专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种公式识别方法及装置-CN202111155080.4在审
  • 秦波;辛晓哲 - 北京搜狗科技发展有限公司
  • 2021-09-29 - 2021-12-31 - G06K9/32
  • 本申请公开了一种公式识别方法,可以获取包括公式的待处理图像,而后,对所述待处理图像进行处理,得到至少两个方向的公式识别结果。所述至少两个方向的公式识别结果,是按照至少两个方向对所述待处理图像的图像特征进行处理得到的公式识别结果。而后,根据所述至少两个方向的公式识别结果,确定所述待处理图像中包括的公式。由此可见,在本申请实施例中,对所述图像特征进行处理时,不再是按照单一的方向对图像特征进行处理,而是从至少两个方向对所述图像特征进行处理。进一步地,根据所述至少两个方向的公式识别结果,确定所述待处理图像中包括的公式,以弥补从单一方向对待处理图像进行处理存在的不足,从而提升识别准确性。
  • 一种公式识别方法装置
  • [发明专利]车牌识别方法、电子设备、存储介质以及程序产品-CN202111136640.1在审
  • 郑雄军;刘浩淼;周汝玉;张栋梁;朱腾飞 - 浙江鸿泉电子科技有限公司
  • 2021-09-27 - 2021-12-31 - G06K9/32
  • 本发明提供一种车牌识别方法、电子设备、存储介质以及程序产品。方法应用于电子设备,电子设备设有线程池,线程池具有多个并行执行的线程,每一线程执行的车牌识别方法包括:获取对车牌进行拍摄得到的原始图像;将原始图像输入MNN初始目标识别模型得到带有初级目标的中间图像;对中间图像基于自信度规则和图形参数规则进行过滤,得到带有目标车牌的次级图像;将次级图像输入MNN最终目标识别模型,通过MNN最终目标识别模型对次级图像进行识别获取车牌信息。通过将输入MNN最终目标识别模型前的中间图像,基于自信度规则和图形参数规则进行过滤,减小识别目标数量。再通过电子设备的线程池的多个线程并行执行多个车牌的识别,提高车牌识别的效率。
  • 车牌识别方法电子设备存储介质以及程序产品
  • [发明专利]对话框检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111137112.8在审
  • 钟东宏 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2021-09-27 - 2021-12-31 - G06K9/32
  • 本公开关于一种对话框检测方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:对待检测视频帧图像进行二值化处理,得到二值化图像;对所述二值化图像进行区域检测,得到所述二值化图像中的连通区域;确定所述连通区域中为预设多边形的连通区域,作为预设多边形区域;当在所述预设多边形区域的预设位置存在预设形状和/或预设颜色时,确定所述预设多边形区域为预设对话框类型的对话框。本公开由于在确定预设多边形区域后,通过检测预设形状和预设颜色来检测预设对话框类型的对话框,可以准确检测出具有局部细节的对话框,提高检测的准确性,而且不需要使用深度学习的方法来进行检测,不需要人工标注数据,减少了人力成本。
  • 对话框检测方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]图像处理方法、装置和介质-CN202010615592.3在审
  • 李丹丹;饶旭东 - 北京搜狗科技发展有限公司
  • 2020-06-30 - 2021-12-31 - G06K9/32
  • 本发明实施例提供了一种图像处理方法和装置、一种用于图像处理的装置,其中的方法具体包括:确定文本图像中文本行对应的上下关键点配对;所述上下关键点配对包括:位于文本行上方的上关键点、以及位于文本行下方的下关键点;所述上关键点和所述下关键点之间的连线垂直于预设方向;依据所述上下关键点配对,对所述文本图像进行分段,以得到分段文本图像;依据所述上下关键点配对,对所述分段文本图像进行矫正,以得到对应的分段矫正图像。本发明实施例能够提高文本图像的矫正的准确率。
  • 图像处理方法装置介质
  • [发明专利]视频的文字检测方法及装置-CN202010616987.5在审
  • 金典;王晶;朱声高 - 华为技术有限公司
  • 2020-06-30 - 2021-12-31 - G06K9/32
  • 本申请公开了一种视频的文字检测方法及装置,属于AI领域。所述方法包括:获取视频,所述视频包括n帧图片,n为大于1的整数;识别所述视频的每一帧图片中的文字,获得所述视频的文字识别结果,其中,识别所述视频中第k帧图片的文字的过程包括:获取所述第k帧图片中的文字,1<k≤n;基于所述第k帧图片中的文字的特征向量与所述视频中所述第k帧图片之前的图片中出现的文字的特征向量,对所述第k帧图片中的文字与所述第k帧图片之前的图片中出现的文字进行匹配。本申请能够提高文字的识别效率。
  • 视频文字检测方法装置
  • [发明专利]基于图像的文本识别方法、装置、电子设备及介质-CN202010621847.7在审
  • 韦涛;王淼 - 北京搜狗科技发展有限公司
  • 2020-06-30 - 2021-12-31 - G06K9/32
  • 本说明书实施例公开了一种基于图像的文本识别方法,获取包含有文本数据的图像;使用轻量级卷积神经网络对所述图像进行特征提取,得到特征图;根据在高度方向上拆分所述特征图得到的高度序列特征图集,获取序列化特征;对所述序列化特征进行文本识别,得到识别结果;由于轻量级CNN采用了采用深度可分离卷积,能够较小计算量提高计算速度并降低内存使用率;以及序列化特征中包含了高度方向的特征向量,在保留了原有高度方向的特征向量的情况下,使得保留的原有特征更多,在保留的原有特征越多的基础上,其识别的准确率也会随之提高;如此,能够在减小计算量的情况提高识别的准确率。
  • 基于图像文本识别方法装置电子设备介质
  • [发明专利]一种文本定位方法、装置及电子设备-CN202010623533.0在审
  • 韦涛;张宏源 - 北京搜狗科技发展有限公司
  • 2020-06-30 - 2021-12-31 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种文本定位方法、装置及电子设备,该方法包括:对待检测图像进行区域划分,获得n个图像区域,n≥2;针对每个所述图像区域,通过文本行检测模型对所述图像区域进行文本识别,若识别出所述图像区域包含文本,对所述图像区域进行文本行上下边界的关键点回归检测,获得文本行上下边界的关键点坐标;基于n个所述图像区域的文本识别结果和所述文本行上下边界的关键点坐标,获得所述待检测图像中的文本图像。上述技术方案,通过将文本行检测转换为关键点的检测,简化了检测任务,提高了检测速度和精度。
  • 一种文本定位方法装置电子设备
  • [发明专利]基于FSAF及快-慢速权重的目标检测与识别方法-CN202111065576.2在审
  • 聂振钢;赵乐;卢继华;侯杰继;马志峰;韩航程;谢民 - 北京理工大学
  • 2021-09-10 - 2021-12-28 - G06K9/32
  • 发明涉及基于FSAF及快‑慢速权重的目标检测与识别方法,属于监督学习及目标识别技术领域。包括:1)搭建包括卷积层、特征图层、预测层的主干网络和RetinaNet有参考框分支;2)搭建FSAF分支并生成图像特征层的有效区及忽略区,具体为:在RetinaNet有参考框分支中每个层级的预测层都添加一个无参考框分支,对标准框在不同特征层的映射框按照A1倍比例缩小后作为有效区、A2倍比例缩小后作为忽略区;3)基于FSAF分支计算分类损耗加回归损耗的和:综合损耗;4)将最优化特征层对应的综合损耗输入标准优化器及LookAhead优化器,使得综合损耗收敛。所述方法引入无参考框机制和Lookahead快‑慢速权重优化器,实现了比RetinaNet网络更好的识别效果,识别精准度和损耗收敛速度都有提升。
  • 基于fsaf慢速权重目标检测识别方法
  • [发明专利]一种基于深度神经网络的智能水表识别方法及装置-CN202111083095.4在审
  • 张笑钦;余奇凯;赵丽 - 温州大学
  • 2021-09-15 - 2021-12-28 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种基于深度神经网络的智能水表识别方法,包括:获取水表表盘的图像信息;将获取的水表表盘的图像进行存储;读取存储的水表表盘图像信息,并对水表表盘图像进行预处理;对预处理后的水表表盘图像进行识别;输出水表读数结果,本发明还公开了一种基于深度神经网络的智能水表识别装置,通过摄像机模块中的光源进行偏振处理,并在光学镜头前加上检偏偏振片,使反射光线最弱,从而可获取质量较高的水表表盘的图像,可为图像识别提供速度保障,通过对水表表盘图像进行预处理可为图像识别提供精度和速度保障。
  • 一种基于深度神经网络智能水表识别方法装置

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