[發(fā)明專利]基于人工智能的數(shù)據(jù)同分布判別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310507945.1
• 申請(qǐng)日: 2023-05-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116226789B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何良雨;王戩鑫;劉彤;張文剛;梅能華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 鋒睿領(lǐng)創(chuàng)（珠海）科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F18/25
• 分類號(hào): G06F18/25;G06F18/20;G06F18/15;G06V10/20;G06V10/80;G06V10/84
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標(biāo)代理事務(wù)所(普通合伙) 44325
• 代理人: 張美君

1.一種基于人工智能的數(shù)據(jù)同分布判別方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)同分布判別方法包括：

獲取描述目標(biāo)產(chǎn)品信息的參考數(shù)據(jù)，獲取所述參考數(shù)據(jù)和N個(gè)待判別數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的初始特征，將所有初始特征拼接，得到拼接特征，N為大于零的整數(shù)；

將所述拼接特征均分為M個(gè)不重疊的特征塊，針對(duì)任一個(gè)特征塊，根據(jù)所述特征塊在所述拼接特征中的相對(duì)位置，構(gòu)建對(duì)應(yīng)所述特征塊的編號(hào)信息，M為大于一的奇數(shù)；

將所述特征塊與所述編號(hào)信息進(jìn)行融合嵌入，得到對(duì)應(yīng)所述特征塊的嵌入特征，使用對(duì)應(yīng)所述特征塊的編碼器對(duì)所述嵌入特征進(jìn)行特征提取，得到對(duì)應(yīng)所述特征塊的目標(biāo)特征；

針對(duì)M個(gè)目標(biāo)特征中任一目標(biāo)特征，將所述目標(biāo)特征作為當(dāng)前特征，根據(jù)所有編號(hào)信息確定的編號(hào)順序，確定所述當(dāng)前特征對(duì)應(yīng)的編號(hào)信息之前的所有編號(hào)信息，將所有編號(hào)信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)特征和所述當(dāng)前特征相加，得到對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)特征的融合特征；

使用預(yù)設(shè)的預(yù)測(cè)器分別對(duì)M個(gè)融合特征進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到對(duì)應(yīng)融合特征的表征所述參考數(shù)據(jù)和所述N個(gè)待判別數(shù)據(jù)屬于同分布的概率，根據(jù)所述M個(gè)融合特征對(duì)應(yīng)的概率，對(duì)所述N個(gè)待判別數(shù)據(jù)和所述參考數(shù)據(jù)是否屬于同分布進(jìn)行判別，得到判別結(jié)果；

所述根據(jù)所述M個(gè)融合特征對(duì)應(yīng)的概率，對(duì)所述N個(gè)待判別數(shù)據(jù)和所述參考數(shù)據(jù)是否屬于同分布進(jìn)行判別，得到判別結(jié)果，包括：

統(tǒng)計(jì)所有概率中，大于預(yù)設(shè)概率閾值的概率的數(shù)量，得到統(tǒng)計(jì)結(jié)果；

若所述統(tǒng)計(jì)結(jié)果大于預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，則確定所述判別結(jié)果為所述N個(gè)待判別數(shù)據(jù)和所述參考數(shù)據(jù)屬于同分布；

若所述統(tǒng)計(jì)結(jié)果小于或者等于所述數(shù)量閾值，則確定所述判別結(jié)果為所述N個(gè)待判別數(shù)據(jù)和所述參考數(shù)據(jù)不屬于同分布。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)同分布判別方法，其特征在于，所述獲取所述參考數(shù)據(jù)和N個(gè)待判別數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的初始特征，包括：

以所述參考數(shù)據(jù)和所述N個(gè)待判別數(shù)據(jù)中的任一個(gè)作為待處理數(shù)據(jù)，將所述待處理數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的特征提取層進(jìn)行特征提取，輸出數(shù)據(jù)特征；

將所述數(shù)據(jù)特征輸入預(yù)設(shè)的池化層進(jìn)行尺寸歸一化，得到對(duì)應(yīng)所述待處理數(shù)據(jù)的初始特征，所述初始特征的尺寸符合預(yù)設(shè)尺寸。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)同分布判別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述特征塊在所述拼接特征中的相對(duì)位置，構(gòu)建對(duì)應(yīng)所述特征塊的編號(hào)信息，包括：

獲取所述特征塊在所述拼接特征中的相對(duì)位置；

使用預(yù)設(shè)的映射表將所述相對(duì)位置映射為所述特征塊的編號(hào)信息，所述映射表包括所述相對(duì)位置和所述編號(hào)信息之間的映射關(guān)系。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)同分布判別方法，其特征在于，所述將所述特征塊與所述編號(hào)信息進(jìn)行融合嵌入，得到對(duì)應(yīng)所述特征塊的嵌入特征，包括：

初始化編號(hào)特征，所述編號(hào)特征與所述特征塊的尺寸僅有通道維度不同，所述編號(hào)特征的通道維度為一；

獲取所述編號(hào)信息對(duì)應(yīng)的映射值，使用所述映射值填充所述編號(hào)特征，將填充后的編號(hào)特征和所述特征塊按照通道維度進(jìn)行拼接，得到所述嵌入特征。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)同分布判別方法，其特征在于，所述使用預(yù)設(shè)的預(yù)測(cè)器分別對(duì)M個(gè)融合特征進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到對(duì)應(yīng)融合特征的表征所述參考數(shù)據(jù)和所述N個(gè)待判別數(shù)據(jù)屬于同分布的概率，包括：

針對(duì)任一個(gè)融合特征，將所述融合特征輸入所述預(yù)測(cè)器中，輸出對(duì)應(yīng)所述融合特征的預(yù)測(cè)值，對(duì)所述預(yù)測(cè)值進(jìn)行歸一化處理，得到對(duì)應(yīng)所述融合特征的概率；

遍歷所有融合特征，得到所述M個(gè)對(duì)應(yīng)融合特征的概率。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的數(shù)據(jù)同分布判別方法，其特征在于，所述將所述融合特征輸入所述預(yù)測(cè)器中，輸出對(duì)應(yīng)所述融合特征的預(yù)測(cè)值，包括：

將所述融合特征按照通道維度進(jìn)行分離，得到分離結(jié)果，對(duì)所有分離結(jié)果進(jìn)行拼接，得到上采樣結(jié)果；

將所述上采樣結(jié)果輸入所述預(yù)測(cè)器中，輸出對(duì)應(yīng)所述融合特征的預(yù)測(cè)值。