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]信息处理方法、装置及电子设备-CN202310626884.0在审
  • 田秋雨;王敏;陈永洒;罗林锋 - 联想(北京)有限公司
  • 2023-05-30 - 2023-09-08 - G06V10/40
  • 本申请公开了一种信息处理方法、装置及电子设备,该方法包括:通过图像特征提取模块和文字识别模块,分别对处理目标进行图像特征和文字特征的提取,生成相应的第一图像特征和第一文字特征;基于空洞卷积模块,分别确定第一图像特征中的特征和第一文字特征中的特征的位置信息,增加第一图像特征对应的感受野,以及第一文字特征对应的感受野;基于位置信息,利用空洞卷积模块分别对增加了感受野的第一图像特征以及第一文字特征进行特征提取,分别生成第二图像特征和第二文字特征;利用融合模型,将第二文字特征和第二图像特征进行融合,形成目标特征信息。
  • 信息处理方法装置电子设备
  • [发明专利]一种文本信息的提取方法、装置及电子设备-CN202310745108.2在审
  • 罗林锋;王敏 - 联想(北京)有限公司
  • 2023-06-21 - 2023-09-05 - G06V30/41
  • 本申请公开了一种文本信息的提取方法、装置及电子设备,提取方法包括:提取第一模型的目标参数,其中,目标参数为M个;基于目标参数,生成至少一个第二模型,其中,第二模型的参数量小于第一模型的参数量;从第二模型中筛选出目标模型;利用目标模型对待提取图像进行文本提取,得到目标文本。本申请利用第一模型的目标参数生成至少一个第二模型,并从至少一个第二模型中筛选得到目标模型,也即该目标模型相较于第一模型,其更为轻量化,在利用目标模型对待提取图像进行文本提取时,提取效率较高,并且,其提取到的目标文本准确性也较高。
  • 一种文本信息提取方法装置电子设备
  • [发明专利]数据区域识别方法及装置-CN202310640106.7在审
  • 陈永洒;王敏;罗林锋 - 联想(北京)有限公司
  • 2023-05-31 - 2023-09-05 - G06V30/14
  • 本发明提供了一种数据区域识别方法及装置,该方法包括获得目标图像中每个第一像素点分别对应的第一向量,第一向量包括至少一个第一参数和至少一个第二参数;第一参数用于确定所述第一像素点所属区域的区域类型,第二参数用于确定所述第一像素点所属区域的区域边界;基于目标图像中第一像素点的第一参数,确定出目标图像中的目标像素点;基于目标像素点中的第二参数,获得至少一个曲线轨迹;基于至少一个曲线轨迹,识别目标图像中的目标数据区域。
  • 数据区域识别方法装置
  • [发明专利]金银花识别模型的训练方法、装置、计算机设备及介质-CN202110413863.1有效
  • 罗林锋 - 平安国际智慧城市科技股份有限公司
  • 2021-04-16 - 2022-12-20 - G06V10/764
  • 本申请涉及人工智能技术领域,公开了一种金银花识别模型的训练方法,包括:获取多个第一样本;以及基于深度学习模型构建金银花识别模型,金银花识别模型包括主网络模块,以及多个子网络模块;利用所有所述第一样本对所述主网络模块进行训练;利用各个所述金银花类别对应的所述第一样本,分别训练各个所述子网络模块;检测到所述主网络模块和所有所述子网络模块均训练完成时,判定所述金银花识别模型训练完成。本申请还涉及区块链技术。本申请还公开了一种金银花识别模型的训练装置、计算机设备以及计算机可读存储介质。本申请实现尽可能减少训练金银花识别模型所需的人工标注样本的数量的同时,提高了训练得到的金银花识别模型的准确率。
  • 金银花识别模型训练方法装置计算机设备介质
  • [发明专利]一种表格图像的识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110605598.7在审
  • 罗林锋 - 平安国际智慧城市科技股份有限公司
  • 2021-05-31 - 2021-08-20 - G06K9/00
  • 本发明涉及人工智能技术领域,应用于智慧物流领域中,揭露了一种表格图像的识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该识别方法包括:读取表格图像,对表格图像进行语义分割处理,以确定表格图像中包含的多个表格单元;从表格图像中提取出文本行图像,并从多个表格单元中确定与文本行图像位置对应的目标表格单元,以及将文本行图像与所述目标表格单元之间进行关联;对文本行图像进行文字识别处理,得到文字识别结果;将文字识别结果填充基于与文本行图像关联的目标表格单元生成的电子表格中。与传统方式相比,本发明采用语义分割处理、文本行图像识别、文字识别和内容自动填充等方式,以实现表格图像信息的准确、高效及低成本地获取和存储。
  • 一种表格图像识别方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]基于边缘设备的目标物识别方法、装置、设备及存储介质-CN202110465403.3在审
  • 罗林锋 - 平安国际智慧城市科技股份有限公司
  • 2021-04-28 - 2021-07-16 - G06K9/00
  • 本发明涉及智能决策技术,揭露了一种基于边缘设备的目标物识别方法,包括:对训练图片集进行目标物筛选,得到存在预设种类目标物的样本图像集,利用样本图像集对目标物识别模型进行训练,得到标准目标物识别模型,对标准目标物识别模型的模型参数进行参数缩小,得到缩小后的标准目标物识别模型,提取标准目标物识别模型中目标物识别的过程,将过程编译成动态链接库并嵌入边缘设备中,将待识别图像传入边缘设备中进行目标物识别,得到识别结果。此外,本发明还涉及区块链技术,所述动态链接库可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于边缘设备的目标物识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决目标物识别准确性较低的问题。
  • 基于边缘设备目标识别方法装置存储介质
  • [发明专利]垃圾违规投放行为监控方法、装置和计算机设备-CN202110384872.2在审
  • 罗林锋 - 平安国际智慧城市科技股份有限公司
  • 2021-04-09 - 2021-07-13 - G06K9/00
  • 本申请涉及图像识别技术领域,揭示了一种垃圾违规投放行为监控方法、装置和计算机设备,方法包括:接收监控设备采集的视频流,利用预设的人体识别算法识别出含有用户的视频帧作为用户图像;将用户图像输入到预先构建的垃圾违规投放行为模型中,识别出用户图像中的用户是否有垃圾违规投放行为;若是,确定垃圾违规投放行为的违规类型及确定用户的身份信息,根据违规类型查询用户当前违规投放行为的扣分,将用户当前违规投放行为的扣分累加至总扣分中;当总扣分大于预设值时,根据违规类型为用户制定指导策略以供参考执行,从而不仅可以减少人工监督投入成本,还能针对不同用户的不同违规类型制定指导策略,提高垃圾分类监管效果。
  • 垃圾违规投放行为监控方法装置计算机设备
  • [发明专利]基于半监督学习训练中草药病虫害识别模型的方法与系统-CN202011506545.1在审
  • 罗林锋 - 深圳赛安特技术服务有限公司
  • 2020-12-18 - 2021-03-26 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于半监督学习训练中草药病虫害识别模型的方法,包括:获取包括多个样本图像的标注图像数据集,每个样本图像标注有对应的样本病理类型标签;基于样本图像训练Resnet50深度学习模型,得到第一标注模型;获取包含多个未标注图像的未标注图像数据集,将未标注图像输入至第一标注模型中,得到各个未标注图像对应的病理类型及其对应的概率值;基于标注图像数据集与各个未标注图像的病理类型及其对应的概率值训练第一标注模型对应的finetune模型,以得到中草药病虫害识别模型;通过中草药病虫害识别模型对待标注的中草药图像进行识别,提高了识别的精确度。本发明涉及智慧医疗场景中,从而推动智慧城市的建设。
  • 基于监督学习训练中草药病虫害识别模型方法系统
  • [发明专利]植物病虫害识别方法、装置及计算机设备-CN202011122414.3在审
  • 罗林锋 - 平安国际智慧城市科技股份有限公司
  • 2020-10-20 - 2021-01-12 - G06K9/62
  • 本发明实施例涉及人工智能技术领域,提供了一种植物病虫害识别方法,包括:获取多个样本图像并将多个样本图像划分为训练集、验证集及测试集;利用训练集对预设深度学习网络进行训练;利用验证集对训练后的预设深度学习网络进行验证,以判断训练后的预设深度学习网络是否收敛;若不收敛,则对预设深度学习网络进行参数调整,并对调整后的预设深度学习网络进行训练与验证;若收敛,则利用测试集对训练完成的预设深度学习网络进行测试得到病虫害识别准确率,以判断病虫害识别准确率是否小于预设阈值;若不小于预设阈值,则将训练完成的预设深度学习网络作为植物病虫害识别模型进行植物病虫害识别。本发明实施例可以识别植物病虫害,降低种植成本。
  • 植物病虫害识别方法装置计算机设备

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