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公开(公告)号：CN118334663A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410760236.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/94 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06F16/51
Abstract: 本申请实施例提供一种一站式人工智能图像处理模型构建方法及装置，方法包括：创建图像标注任务，确定对应的图像处理模型的结构，并根据所述标准化标签存储的图像数据进行图像处理模型的训练，得到所述图像处理模型；根据与图像处理模型对应的模型定义规范确定目标部署硬件相应的前处理接口、推理接口以及后处理接口，通过推理接口将经过前处理接口处理后的标准化标签存储的图像数据输入至图像处理模型，并通过后处理接口处理图像处理模型的模型输出，根据模型输出确定对应的模型精度，在模型精度符合预设精度条件时将图像处理模型部署至目标部署硬件；本申请能够实现数据标注、模型训练、模型转换和模型部署等全流程的一体化集成,提高开发效率,降低开发成本,确保训练精度与部署精度的高度一致性。
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公开(公告)号：CN118334663B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410760236.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/94 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06F16/51
Abstract: 本申请实施例提供一种一站式人工智能图像处理模型构建方法及装置，方法包括：创建图像标注任务，确定对应的图像处理模型的结构，并根据所述标准化标签存储的图像数据进行图像处理模型的训练，得到所述图像处理模型；根据与图像处理模型对应的模型定义规范确定目标部署硬件相应的前处理接口、推理接口以及后处理接口，通过推理接口将经过前处理接口处理后的标准化标签存储的图像数据输入至图像处理模型，并通过后处理接口处理图像处理模型的模型输出，根据模型输出确定对应的模型精度，在模型精度符合预设精度条件时将图像处理模型部署至目标部署硬件；本申请能够实现数据标注、模型训练、模型转换和模型部署等全流程的一体化集成,提高开发效率,降低开发成本,确保训练精度与部署精度的高度一致性。
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公开(公告)号：CN119338701A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411885856.1
申请日：2024-12-20
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06T5/60 , H04N23/71 , H04N5/262 , G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例提供一种基于深度学习神经网络的视频图像快速调节方法，通过针对不同光照场景构建参数映射数据库，基于运动目标区域的亮度分布和边缘对比度建立图像质量评价体系。通过残差神经网络剪枝评估机制，计算网络各层对目标区域的特征提取敏感度，保留关键神经元并引入通道注意力机制，增强对光照突变的响应能力。同时构建参数敏感度评估矩阵，根据不同参数对目标区域的影响程度设定调节优先级，采用平滑过渡策略实现实时参数调节。该方法有效解决了传统调节方案响应速度慢、调节效果不稳定的问题，提升了复杂光照环境下的图像质量。
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公开(公告)号：CN119338701B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411885856.1
申请日：2024-12-20
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06T5/60 , H04N23/71 , H04N5/262 , G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例提供一种基于深度学习神经网络的视频图像快速调节方法，通过针对不同光照场景构建参数映射数据库，基于运动目标区域的亮度分布和边缘对比度建立图像质量评价体系。通过残差神经网络剪枝评估机制，计算网络各层对目标区域的特征提取敏感度，保留关键神经元并引入通道注意力机制，增强对光照突变的响应能力。同时构建参数敏感度评估矩阵，根据不同参数对目标区域的影响程度设定调节优先级，采用平滑过渡策略实现实时参数调节。该方法有效解决了传统调节方案响应速度慢、调节效果不稳定的问题，提升了复杂光照环境下的图像质量。
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公开(公告)号：CN118298251B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410717357.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/50
Abstract: 本申请实施例提供一种基于多数据源目标检测模型的图像识别方法及装置，方法包括：将多个已标注物体标签的预设大规模图像数据集分别对应一个预先构建的目标检测模型的检测头进行目标检测模型预训练，确定对应的预训练损失和与预训练损失对应的预训练模型；在预训练模型中输入多个预设任务数据集，判断输入的预设任务数据集的图像类别是否包含已标注的物体标签，若包含，则对预训练模型进行任务训练，确定任务训练损失和与任务训练损失对应的任务模型；根据任务模型对预训练模型进行自蒸馏训练，确定自蒸馏训练的总训练损失和对应的目标检测模型；本申请能够在不增加标注成本的情况下，完成多个数据源的目标检测模型训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118247693A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410659872.2
申请日：2024-05-27
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
IPC: G06V20/20 , G06V10/75 , G06V10/764
Abstract: 本申请涉及一种基于动静态目标分离的多源多模态数据有效信息提取方法，通过接收线下场景的多源多模态数据，确定多源多模态数据中的动态目标和静态目标；将动态目标和静态目标添加至核心关注目标队列或非核心关注目标队列，提取非核心关注目标队列中目标的基础信息；并根据不同模态数据的信息提取复杂度，提取核心关注目标队列中目标的精细化信息对核心关注目标的实时精细化信息提取。同时，核心关注目标的类别和属性可自由定义，只需要更换对应的算法、通过本申请实现了一种软定义的多模态有效信息提取技术，能够提升信息提取的效率和对于不同场景下的适配性，同时提升了虚实叠加的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN119177786B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411701002.3
申请日：2024-11-26
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种建筑表面清洗设备，涉及建筑物清洁养护技术领域。该建筑表面清洗设备包括第一轨道装置、第二轨道装置以及清洗装置。本发明提供的建筑表面清洗设备在进行清洗作业时，将第一轨道装置安装在待清洗建筑，并使得第二轨道装置沿第一轨道装置移动，清洗装置沿第二轨道装置移动，以使得清洗装置能够围绕待清洗建筑移动的同时沿着待清洗建筑上下运动，进行清洗作业。本发明的建筑表面清洗设备只需要将第一轨道装置安装在建筑表面，不需要假设人工操作的清洗平台，并且能够覆盖待清洗建筑的大部分表面，提高了清洗效率和清洗效果。
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公开(公告)号：CN119177786A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411701002.3
申请日：2024-11-26
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种建筑表面清洗设备，涉及建筑物清洁养护技术领域。该建筑表面清洗设备包括第一轨道装置、第二轨道装置以及清洗装置。本发明提供的建筑表面清洗设备在进行清洗作业时，将第一轨道装置安装在待清洗建筑，并使得第二轨道装置沿第一轨道装置移动，清洗装置沿第二轨道装置移动，以使得清洗装置能够围绕待清洗建筑移动的同时沿着待清洗建筑上下运动，进行清洗作业。本发明的建筑表面清洗设备只需要将第一轨道装置安装在建筑表面，不需要假设人工操作的清洗平台，并且能够覆盖待清洗建筑的大部分表面，提高了清洗效率和清洗效果。
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公开(公告)号：CN118298250B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410716215.7
申请日：2024-06-04
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40
Abstract: 本申请实施例提供一种数据智能标注方法及装置，涉及人工智能领域，方法包括：接收用户发送的图像数据标注指令，根据图像数据标注指令确定对应的待标注图像，采用任务分类模型和计算机视觉自监督模型中分类精度较大的一个进行待标注图像的类别标注操作；采用任务检测模型和开放词汇检测模型中检测精度较大的一个进行待标注图像的目标标注操作，采用任务分割模型和SAM分割模型中分割精度较大的一个进行待标注图像的实例分割操作；根据类别标注操作、目标标注操作以及实例分割操作，得到经过标注后的图像；本申请能够有效提高数据标注的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN118247693B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410659872.2
申请日：2024-05-27
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
IPC: G06V20/20 , G06V10/75 , G06V10/764
Abstract: 本申请涉及一种基于动静态目标分离的多源多模态数据有效信息提取方法，通过接收线下场景的多源多模态数据，确定多源多模态数据中的动态目标和静态目标；将动态目标和静态目标添加至核心关注目标队列或非核心关注目标队列，提取非核心关注目标队列中目标的基础信息；并根据不同模态数据的信息提取复杂度，提取核心关注目标队列中目标的精细化信息对核心关注目标的实时精细化信息提取。同时，核心关注目标的类别和属性可自由定义，只需要更换对应的算法、通过本申请实现了一种软定义的多模态有效信息提取技术，能够提升信息提取的效率和对于不同场景下的适配性，同时提升了虚实叠加的准确性和实时性。
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