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专利名称

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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]一种人工智能实验课程平台-CN201921820185.5有效
发明人：王孝元 -专利权人： 湖北讯獒信息工程有限公司
申请日： 2019-10-26 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种人工智能实验课程平台，融合了图像识别技术和深度神经网络技术等多种人工智能技术，适配多种识别算法，例如CNN、KNN等。实训平台拥有强大稳定的计算性能，高效响应检测速度，多样的数据采集接口，是学生能够在该人工智能实践课程中更方便快速掌握人工智能实战技能的重要硬件基础。本实用新型融合了图像识别技术和深度神经网络技术等多种人工智能技术，适配多种识别算法，例如CNN、KNN等。实训平台拥有强大稳定的计算性能，高效响应检测速度，多样的数据采集接口，是学生能够在该人工智能实践课程中更方便快速掌握人工智能实战技能的重要硬件基础。
一种人工智能实验课程平台

[发明专利]一种双目立体视觉系统中图像特征识别算法加速方法-CN201911026520.9在审
发明人：王孝元 -专利权人： 湖北讯獒信息工程有限公司
申请日： 2019-10-26 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明公开了一种双目立体视觉系统中图像特征识别算法的加速方法，包括步骤：S1，首先对立体图像对分别进行单独标定，再根据单独标定的结果来进行立体标定，实现精确求取两个摄像头间的位置关系；S2，然后对立体图像对进行极线校正，通过达到行对齐的目的来减少计算量，提高匹配的精确度；S3，在校正之后，对目标物体进行分割，使得在匹配的时候不用去处理背景像素，以此来对图像特征识别算法加速；本发明具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点。
一种双目立体视觉系统图像特征识别算法加速方法

[发明专利]一种高检测精度人脸识别方法-CN201911026526.6在审
发明人：王孝元 -专利权人： 湖北讯獒信息工程有限公司
申请日： 2019-10-26 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高检测精度人脸识别方法，S1，图像采集，采用高清摄像头完成图像采集；S2，人像检测定位，利用OpenCV完成对步骤S1图像采集中人脸的定位检测；在该步骤中，包括模糊矫正处理，通过提取特征点位置标记，并将眉心位置与所用特征点距离作为姿态特征重新检测定位；S3，特征提取，利用boost，mlp，knearest，nbayes，svm，rtrees机器学习算法中的一种或多种，在云平台上完成特征提取并进行建模，最后进行模型对比完成人脸识别。本发明具有识别速度快、识别准确度高、技术先进、系统扩展性好等优点。
一种检测精度识别方法

[发明专利]一种图像风格迁移方法-CN201911026518.1在审
发明人：王孝元 -专利权人： 湖北讯獒信息工程有限公司
申请日： 2019-10-26 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像风格迁移方法，S1，基于人工神经网络库TensorFlow，实现卷积神经网络CNN；S2，捕获图片的内在信息，在原始的CNN表征之上，建立一个特征空间，所述特征空间，用于捕获输入图像的风格；S3，在CNN网络中，卷积层从图像中提取特征，卷积层较低层的特征用于描述图像的具体视觉特征，卷积层较高层的特征用于描述抽象的图像内容等。本发明可在精确提取内容图片的基础上同时实现风格的完美转换，生成任何风格下的合成图片，可应用于手机APP图像风格迁移，计算机视觉图创作、时装设计，电影镜头设计、动画风格渲染和游戏视觉效果合成等领域。
一种图像风格迁移方法

[发明专利]基于人工智能的表情识别方法-CN201911026519.6在审
发明人：王孝元 -专利权人： 湖北讯獒信息工程有限公司
申请日： 2019-10-26 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的表情识别方法，S1，表情图像获取，通过将高清摄像头采集图像；S2，表情图像预处理，图像预处理包括进行图像压压缩、图像抽样、输入矢量标准化；S3，表情特征提取，在云端服务器实现训练，训练好模型后在终端侧进行深度学习，在该步骤中，包括提取识别人脸表情中的年龄；S4，表情分类识别，采用CNN识别算法，该CNN架构为多层卷积层，卷积层之后有最大池，最后接多层密集层；对于输入的图像检测给出愤怒、害怕、开心、伤心、惊喜和平静六种表情中可能性最大的一种。本发明支持多种识别模式，高效响应检测速度，可直接应用到手机拍照、人机互动等各种项目中，缩减研产时间与成本等。
基于人工智能表情识别方法

[发明专利]基于人工智能的年龄精准识别方法-CN201911026527.0在审
发明人：王孝元 -专利权人： 湖北讯獒信息工程有限公司
申请日： 2019-10-26 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的年龄精准识别方法，包括如下步骤：第一步，通过将高清摄像头采集到的图像，输入到经人工智能云平台训练的模型中处理，在终端侧设备在给出图像中人脸的年龄估计；第二步，将第一步中经过年龄估计后的输入图像进行图像预处理后，用不同的神经网络框架进行训练，实现对年龄的精准识别。本发明可以充分地从数据中学习人脸自然的跨年龄变化规律，可让跨年龄识别更加可靠和精准；并且，本发明不但可以提高人脸识别的准确率，并且在刑侦、失踪人口的查找和电子客户关系管理等领域都有广泛的应用前景。
基于人工智能年龄精准识别方法

[发明专利]一种基于深度神经网络与机器视觉的步态识别方法及系统-CN201911029345.9在审
发明人：王孝元 -专利权人： 湖北讯獒信息工程有限公司
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络与机器视觉的步态识别方法及系统。所述方法包括步骤：S1，采集步态，由摄像机采集在不同角度状态下被采集对象的步态；S2，分析图片，通过检测与跟踪获得步骤S1中采集步态的视频序列，然后进行预处理分析，提取所述被采集对象的步态特征等。本发明能在更长的时间来进行调整和对新变化实时响应(比如遮挡去除)，步态识别全身信息，可以实现360°全视角识别，即使光照有变化，或者衣服有变化，甚至面部完全被遮挡也依旧可以被识别出来，相较于其他识别方式而言，更加灵活高效。
一种基于深度神经网络机器视觉步态识别方法系统

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