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[发明专利]一种商品与价签的匹配方法、装置、设备及存储介质-CN202310067465.8有效
发明人：邬国锐;王庆庆 -专利权人： 北京爱咔咔信息技术有限公司
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种商品与价签的匹配方法、装置、设备及存储介质，包括：获取至少一组商品与价签的样本数据；对样本数据进行特征提取，确定样本中商品与价签的位置信息特征、图像特征以及文本特征；对图像特征以及文本特征进行融合处理，得到商品与价签的节点特征；基于图学习对商品与价签的位置信息特征以及节点特征进行融合处理，得到融合特征，并基于融合特征确定商品与价签的匹配结果。本方法综合考虑了多种特征，将图学习引入匹配关系推理，提升商品与价签匹配的准确度。
一种商品价签匹配方法装置设备存储介质

[发明专利]图像背景一致识别方法、装置、设备及介质-CN202310673304.3在审
发明人：王庆庆;邬国锐;邓礼曦 -专利权人： 北京爱咔咔信息技术有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了图像背景一致识别方法、装置、设备及介质，包括：对图像样本进行前景分割，以区分图像样本中的背景与前景，得到前景分割后的图像样本，图像样本包括有监督数据和无监督数据；基于正负样本构成比例对有监督数据进行采样，并随机从无监督数据中进行采样；对采样后的图像样本进行数据增强以及特征提取，得到背景特征；分别基于表征学习和度量学习对背景特征中的有监督数据进行处理，得到第一处理结果和第二处理结果，同时基于配准学习对背景特征中的有监督数据和无监督数据进行处理，得到第三处理结果，结合第一处理结果、第二处理结果以及第三处理结果以确定背景一致识别的结果。提升图像背景一致识别的效率。
图像背景一致识别方法装置设备介质

[发明专利]文本识别及模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202110464194.0在审
发明人：邬国锐;卿山;王庆庆 -专利权人： 北京爱咔咔信息技术有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提供一种文本识别及模型训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待识别图像的包含空间位置信息的第一图像特征；采用自注意力机制对所述第一图像特征进行优化，获得第二图像特征；将所述第一图像特征和所述第二图像特征进行融合，获得第三图像特征；对所述第三图像特征进行解码处理，获得识别结果。本发明通过采用自注意力机制对包含空间位置信息的图像特征进优化，并将优化后的图像特征与优化前的图像特征融合后再进行解码，融合特征有效保留了优化前图像特征的原始视觉特征并增加了空间依赖性信息，从而具有更好的表示能力，更有助于解码阶段的对齐操作，有效降低了注意力偏移问题，从而提高识别结果的准确性。
文本识别模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]文本信息处理方法、系统、设备及计算机可读存储介质-CN202010248972.8有效
发明人：邬国锐;李杨 -专利权人： 北京爱咔咔信息技术有限公司
申请日： 2020-04-01 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开一种文本信息处理方法、系统、设备及计算机可读存储介质。本发明的方法，通过预先采用与所述待处理文本的类型对应的纠错训练集训练得到的纠错模型，对待处理文本进行纠错处理，得到所述待处理文本的至少一个纠正文本，实现对待处理文本中的字形错误等进行纠正；通过预先采用与所述待处理文本的类型对应的结构化特征训练集训练得到的命名实体识别模型，提取所述纠正文本的结构化特征，并将所述纠正文本的结构化特征与可信数据集中各个标准文本信息的结构化特征进行匹配，确定与所述纠正文本对应的标准文本信息，实现进一步地通过结构化特征对纠正文本中存在的命名实体错误进行纠正，提高了文本信息识别的准确率。
文本信息处理方法系统设备计算机可读存储介质

[发明专利]文本识别及模型训练方法、系统、设备及可读存储介质-CN202010270210.8在审
发明人：邬国锐;卿山;王庆庆 -专利权人： 北京爱咔咔信息技术有限公司
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明公开一种文本识别及模型训练方法、系统、设备及可读存储介质，本发明在文本识别的编码阶段，通过稠密卷积神经网络提取待识别图片的图像特征，使得提取出的特征更加抽象，包含的语义信息更加丰富；通过在图像特征中添加二维位置编码信息，生成包含位置信息的图像特征，加入的二维位置编码能够在对图像特征进行解码时更加准确的定位图像中字符的位置，从而能够更加准确地识别出对应的文本字符，能够提高弯曲文本识别的准确率；在解码阶段，通过包含二维注意力机制的transformer解码层，对包含位置信息的图像特征进行解码处理，能够充分地利用图像二维的空间信息，使用一种弱监督的方式进行训练，能够进一步提高弯曲文本识别的准确率。
文本识别模型训练方法系统设备可读存储介质