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公开(公告)号：CN113961721B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202111298783.2
申请日：2021-11-04
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本申请实施例公开了一种知识图谱辅助构建方法、装置、设备及存储介质，通过对已有的知识图谱中的各关联关系进行抽象得到通用概念和关系，在利用三元组构建实例图谱后，对实例图谱中的各个实体进行聚类，得到聚类结果，最后根据实例图谱的类型对应的通用概念和关系，以及聚类结果，构建知识图谱本体。可见基于本申请，自动实现对实体进行总结和归纳的一些环节，加之通用概念和关系的辅助，使得构建知识图谱的过程大大减少了专家/图谱构建者对实体进行总结和归纳的工作量，从而降低了知识图谱构建难度。
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公开(公告)号：CN114757263A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210289264.8
申请日：2022-03-23
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种增加训练数据的方法、相关设备及可读存储介质。本方案中，利用训练数据集对第一模型进行训练，得到第二模型；确定第二模型对训练数据集中各训练数据的预测结果；确定训练数据集中与预测结果为错误的训练数据相似的训练数据作为要增加的训练数据，将其添加至训练数据集中，生成新的训练数据集。由于模型对预测结果为正确的训练数据对应情形的特征学习的较好，对预测结果为错误的训练数据对应情形的特征学习不够，因此，在本申请中从候选数据集中确定与预测结果为错误的数据相似的候选数据作为要增加的训练数据，能够准确覆盖模型学习较差的情形，使得深度学习模型能够快速达到较好的效果。
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公开(公告)号：CN117077902A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210482482.3
申请日：2022-05-05
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/20 , G06F21/62 , G06F16/9538 , G08B13/196 , G08B13/24 , G08B21/02
Abstract: 本申请公开了一种校园信息管理系统，该校园信息管理系统包括信息获取系统和信息展示系统；而且该校园信息管理系统的工作原理具体为：先由该信息获取系统获取目标学校的待展示校园信息，以使该待展示校园信息能够准确地表示出该目标学校的实况；再由该信息展示系统展示该待展示校园信息，以使该目标学校的相关人员能够从该信息展示系统中查看到该待展示校园信息，从而使得该相关人员能够从该待展示校园信息中了解到该目标学校实时所处状态，进而使得该相关人员能够基于该待展示校园信息更好地管理该目标学校，如此能够提高针对目标学校的校园管理效果。
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公开(公告)号：CN114724001A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210651851.7
申请日：2022-06-10
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06K9/62 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种图像多属性识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标图像；基于第一属性识别模型预测目标图像的多属性类别；第一属性识别模型采用多个图像样本和对应的样本标签训练得到；多个图像样本包括第一种样本和/或第二种样本以及第三种样本，第一种样本对应的样本标签包括对应样本在多属性维度下的预测属性类别，第二种样本对应的样本标签包括对应样本在多属性维度中一部分维度下的真实属性类别和另一部分维度下的预测属性类别，第三种样本对应的样本标签包括对应样本在多属性维度下的真实属性类别，预测属性类别基于采用第三种样本和对应的样本标签训练得到的第二属性识别模型预测。本发明提供的方法具有较好的识别效果。
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公开(公告)号：CN115115922B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210819858.5
申请日：2022-07-13
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开了一种目标检测模型训练方法、装置、设备及可读存储介质。该方案中，获取第一训练数据集和第二训练数据集和目标检测模型，第一训练数据集中的训练数据的标签为人工标注的标签，第二训练数据集中的训练数据是无标签数据；基于训练好的目标检测教师模型预测得到第二训练数据集中的训练数据的标签；利用第一训练数据集、第一训练数据集中的训练数据的标签、第二训练数据集以及所述第二训练数据集中的训练数据的标签对目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型。上述方案中，通过训练好的目标检测教师模型得到无标签数据的伪标签，实现利用无标签数据训练目标检测教师模型的目的，使得目标检测模型的训练无需依赖大量标注数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115115922A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210819858.5
申请日：2022-07-13
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种目标检测模型训练方法、装置、设备及可读存储介质。该方案中，获取第一训练数据集和第二训练数据集和目标检测模型，第一训练数据集中的训练数据的标签为人工标注的标签，第二训练数据集中的训练数据是无标签数据；基于训练好的目标检测教师模型预测得到第二训练数据集中的训练数据的标签；利用第一训练数据集、第一训练数据集中的训练数据的标签、第二训练数据集以及所述第二训练数据集中的训练数据的标签对目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型。上述方案中，通过训练好的目标检测教师模型得到无标签数据的伪标签，实现利用无标签数据训练目标检测教师模型的目的，使得目标检测模型的训练无需依赖大量标注数据。
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公开(公告)号：CN113961721A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111298783.2
申请日：2021-11-04
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种知识图谱辅助构建方法、装置、设备及存储介质，通过对已有的知识图谱中的各关联关系进行抽象得到通用概念和关系，在利用三元组构建实例图谱后，对实例图谱中的各个实体进行聚类，得到聚类结果，最后根据实例图谱的类型对应的通用概念和关系，以及聚类结果，构建知识图谱本体。可见基于本申请，自动实现对实体进行总结和归纳的一些环节，加之通用概念和关系的辅助，使得构建知识图谱的过程大大减少了专家/图谱构建者对实体进行总结和归纳的工作量，从而降低了知识图谱构建难度。
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公开(公告)号：CN114926800A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210581791.6
申请日：2022-05-26
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种图像特征获取方法、图像检索方法及相关设备，针对图像中对象的某些部位不可见的情况，本发明提供的图像特征获取方法先确定图像中对象的可见关键点信息，然后基于可见关键点信息定位出可见关键区域，接着获取可见关键区域的特征，然后基于可见关键区域的特征预测不可见关键区域的特征，如此可获得所有关键区域的特征即局部特征，在此基础上，将局部特征与全局特征融合，可得到能较好表征图像中对象的综合特征。在本发明提供的图像特征获取方法的基础上，本发明还提供了图像检索方法，由于图像检索采用的图像特征为采用本发明提供的图像特征获取方法获得的能够较好表征图像中对象的图像特征，因此，最终可获得较好的检索效果。
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公开(公告)号：CN114817592A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210467709.7
申请日：2022-04-29
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/53 , G06F16/532 , G06F16/583 , G06K9/62 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供了一种图像检索方法、相关方法及相关设备，其中，图像检索方法包括：获取待检索图像，作为目标图像；从若干场景中确定目标图像所属的场景，作为目标场景；基于若干场景分别对应的特征获取方式中目标场景对应的特征获取方式，获取目标图像对应的特征向量；基于目标图像对应的特征向量和检索图像库中各图像分别对应的特征向量，确定检索图像库中各图像分别与目标图像的相似度，其中，检索图像库中一图像对应的特征向量基于该图像所属场景对应的特征获取方式获得；根据确定出的相似度，确定目标图像对应的图像检索结果。本发明提供的图像检索方法具有较广的应用范围和较高的检索准确度，用户体验较好。
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