今天，樂知網小編 給大家分享 專利申請流程圖，學生申請專利流程圖

專利申請流程圖，管道流程圖的生成方法、裝置、設備及存儲介質

申請/專利權人：浙江中控技術股份有限公司
申請日：2021-04-28
公開（公告）日：2023-03-31
公開（公告）號：CN113066153B
主分類號：G06T11/20
分類號：G06T11/20；G06T7/90；G06F30/18；G06F113/14
優先權：
專利狀態碼：有效-授權
實質審查的生效；2021.07。02
摘要：
本申請提供一種管道流程圖的生成方法、裝置、設備及存儲介質，屬于圖像識別處理技術領域。

管道流程圖的生成方法，包括：獲取管道圖像，管道圖像為圖片格式的管道流程圖，管道流程圖上包括至少一種顏色的管道以及管道元件；根據管道圖像的顏色確定每條管道在管道圖像中的位置信息；根據各條管道在管道圖像中的位置信息確定各條管道的管道特征信息，管道特征信息用于表征管道的位置和尺寸；根據管道特征信息生成對應的目標管道流程圖。

本申請可以節約人工繪制的時間和精力，提高管道流程圖的繪制效率。

主權項：
1。一種管道流程圖的生成方法，其特征在于，包括：獲取管道圖像，所述管道圖像為圖片格式的管道流程圖，所述管道流程圖上包括至少一種顏色的管道以及管道元件；根據所述管道圖像中管道的顏色確定每條管道在所述管道圖像中的位置信息；根據各條管道在管道圖像中的位置信息確定各條管道的管道特征信息，所述管道特征信息用于表征管道的位置和尺寸；根據所述管道特征信息生成對應的目標管道流程圖；所述根據所述管道圖像中管道的顏色確定每條管道在所述管道圖像中的位置信息，包括：通過機器學習算法識別所述管道圖像中管道的顏色；基于識別的顏色以及預設的顏色條件提取屬于一條管道的多個管道像素點的位置坐標；根據所述多個管道像素點的位置坐標確定所述管道的位置信息。

專利申請流程圖，學生申請專利流程圖

注意事項： ①申請專利（軟件）登記表一式兩份：一份由所在學院科研秘書留存，另一份由在學院科研秘書隨申請材料一并交科技處成果知識產權科留存。

②學生拿到專利受理通知書后將受理通知書的復印件交到所在學院的科研秘書處，由科研秘書匯總統一交科技處成果知識產權科登記備案。

專利申請流程圖，百融云創智能語音交互榮獲國家發明專利

經過多年潛心研究和技術攻關，正在人工智能前沿領域不斷取得創新成果。

近日，由百融云創人工智能實驗室研發申請的“一種多輪對話智能語音交互系統及裝置”正式獲得國家知識產權局授予的發明專利權通知書，彰顯了百融云創在人工智能技術領域的硬核實力！ 多輪對話管理實現真正語音智能 目前，讓計算機理解人類語言是人工智能、自然語言處理的熱門研究方向，也是現代人工智能領域要解決的核心問題之一。

雖然語音識別技術日趨成熟，但是真正能實現口語對話的人工智能產品卻寥寥無幾。

市面上常見的語音機器人，多是語音助手型機器人，往往基于關鍵詞語匹配，能識別理解的內容十分簡單，而且很難做到多輪交互，常常答非所問。

此外，在自然語言處理領域，標注數據的規模也遠遠跟不上應用的需求，人工標注成本極高。

有了標注數據，算法才能進行訓練，數據標注的質量越高，學習結果越精確。

但是數據標注工作量大且非常枯燥，愿意從事此項工作的人很少，而且在人工操作下，標注的質量也無法得到保證。

總的來說，缺乏標注數據、樣本存在大量噪聲、數據存在偏差、人工成本高是當前自然語言處理領域面臨的主要問題。

針對現有技術的不足，該專利提出了一種“多輪對話智能語音交互系統”，旨在解決如何實現多輪對話、應對復雜語言以及對人工標注過度依賴的問題。

據人工智能智能實驗室負責人介紹，此系統包含混合式語義理解、語義理解自適應和自動對話管理三大模塊。

首先，語音輸入經語音識別后轉化為文本輸出給混合式語義理解模塊，理解用戶意圖并提取相應的狀態信息。

接著，自動對話管理模塊基于用戶意圖，引導對話過程，輸出對話文本并轉換為語音輸出，實現對話。

語義理解自適應模塊用于混合式語義理解模塊的優化及更新。

區別于其他的語音交互系統，該系統創新性的引入了語義理解自適應模塊。

該模塊旨在最小化人工成本，通過遷移學習、重新訓練的方式智能優化已有的語義理解模型，以提高已有業務場景的理解能力。

具體優化如下：1）將新增的語料數據導入孿生網絡模型和多任務分類模型中，進行訓練并更新其網絡權重；2）對新增標注數據進行清洗過濾，篩選出最優的一部分標注數據，混入標準語料庫中，并對全部標注數據進行重新預測。

根據語料的文本特征與其在標注數據集上的表現，建立有監督的排序模型和分類模型以及相應的指標監控機制，控制各意圖識別和節點識別的準確率召回率和標注語料庫的預料變化等；3）自動化部署上線更新后的模型與標注語料庫。

此外，該系統的混合式語義理解模塊采用模型融合的方式，結合文本匹配、語義相似度匹配、信息檢索、多意圖分類模型等語義理解方案，綜合判別對話語義；自動對話管理模塊基于當前對話所處的狀態、識別的當前的用戶意圖與歷史對話交互的信息，綜合判別輸出的交互指令，并且通過多意圖識別，一次人機對話實現多次交互與狀態轉換。

綜上所述，該系統可以一邊進行語義理解，一邊將理解的新增語料通過自適應模塊進行學習，再將學習的更新參數返回部署給語義理解模塊，形成了一個自適應的學習閉環，實現自我更新與優化，緩解了對人工標注的過度依賴、數據集嚴重匱乏的問題。

這是現有技術所沒有公開的，具有顯著的進步。



學生申請專利流程圖的介紹就聊到這里。

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