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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  • [实用新型]支票票号获取装置及支票打印机-CN202121127303.1有效
  • 周选光;赵超全;王志军 - 威海新北洋技术服务有限公司
  • 2021-05-25 - 2021-12-21 - G06K9/20
  • 本实用新型提供了一种支票票号获取装置及支票打印机,涉及自助支票打印设备技术领域。支票票号获取装置包括:检测通道,检测通道内设置有运输机构,运输机构用于将支票沿检测通道的延伸方向运送;支票票号获取装置还包括:装配件、压纸辊、驱动机构和接触式图像传感器,装配件、压纸辊、驱动机构和接触式图像传感器均位于运输机构的运输面的同侧;压纸辊连接在装配件朝向运输机构的一面上;驱动机构与装配件连接,驱动机构用于驱动装配件朝向或者远离运输机构运动,以使支票能够被压紧在压纸辊和运输机构之间;接触式图像传感器位于运输机构和装配件之间,接触式图像传感器用于采集支票的票号图像。
  • 支票票号获取装置支票打印机
  • [发明专利]文字识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111106567.3在审
  • 杨冬振 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2021-09-22 - 2021-12-17 - G06K9/20
  • 本申请涉及人工智能技术领域,提出一种文字识别方法、装置、计算机设备及存储介质,其中方法包括:基于YOLO模型获取待识别文字对应的参考矩形图像;基于生成式对抗网络对所述参考矩形图像进行图像增强,得到目标矩形图像;基于直线检测模型从所述目标矩形图像中选取参考直线;获取所述目标矩形图像中每一行文字图像的虚拟下划线;基于所述虚拟下划线和所述参考直线确定所述行文字图像的倾斜角度;基于光学字符识别模型对所述倾斜角度对应的行文字图像进行文字识别。采用本申请,可提高文字识别的准确率。
  • 文字识别方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种基于注意力机制的不规则自然场景文本识别方法-CN202111043808.4在审
  • 孙亚杰;曹小玲;孙莹莹;董方怡 - 南京信息工程大学
  • 2021-09-07 - 2021-12-17 - G06K9/20
  • 本发明公开了一种基于注意力机制的不规则自然场景文本识别方法,自然场景文本图像校正模块定位文本区域形状并校正为规则的文本图像;特征提取模块提取不同尺度的视觉特征图;注意力机制对齐模块使用全卷积神经网络将所述不同尺度的视觉特征图对齐得到视觉注意力特征图;上下文特征空间模块将得到的视觉注意力特征图经过上下文选择得到图像的上下文特征图,再将图像的视觉注意力特征图和上下文特征图相连接得到新的特征空间;注意力机制序列识别模块使用LSTM注意力解码器同时对得到的上下文特征空间解码得到识别结果。本发明可以提高不规则场景文本的识别效果,识别精度不会受附近文本和背景噪声的影响,增多了文字识别的应用场景。
  • 一种基于注意力机制不规则自然场景文本识别方法
  • [发明专利]一种基于标题定位的扫描识别方法及装置-CN202111083916.4在审
  • 柯维海;胡永松;陈超鸿;陈杰永;冯国梁;赵汝源;陈金兰 - 广东德诚科教有限公司
  • 2021-09-14 - 2021-12-17 - G06K9/20
  • 本申请提供了一种基于标题定位的扫描识别方法及装置,涉及自动化阅卷领域。本申请提供了一种基于标题定位的扫描识别方法及装置,包括扫描一模板答题卡并获取模板答题卡图像,其中该模板答题卡的标题用矩形方框进行框选,并记录矩形方框的位置信息;在上述模板答题卡图像上裁切出矩形方框内的模板答题卡标题图像;二值化处理:统计处理:记录上述模板答题卡图像信息;扫描考生答题卡,获取并存储考生答题卡图像;判定上述考生答题卡为目标答题卡。本申请揭示的扫描识别方法及装置不仅能广泛应用到不同级别的考试、测验、练习作业各种场景中,还对定位点试卷的定位矩形断裂、模糊、倾斜等多种情况,鲁棒性较好。
  • 一种基于标题定位扫描识别方法装置
  • [发明专利]用于使用光的3D测图和建模进行对象识别的系统和方法-CN202080034862.X在审
  • Y·E·库尔特奥卢;M·I·柴尔德斯 - 巴斯夫涂料有限公司
  • 2020-06-05 - 2021-12-17 - G06K9/20
  • 本发明涉及一种用于经由计算机视觉应用进行对象识别的方法和系统,其中,待识别的至少一个对象(110)由具有光源特定辐射值的至少一个光源(121,122)照射,并且当场景(130)由光源(121,122)照射时,测量包括对象的场景(130)的辐射数据。进一步地,场景由场景测图工具(150)测图,从而渲染场景(130)的至少部分3D地图。从场景测图工具(150)接收的数据被分析并且与光源特定辐射值合并,并且,基于此,入射在场景(130)中的点处,特别是至少一个对象(110)处的光的辐射被计算并且与从场景(130)中的点,特别是从至少一个对象(110)返回到传感器(140)的光的测量的辐射组合,从而形成场景(130)中的至少一个对象(110)处的光谱分布和强度的模型。至少一个对象的对象特定发光和/或反射光谱图案从光谱分布和强度的模型中提取,并且与存储在数据存储单元(160)中的发光和/或反射光谱图案匹配。因此,标识最佳匹配的发光和/或反射光谱图案。
  • 用于使用建模进行对象识别系统方法
  • [发明专利]一种提高车牌攻击鲁棒性的对抗攻击方法-CN201810188108.6有效
  • 宣琦;缪永彪;陈晋音;刘毅;徐东伟 - 浙江工业大学
  • 2018-03-07 - 2021-12-17 - G06K9/20
  • 一种基于对抗攻击的车牌攻击生成方法,包括以下步骤:1)按照中国车辆号牌标准将制作的车牌整理为标准车牌数据集O;2)采用opencv的仿射变换函数变换得数据集A;采用opencv的亮度变换函数变换得数据集B;采用opencv的仿射变换函数和亮度变换函数变换得数据集C;3)构造一个LeNet‑5,并对车牌数据集O、A、B、C进行字符检测与分割,然后用分割后的数据集训练LeNet‑5模型;4)在不同成像角度和光照强度下对打印的真实对抗车牌样本进行拍摄,调用已训练的车牌分类器LeNet‑5对拍摄的数字对抗样本进行识别。本发明使得对抗扰动的生成不再受限于实际中众多环境因素的影响,具有较高的实用价值。
  • 一种提高车牌攻击鲁棒性对抗方法
  • [实用新型]一种基于光线定位的纸张特定区域显微图像采集装置-CN202121575915.7有效
  • 王洪群 - 河南工业大学
  • 2021-07-12 - 2021-12-17 - G06K9/20
  • 本实用新型涉及一种基于光线定位的纸张特定区域显微图像采集装置。基于光线定位的纸张特定区域显微图像采集装置包括:壳体,具有放置槽,放置槽的入口供纸张放入放置槽内,放置槽的槽底用于对纸张在向后方向上限位;发射电路板,设置在放置槽的上方,发射电路板上设有平行光源和光束发射器组,光束发射器组包括第一光束发射器和第二光束发射器,两个光束发射器发射的光线在左右方向上错位布置,两个光束发射器发射的光线的错位距离为设定距离;接收电路板,设置在放置槽的下方,接收电路板上设有光束接收器组,光束接收器组与光束发射器组对应;图像传感处理电路板,包括图像显微聚焦透镜组件,图像显微聚焦透镜组件与平行光源对应布置。
  • 一种基于光线定位纸张特定区域显微图像采集装置
  • [实用新型]一种支付终端-CN202121500464.0有效
  • 廖晓军;蒋勋 - 深圳蚂里奥技术有限公司
  • 2021-07-03 - 2021-12-17 - G06K9/20
  • 本申请涉及终端技术领域,提供了一种支付终端,包括:壳体、刷脸扫描摄像模组和主板;所述壳体包括前壳体和底座,所述前壳体和所述底座相互配合形成中空的腔体,所述前壳体包括相连的第一顶板和第二顶板,所述第一顶板和所述第二顶板的夹角为钝角,所述第一顶板和所述第二顶板分别与所述底座的夹角为锐角;所述刷脸扫描摄像模组设置于所述第一顶板,所述刷脸扫描摄像模组透过所述第一顶板采集消费者的人脸图像或采集支付码图像;所述主板设置于所述腔体,所述主板根据所述人脸图像或所述支付码图像完成支付。本申请实施例集成了多种支付功能,可适用于不同场景。
  • 一种支付终端
  • [发明专利]基于one-shot机制的仪表检测方法-CN202111032665.7在审
  • 李晖晖;汪瑨昇;王昕煜;刘玉昊;郭雷;刘航 - 西北工业大学
  • 2021-09-03 - 2021-12-14 - G06K9/20
  • 本发明提供了一种基于one‑shot机制的仪表检测方法。首先,利用尺寸变换和透视变换对采集的仪表图像数据集进行增强处理;然后,构建基于one‑shot机制的仪表检测网络模型,包括一个基于ResNet‑18的特征提取孪生网络模块、RPN模块、ROIAlign池化层和基于Grid Head交换特征融合网络模块;接着,利用增强后的图像数据集对网络模型进行训练,得到训练好的网络;最后,利用训练好的网络对待检测仪表图像进行处理,得到最终的检测结果。本发明具有检测任意四边形仪表表盘位置的能力,且具有较高的仪表检测精度。
  • 基于oneshot机制仪表检测方法

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