入量为所述状态矩阵，所述异常工单决策模型的输出量为表征处理方案的权重向量；及通过所述异常工单决策模型计算出针对所述异常工单的处理方案。
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公开(公告)号：CN111985465A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010825772.4
申请日：2020-08-17
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施方式涉及图像处理技术领域，公开了一种文本识别方法、装置、设备及存储介质。本发明中，在基于预设的文本检测模型识别出待识别文本图像中包含的多个文本框后，通过基于各文本框的定位信息来确定对应文本框的中心坐标和行高，进而基于确定的中心坐标和行高对各文本框进行排序，从而将断开的同行文本、多个短文本能够按照实际顺序进行排序，最终基于排序获得的能够标识文本框在待识别文本图像中正确顺序的目标识别顺序将文本框输入预设的文本识别模型进行解析，从而保证了从待识别文本图像中识别出的文本信息的完整性和准确性。
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公开(公告)号：CN111191529A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911298894.6
申请日：2019-12-17
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明的实施方式提供了一种处理异常工单的方法，其中，所述异常工单为除质检结论为合格的工单以外的其他工单。所述处理异常工单的方法包括：通过深度神经网络模型从所述异常工单中提取特征属性，其中，该特征属性具有m个维度，m>200；将所述特征属性转换成状态矩阵；将所述状态矩阵输入到异常工单决策模型中，其中，所述异常工单决策模型是以经过人工处理的异常工单的信息记录为样本数据通过深度强化学习算法训练得到的，所述异常工单决策模型的输入量为所述状态矩阵，所述异常工单决策模型的输出量为表征处理方案的权重向量；及通过所述异常工单决策模型计算出针对所述异常工单的处理方案。
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公开(公告)号：CN116958976A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210774351.2
申请日：2022-07-01
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V30/14 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V30/18
Abstract: 本申请公开了一种检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：获取待检测图像和目标检测模型，目标检测模型包括区域检测子模型和字符检测子模型；将待检测图像输入区域检测子模型，得到待检测图像中的书写区域和选中区域；将书写区域输入字符检测子模型，得到书写区域中的书写内容；基于待检测图像中不同类别的项目内容对待检测图像进行分割处理，得到分割位置信息；基于书写区域的第一位置信息、选中区域的第二位置信息、分割位置信息和预设的位置与语义之间的映射关系，分别确定书写区域和选中区域对应的语义信息，得到检测结果。如此，在语义分析的时候结合分割技术，增强识别结果的准确性，减少识别时长，并且简化识别过程。
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