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1. 发明授权

CN110009623B 一种图像识别模型训练及图像识别方法、装置及系统有权
公开(公告)号：CN110009623B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910284918.6
申请日：2019-04-10
申请人：腾讯医疗健康(深圳)有限公司
发明人：郑瀚 , 孙钟前 , 尚鸿 , 付星辉 , 杨巍
IPC分类号： G06T7/00
摘要：本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像识别模型训练及图像识别方法、装置及系统，获取训练图像样本集，训练图像样本集中至少包括强标签训练图像样本；其中，强标签训练图像样本表示有强标签信息的图像样本，强标签信息至少包括病变类别和病变位置的标注信息；提取训练图像样本集中图像样本的图像特征信息；基于图像特征信息和对应的强标签信息，标记属于各预设病变类别的图像特征信息，根据标记结果，训练图像识别模型，直至强监督目标函数收敛，获得训练完成的图像识别模型，从而可以基于图像识别模型，获得待识别图像的病变类别识别结果。根据病变位置可以更准确地定位出某病变类别的图像特征信息，减少噪声，提高可靠性和准确性。

2. 发明公开

CN110473192A 消化道内镜图像识别模型训练及识别方法、装置及系统有权
公开(公告)号：CN110473192A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910739785.7
申请日：2019-04-10
申请人：腾讯医疗健康(深圳)有限公司
发明人：郑瀚 , 孙钟前 , 尚鸿 , 付星辉 , 杨巍
IPC分类号： G06T7/00
摘要：本发明涉及计算机技术领域，主要涉及人工智能中计算机视觉技术，尤其涉及消化道内镜图像识别模型训练及识别方法、装置及系统，获取训练消化道内镜图像样本集，训练消化道内镜图像样本集中至少包括强标签消化道内镜训练图像样本，并基于其图像特征信息和对应的强标签信息，标记属于各预设病变类别的图像特征信息，根据标记结果，训练消化道内镜图像识别模型，直至强监督目标函数收敛，获得训练完成的消化道内镜图像识别模型，从而可以基于消化道内镜图像识别模型，获得待识别消化道内镜图像的病变类别识别结果。根据病变位置可以更准确地定位出某病变类别的图像特征信息，减少噪声，提高可靠性和准确性。

3. 发明公开

CN110717441A 视频目标检测方法、装置、设备及介质有权
公开(公告)号：CN110717441A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910951142.9
申请日：2019-10-08
申请人：腾讯医疗健康(深圳)有限公司
发明人：章子健 , 尚鸿 , 孙钟前 , 郑瀚
IPC分类号： G06K9/00 , G06N3/04
摘要：公开了一种基于人工智能的视频目标检测方法、装置、设备及介质。视频目标检测方法包括：获取视频中当前图像帧的目标检测信息以及视频中至少一个历史图像帧的目标检测结果；基于至少一个历史图像帧的目标检测结果确定当前图像帧的目标检测阈值；基于当前图像帧的目标检测信息和当前图像帧的目标检测阈值确定当前图像帧目标检测结果。基于历史图像帧的目标检测结果确定当前图像帧目标检测阈值，提高了连续图像帧检测结果的稳定性及连续图像帧召回率；且当视频图像晃动或抖动时，避免将非目标区域误判为目标，提高了目标检测准确率。

4. 发明公开

CN110321952A 一种图像分类模型的训练方法及相关设备有权
公开(公告)号：CN110321952A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910592095.3
申请日：2019-07-02
申请人：腾讯医疗健康(深圳)有限公司
发明人：王晓宁 , 孙钟前 , 付星辉 , 郑瀚 , 杨巍
IPC分类号： G06K9/62
摘要：本发明实施例公开了一种图像分类模型的训练方法及相关设备，所述方法包括：获取训练图像集；将相关训练图像输入图像分类学习模型，得到相关训练图像针对各个所述目标类别的预测分类概率，并将无关训练图像输入所述图像分类学习模型，得到无关训练图像针对各个目标类别的预测分类概率；确定目标类别在所述相关训练图像下的真实概率分布与预测概率分布之间的概率分布差异度；确定相关训练图像的预测分类不确定度，并确定无关训练图像的预测分类不确定度；根据概率分布差异度、相关训练图像的预测分类不确定度以及无关训练图像的预测分类不确定度，调节图像分类学习模型的当前模型参数。通过本发明实施例可以提高图像分类模型的泛化能力。

5. 发明授权

CN110321952B 一种图像分类模型的训练方法及相关设备有权
公开(公告)号：CN110321952B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201910592095.3
申请日：2019-07-02
申请人：腾讯医疗健康(深圳)有限公司
发明人：王晓宁 , 孙钟前 , 付星辉 , 郑瀚 , 杨巍
IPC分类号： G06F11/00
摘要：本发明实施例公开了一种图像分类模型的训练方法及相关设备，所述方法包括：获取训练图像集；将相关训练图像输入图像分类学习模型，得到相关训练图像针对各个所述目标类别的预测分类概率，并将无关训练图像输入所述图像分类学习模型，得到无关训练图像针对各个目标类别的预测分类概率；确定目标类别在所述相关训练图像下的真实概率分布与预测概率分布之间的概率分布差异度；确定相关训练图像的预测分类不确定度，并确定无关训练图像的预测分类不确定度；根据概率分布差异度、相关训练图像的预测分类不确定度以及无关训练图像的预测分类不确定度，调节图像分类学习模型的当前模型参数。通过本发明实施例可以提高图像分类模(56)对比文件Mikhail Usvyatsov.Visual recognitionin the wild by sampling deep similarityfunctions《.ArXiv》.2019,全文.陈聪聪.基于卷积神经网络的高光谱图像分类研究《.中国优秀硕士论文全文数据库》.2018,全文.Hasna Nhaila.New wrapper method basedon normalized mutual information fordimension reduction and classification ofhyperspectral images《.2018 4thInternational Conference on Optimizationand Applications (ICOA)》.2018,全文.付丽;孙红帆;杨勇;谷欣超;孙爽滋.基于贝叶斯分类器的图像分类技术.长春理工大学学报(自然科学版).2009,(第01期),全文.虞达飞.机器学习方法在图像分类中的应用.电子世界.2017,(第23期),全文.

6. 发明授权

CN110473192B 消化道内镜图像识别模型训练及识别方法、装置及系统有权
公开(公告)号：CN110473192B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201910739785.7
申请日：2019-04-10
申请人：腾讯医疗健康(深圳)有限公司
发明人：郑瀚 , 孙钟前 , 尚鸿 , 付星辉 , 杨巍
IPC分类号： G06T7/00
摘要：本发明涉及计算机技术领域，主要涉及人工智能中计算机视觉技术，尤其涉及消化道内镜图像识别模型训练及识别方法、装置及系统，获取训练消化道内镜图像样本集，训练消化道内镜图像样本集中至少包括强标签消化道内镜训练图像样本，并基于其图像特征信息和对应的强标签信息，标记属于各预设病变类别的图像特征信息，根据标记结果，训练消化道内镜图像识别模型，直至强监督目标函数收敛，获得训练完成的消化道内镜图像识别模型，从而可以基于消化道内镜图像识别模型，获得待识别消化道内镜图像的病变类别识别结果。根据病变位置可以更准确地定位出某病变类别的图像特征信息，减少噪声，提高可靠性和准确性。

7. 发明授权

CN110750673B 图像处理方法、装置、设备及存储介质有权
公开(公告)号：CN110750673B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910983353.0
申请日：2019-10-16
申请人：腾讯医疗健康(深圳)有限公司
发明人：郑瀚 , 尚鸿 , 孙钟前
IPC分类号： G06F16/583 , G06T7/00 , G06T5/00 , G06K9/62
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的图像处理方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：响应于针对图像的检索请求，确定待检索图像；通过编码网络对所述待检索图像进行编码处理，得到对应所述待检索图像的语义特征；获取数据库中的待检出图像；通过匹配网络对所述对应所述待检索图像的语义特征、与所述待检出图像的语义特征进行匹配处理，得到所述待检索图像与所述待检出图像之间的匹配度；根据所述待检索图像与所述待检出图像之间的匹配度，获得满足匹配度要求的检出图像，以作为所述待检索图像的参考数据。通过本发明，能够高效、准确检索到有参考价值的内镜图像。

8. 发明公开

CN110750673A 图像处理方法、装置、设备及存储介质有权
公开(公告)号：CN110750673A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910983353.0
申请日：2019-10-16
申请人：腾讯医疗健康(深圳)有限公司
发明人：郑瀚 , 尚鸿 , 孙钟前
IPC分类号： G06F16/583 , G06T7/00 , G06T5/00 , G06K9/62
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的图像处理方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：响应于针对图像的检索请求，确定待检索图像；通过编码网络对所述待检索图像进行编码处理，得到对应所述待检索图像的语义特征；获取数据库中的待检出图像；通过匹配网络对所述对应所述待检索图像的语义特征、与所述待检出图像的语义特征进行匹配处理，得到所述待检索图像与所述待检出图像之间的匹配度；根据所述待检索图像与所述待检出图像之间的匹配度，获得满足匹配度要求的检出图像，以作为所述待检索图像的参考数据。通过本发明，能够高效、准确检索到有参考价值的内镜图像。

9. 发明授权

CN110717441B 视频目标检测方法、装置、设备及介质有权
公开(公告)号：CN110717441B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201910951142.9
申请日：2019-10-08
申请人：腾讯医疗健康(深圳)有限公司
发明人：章子健 , 尚鸿 , 孙钟前 , 郑瀚
IPC分类号： G06K9/00 , G06N3/04
摘要：公开了一种基于人工智能的视频目标检测方法、装置、设备及介质。视频目标检测方法包括：获取视频中当前图像帧的目标检测信息以及视频中至少一个历史图像帧的目标检测结果；基于至少一个历史图像帧的目标检测结果确定当前图像帧的目标检测阈值；基于当前图像帧的目标检测信息和当前图像帧的目标检测阈值确定当前图像帧目标检测结果。基于历史图像帧的目标检测结果确定当前图像帧目标检测阈值，提高了连续图像帧检测结果的稳定性及连续图像帧召回率；且当视频图像晃动或抖动时，避免将非目标区域误判为目标，提高了目标检测准确率。

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