专利名称：一种面向边缘计算的轻量级语音关键词识别方法      申请号：2020100871313     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本发明公开了一种面向边缘计算的轻量级语音关键词识别方法，包括下述步骤：信号预处理，剔除噪音信号；声学特征提取；构建采用了首层特征增强方法和轻量级组件的轻量级语音关键词识别模型EdgeCRNN，轻量级组件包括深度可分离卷积和残差结构；构造适合语音关键词识别任务的基础模块Base‑Block和下采样模块CRNN‑Block，并基于基础模块和下采样模块构造EdgeCRNN；将特征输入EdgeCRNN模型中进行语音识别。本发明采用特征增强方法、深度可分离卷积和深度残差结构设计了一种轻量级语音关键词识别模型，极大的减少了硬件资源消耗，使得模型能在资源受限的设备上平稳、流畅地运行，避免了用户隐私的泄露。

专利名称：一种基于视觉的弹琴机器人控制方法及装置      申请号：2022115855223     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本发明提供了一种基于视觉的弹琴机器人控制方法及装置，方法包括：利用获取到的视觉信息对机器人末端的手爪和琴键进行标定，得到琴键图像坐标系与手爪空间坐标系的变换关系；利用获取到的曲谱图像进行自主识别，得到曲谱信息；根据所述曲谱信息规划机械臂和手爪的最优动作组合；根据所述最优动作组合确定控制指令，并将所述控制指令发送至所述机械臂和手爪，以使所述机械臂和手爪进行动作。本发明能够实现弹琴机器人“手—琴”的便捷标定和曲谱图像的自主识别，并对弹琴机器人的弹奏动作组合进行优化，有效的提升弹琴机器人的弹奏效率和效果。

专利名称：基于深度学习和有限元建模的组织变形模拟系统及方法      申请号：2019102994033     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习和有限元建模的组织变形模拟系统及方法，利用有限元建模的优势，并且通过深度学习的方法以减少建模和仿真的计算量。该系统包括图像采集装置和处理器；所述图像采集装置，用于采集原始图像和目标图像，并传输至处理器；所述处理器，用于选取原始图像和目标图像的感兴趣区域，建立原始三维有限元模型和目标形变三维有限元模型，并进行三维配准，得到原始三维有限元模型与目标形变有限元模型之间的旋转平移矩阵，对旋转平移矩阵进行有限元分析，提取有限元特征，模拟目标形变组织三维模型。

专利名称：一种具有远程传输功能的多功能智能翻译眼镜      申请号：2023214463234     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：实用新型   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本实用新型涉及智能翻译眼镜技术领域，且公开了一种具有远程传输功能的多功能智能翻译眼镜，包括主体机构、内部机构和散热机构，所述内部机构位于主体机构的内部，所述散热机构位于主体机构的内部，所述主体机构包括智能眼镜架一、智能眼镜架二和支撑架一，所述智能眼镜架二固定安装在智能眼镜架一的前侧，所述支撑架一固定安装在智能眼镜架一的下端，所述主体机构还包括加固装置、支撑架二、安装盒一、安装盒二、镜框本体、连接架和保护盖。该具有远程传输功能的多功能智能翻译眼镜，可使得人们在进行剧烈运动的时候，该具有传输功能的智能翻译眼镜不会脱落，进而就不会摔倒地上，提高了该设备的使用寿命。

专利名称：基于人脸识别的校园智能安防装置      申请号：2021205499420     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：实用新型   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本实用新型公开的属于智能安防技术领域，具体为基于人脸识别的校园智能安防装置，其包括安装座、旋转电机和壳体，所述旋转电机固定安装在安装座的右侧壁，所述旋转电机的输出端嵌入安装有连接架，所述连接架的底部固定安装有电动伸缩杆，所述壳体固定安装在电动伸缩杆的底部，所述壳体的顶部固定安装有摄像头，所述壳体内腔的底部固定安装有控制器，所述壳体的前侧壁固定安装有显示屏，本申请文件中，能够通过蜂鸣器及时提醒安保人员发现，防止陌生人进入校园，提高了校园的安全措施，便于对装置的高度和角度进行调节，适用范围广，提高了装置的使用效果。

专利名称：一种带有学习功能的人工智能养老监护求助装置      申请号：2020222037714     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：实用新型   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本实用新型公开了一种带有学习功能的人工智能养老监护求助装置，包括自助拐杖，自助拐杖为两段式结构且分别为下支柱和上支柱，下支柱的内部开设有导向槽且底部活动设置有三角支撑架，导向槽内置有蓄电池，蓄电池通过线路连接有电动推杆，电动推杆的下端固定于导向槽的内壁上且动力输出端连接有顶杆，顶杆的上端固定于上支柱的下端，三角支撑架包括活动套嵌于下支柱的套管和通过合页活动连接于套管下方的三组支撑板，套管上螺纹固定有旋钮。本实用新型设计了一种专门用于老年人使用的可自助式拐杖，当老年人在行走的过程中出现摔倒情况时，可以将底部的支撑结构打开并手扶上端的把手，可以协助老年人起身，提高老年人的安全性和实用性。

专利名称：一种AI人工智能教学产品装置      申请号：2022217133316     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：实用新型   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本实用新型公开了一种AI人工智能教学产品装置，涉及人工智能技术领域，包括教学产品装置本体，教学产品装置本体的一侧设置有显示屏，教学产品装置本体的一侧还设置有两个呈对称分布的扬声器，教学产品装置本体的一侧设置有摄像头。转动转轴杆，这样就会带动两个第二转轮进行转动，这样就会带动传动带开始传动，并且传动带会带动固定板沿着传动带行移动，这时固定板就会带动清洁棉对显示屏进行清洁，而使用完成后反转转轴杆，这样就能够带动固定板移动回使用前的位置，在移动的同时清洁棉继续对显示屏进行清理，并且固定板均匀排布，盖在显示屏上，能够防止其他物体撞击到显示屏，对显示屏进行保护，由此达到了方便清理显示屏的作用。

专利名称：基于人工智能的运动状态量评估方法      申请号：2023112794307     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 基于人工智能的运动状态量评估方法，属于健康数据处理领域，包括：（1）运动状态量评估数据采集，之后标注为五个等级；（2）数据预处理，包括缺失值处理，数据标准化，异常值处理，异常值检测；（3）训练数据扩充；（4）数据特征提取，包括初始化，计算损失和梯度，势垒建立，计算隧道损失概率，概率隧道决策，层间信息交换，权重更新，迭代；（5）训练分类器，包括初始化蜜源，搜索参数，动态调整KELM学习率，权重稀疏化，训练核极限学习机；（6）运动状态量评估。本发明使生成的数据更贴近实际应用，提高模型的泛化能力；有效避免神经网络训练过程中的局部最优问题，同时提高分类器的准确性、增加鲁棒性。

专利名称：一种基于图神经网络的微服务响应时间预测方法和系统      申请号：2021112977756     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本发明实施例提供一种基于图神经网络的微服务响应时间预测方法和系统，建立响应时间预测模型，为了收集训练网络模型，需要对软件系统的整体进行部署并测试、记录其数据。在不同外部负载条件以及不同的资源部署状态下对系统进行测试，并以部署的微服务为单位，记录其请求服务数量、服务响应时间、资源配置信息等。将收集到的数据做为训练数据集；以服务请求数量、容器模版信息、部署容器数量信息，及微服务之间的调用关系图为输入；各微服务在未来一段时间S中的响应时间为输出，进行模型训练，最终得到微服务的响应时间预测模型。微服务响应时间预测模型能够为微服务系统的资源调度、服务资源扩展提供支持，达到优化软件系统整体性能的目的。

专利名称：基于改进VGG16模型的建筑氛围评价方法、系统、设备及介质      申请号：2024100611066     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/12  
摘要： 本发明涉及建筑氛围分类技术领域，尤其涉及基于改进VGG16模型的建筑氛围评价方法、系统、设备及介质，所述方法具体包括：获取建筑图像数据集；构建改进VGG16模型的网络结构，生成初始建筑氛围分类模型；对所述建筑图像数据集进行预处理后，根据预处理后的建筑图像数据集对所述初始建筑氛围分类模型进行训练，获得目标建筑氛围分类模型；根据所述目标建筑氛围分类模型，结合梯度加权类激活映射方法，获得输入建筑图像是否符合宁静氛围的结果，以及所述输入建筑图像的各个特征对宁静氛围的结果的影响程度。本发明通过对建筑环境的感知数据进行处理和分析，实现了对建筑氛围的客观、准确、高效的量化预测。

专利名称：一种基于人工智能的桥梁检测图像识别方法及系统      申请号：2024110186369     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/12  
摘要： 本申请提供一种基于人工智能的桥梁检测图像识别方法及系统，包括：针对能见度增强后的桥梁图像，利用多尺度Retinex算法进行对比度增强，突出桥梁结构轮廓，通过自适应直方图均衡化方法平衡图像亮度分布，消除光照不均和阴影干扰，获取光照归一化后的桥梁图像；针对散射校正后的桥梁图像，通过形态学顶帽运算提取桥梁结构的多尺度特征，采用局部自相似性度量聚类桥梁表面纹理，获取尺度归一化和纹理分割后的桥梁结构图像；根据桥梁骨架结构图，通过结构张量分析确定桥梁表面各向异性区域，利用灰度共生矩阵提取各向异性区域的高阶纹理特征，构建桥梁损伤的纹理特征字典。

专利名称：基于人工智能的增材制造流程优化方法及系统      申请号：2024110663565     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/12  
摘要： 本发明涉及增材制造技术领域，具体公开基于人工智能的增材制造流程优化方法及系统，该方法包括：获取增材制造的材料特性参数，通过材料特性参数对材料热物理性质和材料光物理性质进行评估，综合分析得到材料特性评估参量；根据材料特性评估参量匹配得到增材制造部件孔隙率异常变化评估阈值和增材制造部件温度异常变化评估阈值，综合分析得到增材制造部件异常程度评估指数；根据增材制造部件异常程度评估指数对增材制造工艺参数进行调节。本发明实现增材制造流程的自动化控制与决策，提高生产效率，同时根据增材制造部件的材料特性、孔隙率和温度对工艺参数进行实时调控，确保零件成形的稳定性，减少后处理工作量。

专利名称：一种基于一阶和二阶无损统计自适应融合的深度表征算法      申请号：2024104622587     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能 图像处理 图像分类 深度卷积神经网络 深度学习网络   相似专利 发布日：2025/06/11  
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于一阶和二阶无损统计自适应融合的深度表征算法，包括：对于利用深度卷积网络中的骨干网络提取的张量特征，进行粗粒度和细粒度的无损运算。然后，对于进行两阶段信息无损运算的张量特征，计算一阶和二阶统计特征，构建构建一阶和二阶自补偿转化矩阵，对一阶和二阶统计特征进行补偿运算。最后，对于完成自补偿运算的一阶统计特征和二阶统计特征，构建适配矩阵，完成一阶和二阶无损统计特征的自适应融合。本发明过张量特征的信息无损运算，一阶和二阶统计特征的补偿计算，自适应融合，能够减少张量特征中所蕴含的大量有限信息的损失，提高深度表征性能。

专利名称：一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法      申请号：2023100395908     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：人工智能 图像处理 深度学习 计算机视觉 目标检测 目标跟踪   相似专利 发布日：2025/06/10  
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，包括：获取RGB阴影图像及其对应的阴影掩模图像，转换为Lab颜色空间下的阴影图像，并进行图像增强；提取图像增强后的阴影图像 颜色空间里的明度通道和颜色通道；将明度通道和图像增强后的阴影掩膜送入明度对比网络，得到明度差异特征；将颜色通道和图像增强后的阴影掩膜送入颜色差异网络，得到颜色差异特征；根据明度差异特征和颜色差异特征使用阴影去除生成对抗网络进行图像阴影去除。本发明在阴影去除过程中同时利用了RGB通道和Lab通道信息，通过阴影内外明度和颜色特征的差异，可以得到更好的阴影去除效果。

专利名称：一种基于词向量增强的文本对抗防御方法      申请号：202211516945X     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：人工智能 信息安全 自然语言处理 深度学习 图像处理 信号分析 深度神经网络 对抗训练 文本识别   相似专利 发布日：2025/06/10  
摘要： 本发明涉及一种基于词向量增强的文本对抗防御方法，包括通过Python第三方库nltk查询常用英语单词的语义关联单词并根据语义关联关系组成单词关系图网络；根据单词关系图网络计算常用英语单词与其语义关联单词的相似度得到常用英语单词的坐标；根据常用英语单词的坐标利用势函数计算常用英语单词与其语义关联单词之间的语义交互强度；根据常用英语单词的原始词向量、常用英语单词与其语义关联单词的语义交互强度对常用英语单词的原始词向量进行加强得到常用英语单词的加强词向量；将原始单词的加强词向量作为训练样本输入目标模型对目标模型进行训练，通过训练好的目标模型对文本进行检测，提高目标模型的分类准确性和鲁棒性。

专利名称：一种基于义原知识和抽象语义表征的复述语句识别方法及系统      申请号：2022115313658     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：人工智能 自然语言处理 文本识别 智能问答 信息提取 模型训练 图像处理 卷积神经网络   相似专利 发布日：2025/06/10  
摘要： 本发明属于自然语言处理领域，设特别涉及一种基于义原知识与抽象语义表征用于复述识别的方法及系统，包括：对语句进行分词处理并进行词汇级向量表征和义原知识知识表征；将义原知识表征结果采用均值处理，并使用全局语义信息对均值处理结果进行交互注意力特征信息提取得到全局义原表征；从句子结构上对待识别复述语句进行抽象语义解析得到单根有向无环图，并进行全局义原表征与词汇级向量表征；按照无环图有向的顺序提取全局和局部特征信息，并对该信息进行距离特征度量；将距离特征度量结果输入到神经网络中，得到识别结果；本发明引入外部义原知识来进行语义表征，通过全局语义信息辅助义原知识表征的准确性，并解析中文复述语句的抽象语义获取其语义关系，从而提高复述识别的准确性。

专利名称：一种基于BCNN的命名实体识别模型训练方法及装置      申请号：2022116287167     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：人工智能 语义分析 自然语言处理 深度学习 知识图谱 智能问答 机器翻译 信息检索 情感分析 信息提取 句法分析 机器翻译   相似专利 发布日：2025/06/10  
摘要： 本发明属于语义分析技术领域，具体涉及一种基于BCNN的命名实体识别模型训练方法及装置；该方法包括：获取带有标注信息的命名实体数据集和分词数据集并进行划分，得到总训练集和总验证集；将总训练集输入到共享嵌入层中进行处理，得到命名实体嵌入表示和分词嵌入表示；采用编码器分别对命名实体嵌入表示和分词嵌入表示进行处理，得到命名实体编码特征和分词编码特征；采用解码器分别对命名实体编码特征和分词编码特征进行处理，得到命名实体识别结果和分词识别结果；计算模型总损失并根据模型总损失进行反向传播，调整模型参数，得到训练好的模型；本发明能够提高模型的编码效率并降低计算复杂度，大幅度降低资源和时间消耗。

专利名称：一种用于多相机系统的快速高精度图像配准方法及系统      申请号：2022113920571     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：人工智能 图像处理 计算机视觉 海上搜救 目标探测 军事侦察 手机摄影 长焦相机 短焦相机   相似专利 发布日：2025/06/10  
摘要： 本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种用于多相机系统的快速高精度图像配准方法及系统，该方法包括计算待配准的不同分辨率的第一图像对的重叠区域，并根据重叠区域进行裁剪得到重叠区域下的第二图像对；对第二图像对依次采用下采样、特征提取、特征匹配和投影映射，实现图像粗配准；基于图像粗配准，进行预对齐、精确点提取和精确配准处理，实现待配准的不同分辨率的第二图像对的精确配准；本发明降低了时间复杂度；提高了图像的配准精度。

专利名称：一种基于人工智能的财务数据共享安全监测系统及方法      申请号：2024118952455     转让价格：面议  收藏
法律状态：授权未缴费   类型：发明   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/10  
摘要： 本发明提供一种基于人工智能的财务数据共享安全监测系统及方法，属于数据安全领域；解决了财务数据共享效率低的问题；系统具体如下：数据获取模块获取待保护文件；对待保护文件进行加密和切分处理，得到碎片文件；数据共享模块根据碎片文件构建Merkle树，根据Merkle树，保存碎片文件，并上传至区块链；安全监测模块定义安全监测的二元逻辑回归模型，并以APPDRR模型为参考模型构建安全监测模型，保护待保护数据；持续更新模块监测待保护文件中的数据是否改变；若改变，则把改变后的待保护文件同步到区块链上；若未改变，则继续监测；本发明通过对财务数据进行加密、分割、存储和监护处理，使财务数据能被用户更全面更安全地访问，保障财务数据的完整与安全。

专利名称：用于智能材料器件的神经网络建模及迟滞特性预测方法      申请号：2023117172466     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能   相似专利 发布日：2025/06/10  
摘要： 本发明公开了一种用于智能材料器件的神经网络建模及其迟滞特性预测方法，其包括以下步骤：根据智能材料器件的物理特性和约束条件，构建JA迟滞模型并进行离散化，得到离散后的JA迟滞模型；根据离散后的JA迟滞模型及其结构关系、离散后的JA迟滞模型输入激励与智能材料器件输出响应之间的信号传递关系，构建神经网络并进行训练；通过训练后的神经网络对迟滞特性进行预测。本发明构建的迟滞神经网络的规模和复杂度小，有利于网络的训练，所需的数据量小、运算时间短、计算成本低；本发明的预测方法利用训练后的神经网络对智能材料器件的迟滞特性进行预测，减少了建模误差，提高了准确度，可有效、精确、快速地描述智能材料器件的非线性特性。