公开(公告)号：CN110796154B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN201811070244.1

申请日：2018-09-13

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 张长征 ,  金鑫 ,  涂丹丹

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本申请公开了一种计算设备执行的训练物体检测模型的方法。该方法将第一阶段训练完毕后的分类器复制成至少两个，在第二阶段的训练中，复制出的每个分类器用于检测尺寸不同的待检测物体，并根据检测结果对物体检测模型进行训练。该方法通过两阶段的训练态获得的物体检测模型对待检测物体的检测准确度更高。

公开(公告)号：CN113261012B

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN201980075397.1

申请日：2019-11-28

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 李瑶鑫 ,  张长征 ,  陈晓仕 ,  涂丹丹

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/70 ,  G06V10/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G16H30/40 ,  G16H50/20 ,  G06T11/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/50

Abstract: 本申请涉及人工智能领域，提供了一种处理图像的方法、装置及系统，该方法包括：获取多个图像块，该多个图像块由待分析的病理图像分割得到；将多个图像块输入至第一分析模型，获得第一分析结果，其中，第一分析模型根据可疑病变成分的数目或面积对所述多个图像块中的每个图像块进行分类；将第一分析结果中的至少一个第二类型图像块输入至第二分析模型，第二分析模型分析输入的每个第二类型图像块的可疑病变成分的位置，获得第二分析结果；最后，综合第一分析结果和第二分析结果获得该病理图像的最终分析结果。上述方法通过两个分析模型对病理图像进行分析，可以减少因人为主观因素造成的对病理图像分析结果判断错误的问题。

公开(公告)号：CN110795976B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN201810987040.8

申请日：2018-08-28

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 张长征 ,  金鑫 ,  涂丹丹

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种计算设备执行的训练物体检测模型的方法。该方法包括：获取系统参数，例如主干网络的感受野、训练图像的尺寸、训练图像中的待检测物体的尺寸、训练计算能力、待检测物体的复杂度；根据系统参数确定配置参数；根据配置参数和主干网络输出的特征图，建立可变卷积网络。基于可变卷积网络输出的特征识别待检测物体，根据识别结果和先验结果的对比训练主干网络和可变卷积网络。任一可变卷积层使用的卷积核在执行卷积的过程中可以向任意方向偏移。该方法训练出来的物体检测模型对待检测物体的识别准确度更高。

公开(公告)号：CN112699907B

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN201911008258.5

申请日：2019-10-22

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 唐蓉玮 ,  张长征 ,  涂丹丹

IPC: G06F18/25

Abstract: 本申请提供一种数据融合的方法、装置和设备，涉及人工智能领域。该方法包括：获取N个第一输入数据，其中，该N个第一输入数据分别为N个不同的模态的数据，该N个第一输入数据的维度相同，N为大于或等于2的正整数；对该N个第一输入数据进行特征提取，获得N个第一特征数据；对该N个第一特征数据进行融合，获得第一关联数据，该第一关联数据包括该N个第一特征数据之间的关联信息；对该第一关联数据中的每一个维度的数据进行权重分配，获得第一输出数据。上述技术方案能够将多模态数据进行融合，将利用该方法融合后的数据用于深度学习预测获得的预测结果的准确度较高。

公开(公告)号：CN117676326A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202210967695.5

申请日：2022-08-12

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 袁文广 ,  张长征 ,  朱森华 ,  涂丹丹

IPC: H04N23/67 ,  H04N23/60 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种对焦方法，该方法中，将第一图像输入神经网络，以通过神经网络获得第一图像的深度信息，第一图像为可见光图像，第一图像为通过相机拍摄而得到的图像；然后，基于第一图像的深度信息，控制相机进行对焦。通过该方法，可以在不采用诸如激光测距仪或者深度相机等额外的硬件设备的情况下，通过神经网络获得第一图像的深度信息，并基于该深度信息实现相机的快速精准对焦，可见，该方法通用性较强，可应用到不具备测距功能的相机中，从而可以适用于多种应用场景。

公开(公告)号：CN119031095A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202311044779.2

申请日：2023-08-18

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 张长征 ,  朱森华 ,  欧阳明

IPC: H04N7/18 ,  H04N23/661 ,  H04N23/698 ,  H04W4/024 ,  H04W84/06

Abstract: 本申请提供了一种图像处理方法及图像处理装置。该方法可参考与期望检查点相关的检查对象的期望区域及机器人按照期望检查点移动至的实际检查点的位置，来对机器人拍摄的与实际检查点相关的第二全景图像提取感兴趣区域的图像，即便机器人自身定位不准确，也能够参考准确的期望区域来从定位位置不准处拍摄的第二全景图像中提取到检查对象的完整、且准确的图像，对检查对象的巡检更到位。

公开(公告)号：CN116266483A

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202111540631.9

申请日：2021-12-16

Applicant: 华为云计算技术有限公司 ,  广州呼吸健康研究院

Inventor： 王译民 ,  张长征 ,  涂丹丹 ,  高怡 ,  郑劲平 ,  陈晓仕

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G16H70/60

Abstract: 本发明公开了一种医疗检测数据的判读方法及装置。其中方法为：获取待判读的医疗检测数据，待判读的医疗检测数据包括检测图像和指标数据；对检测图像进行图像识别，获得图像识别数据；利用规则库对指标数据和图像识别数据进行判读，获得判读结果，其中，规则库中的判读规则是根据数据挖掘算法对多个已判读数据进行挖掘分析获得的，规则库随着判读过程动态更新，由于规则库中的判读规则是根据数据挖掘算法对多个已判读数据进行挖掘分析获得的，可以挖掘出人为难以发现的潜在数据规律，提取到更为准确的判读规则，并且规则库随着判读过程动态更新，可以丰富规则库覆盖到的数据规律，从而可以提升医疗检测数据的自动化判读的准确性。

公开(公告)号：CN116188669A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202111426615.7

申请日：2021-11-27

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 张长征 ,  朱森华 ,  涂丹丹

IPC: G06T17/00

Abstract: 本申请提供了一种脑图谱绘制方法、系统及相关设备，其中，该方法可包括以下步骤：获取第一脑图谱，向用户提供第一脑图谱中的关键点所在的多个神经纤维片段，获取用户输入的修正信息，其中，关键点包括第一脑图谱中的多个神经纤维片段的交叉点或单个神经纤维片段的分叉点，根据修正信息对多个神经纤维片段之间的连接关系进行修正，输出第二脑图谱，使得用户对脑图谱内的神经纤维进行人工修正时，用户可对关键点附近行神经纤维之间的连接关系进行修正，无需再对扭曲、交错纵横、相互缠绕的神经纤维进行辨别，可以提高人工修正脑图谱内神经纤维之间连接关系的效率，从而提高脑图谱绘制的效率。