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[发明专利]YUV图像识别方法、系统和计算机设备-CN202010138367.5有效
发明人：朱禹萌;陆进;陈斌;宋晨 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种YUV图像识别方法，所述方法包括：获取待识别的YUV图像；将所述YUV图像输入到YUV图像识别模型，所述YUV图像识别模型包括输入层、图像处理层和输出层；其中，所述输入层包括分量提取分支、第一输入分支、第二输入分支和分量组合分支，用于将所述YUV图像的YUV组合分量提供给所述图像处理层；及通过所述YUV图像识别模型输出识别结果。本发明实施例可以直接对YUV格式图像进行识别，无需将YUV格式图像转换为其他图像格式，减少了图像识别模型对YUV格式图像识别的算力消耗，提高了图像识别模型对YUV格式图像的识别效率。
yuv 图像识别方法系统计算机设备

[发明专利]图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210727142.2在审
发明人：王中泽;赵旭玲 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本公开提出一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取待识别图像，处理待识别图像，得到灰度描述信息，根据灰度描述信息，确定图像识别序列，根据灰度描述信息和图像识别序列，对待识别图像进行目标识别，由此，通过获取待识别图像的灰度描述信息和图像识别序列，以进行图像识别，可以为待识别图像的目标识别过程提供可靠的参考依据，从而有效提升对待识别图像的目标识别效果。
图像识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于超宽带及图像编码的智能仓库物资定位管理系统-CN201711082106.0在审
发明人：吴一稷;李娟;刘井龙;马莹敏;李晟 -专利权人：阳光凯讯（北京）科技有限公司
申请日： 2017-11-01 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06K17/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于超宽带及图像编码的智能仓库物资定位管理系统，包括图像编码装置包括图像识别贴纸和图像识别模块，图像识别贴纸携带图像编码信息，用于对货物进行唯一标识；图像识别模块读取货物上图像识别贴纸携带的图像编码信息，并将图像识别结果发送至UWB定位装置；UWB定位装置用于对智能仓库中的运输工具进行定位，当UWB定位装置接收到图像识别结果为识别成功后，判断货物正被运输工具运输中；当UWB定位装置接收到图像识别结果为识别失败后
基于宽带图像编码智能仓库物资定位管理系统

[发明专利]一种基于创新教具的AR医学影像学辅助学习系统-CN202310508773.X在审
发明人：赵俊强;李南艾;岳军艳;韩东明;梁长华;闫瑞芳;王玉玺;杨世昌;于毅;赵章红;李君瑶;宋博;孙万奇;杨慧芳 -专利权人：新乡医学院
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G09B5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于创新教具的AR医学影像学辅助学习系统，包括：AR设备终端：用于接受、分析以及展示云端数据库反馈的最终结果；云端数据库：用于储存图像识别模块所需调用的模型数据以及物体识别所需调用的模型数据和相关详细信息，并且实现AR设备终端和云端数据库之间的数据互通；图像识别模块。该基于创新教具的AR医学影像学辅助学习系统，不仅能够实现人体器官可视化，还可以与课堂上传统教学工具相结合，让二维和三维模型结合，从而增强现实，采用全新的教学方式，可以实现三维模型与真实器官的匹配，可以加深学生对知识点的记忆
一种基于创新教具 ar 医学影像辅助学习系统

[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010802994.4在审
发明人：颜波 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，该图像识别方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入至预先训练的图像识别模型，得到所述图像识别模型输出的每个预设类别对应的概率，其中，所述图像识别模型根据多张被标注有预设类别的正样本图像以及多张被标注有非预设类别的负样本图像训练得到；在所述每个预设类别对应的概率均小于设定阈值时，输出用于表征所述待识别图像不属于任一预设类别的结果。本方法可以有效避免对于图像识别模型中不存在的类别，图像识别模型在对类别的图像进行识别时，错误地将其识别为存在的类别，从而提升图像识别的识别正确率。
图像识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于图像识别的无人售冰箱及其识别方法-CN201910797585.7在审
发明人：罗振坤;黄晓烽;黄泽宇 -专利权人：广州伊思高科技有限公司
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2019-12-27 - 主分类号： F25D29/00 文献下载
摘要：本发明涉及无人售冰箱领域，公开了一种基于图像识别的无人售冰箱及其识别方法，其中，基于图像识别的无人售冰箱包括用于对用户进行图像采集的图像采集模块；与图像采集模块连接，用于对采集到的图像进行处理识别的图像识别模块；与图像识别模块和图像采集模块连接，用于处理请求信息的后端云台服务器；与图像识别模块连接，用于图像识别模块深度学习新模型的学习模型。本发明的基于图像识别的无人售冰箱及其识别方法，通过直接识别用户的动作，不需要对冰箱的内部结构和商品摆放强制做要求，大大提高了冰箱的容量，也降低了维护成本，同时不需要对比识别，减少了图像识别模块的学习次数，提高了识别精度和识别效率。
图像识别模块冰箱图像采集模块图像识别冰箱领域处理请求商品摆放图像采集直接识别学习云台服务器采集图像维护

[发明专利]基于人物细粒度特征的图像识别方法及装置-CN202010655258.0在审
发明人：覃俊;罗一凡;帖军;李子茂;徐胜舟;叶正;马天宇 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于人物细粒度特征的图像识别方法及装置，该方法包括：获取待识别人物图像；对待识别人物图像进行特征提取，获得人物特征图层；将人物特征图层输入至预设超列特征识别模型中，获得对应的图像识别结果；根据图像识别结果获取图像识别准确率；在图像识别准确率大于或等于预设标准阈值时，将所述图像识别结果作为基于人物细粒度特征的图像识别结果。相较于现有技术，利用注意力机制网络进行图像处理会导致不能准确获取关键区域信息，从而更不能精准识别图像类别，而本发明将人物特征图层输入至预设超列特征识别模型中，可以精准定位图像的关键区域，以实现快速、准确地获取人物图像对应的图像识别结果
基于人物细粒度特征图像识别方法装置

[发明专利]一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210367044.2在审
发明人：程京;陈坤;焦少慧 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取待识别图像；将待识别图像输入至经过预训练的图像识别模型中，获取图像识别结果；图像识别模型包括至少一个支持向量机分类器模块和卷积神经网络分类模块，卷积神经网络分类模块的输入图像包括待识别图像，和经过至少一个预设图像分析算法处理并输入到对应支持向量机分类器模块的待识别图像。本公开实施例公开的技术方案解决了人工图像识别是否造假的效率较低的问题，实现了通过包括传统的支持向量机分类器模块和卷积神经网络分类模块的图像识别模型进行图像的自动识别，确定是否为伪造图片，提升了伪造图像识别准确度，以及图像识别的效率。
一种图像识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种通过画面识别的智能剪辑应用方法、装置、设备及介质-CN202111461246.5在审
发明人：赵郑;段小霞;时梅;于言言 -专利权人：北京泽桥医疗科技股份有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种通过画面识别的智能剪辑应用方法，包括获取待剪辑的医学影像视频数据；对所述待剪辑的医学影像视频数据进行分组图像识别，得到关键帧索引；基于所述关键帧索引对所述待剪辑的医学影像视频数据进行剪辑。本发明无需具有医学知识的剪辑人员进行剪辑，且再需要剪辑人员看完整个视频的内容或重复观看多次视频就能完成视频剪辑操作，提升了视频剪辑的效率。本发明还涉及一种通过画面识别的智能剪辑应用装置、一种存储介质和设备。
一种通过画面识别智能剪辑应用方法装置设备介质

[发明专利]一种拼接图像识别方法、计算机可读存储介质及电子设备-CN202310334235.3在审
发明人：王彦添;温浩;赵德芳 -专利权人：重庆中科云从科技有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体提供一种拼接图像识别方法、计算机可读存储介质及电子设备，旨在解决现有拼接图像识别准确性差的问题。为此目的，本发明的拼接图像识别方法包括：采用结合边缘预测模型训练得到的拼接图像识别模型对待识别图像进行识别，得到识别结果；在训练过程，基于样本识别结果确定待训练的拼接图像识别模型的损失以及基于边缘预测结果确定边缘预测模型的弱监督损失，基于待训练的拼接图像识别模型的损失和弱监督损失对待训练的拼接图像识别模型和边缘预测模型进行迭代训练，得到拼接图像识别模型。该方式减少了训练过程中对标注信息的依赖，允许更多的数据加入到训练，从而有利于优化网络性能，提高拼接图像识别精确度。
一种拼接图像识别方法计算机可读存储介质电子设备

[发明专利]图像识别模型的训练方法、装置、服务器及存储介质-CN202010953781.1在审
发明人：申世伟;李家宏;李岩 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开关于一种图像识别模型的训练方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：获取第一图像样本集；所述第一图像样本集包括线上图像的图像特征和预测分类概率；根据所述线上图像的图像特征以及预测分类概率，对待训练的图像识别模型进行预训练，得到预训练后的图像识别模型；根据第二图像样本集，对所述预训练后的图像识别模型进行再次训练；所述第二图像样本集包括正样本图像的图像特征和负样本图像的图像特征；若训练后的图像识别模型满足收敛条件，则将所述训练后的图像识别模型作为训练完成的图像识别模型采用本方法，有利于提高图像识别模型的预测精度。
图像识别模型训练方法装置服务器存储介质

[发明专利]图像识别模型的训练方法、图像识别方法及电子设备-CN202210223703.5在审
发明人：何艾莲;付彬;乔宇 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像识别模型的训练方法、图像识别方法及电子设备，其中，该方图像识别模型的训练方法包括：获取图像样本组，其中，所述图像样本组包括不同空间域的至少两个样本图像；将所述图像样本组内的不同空间域样本图像进行融合，得到混合增强图像，并对所述样本图像和所述混合增强图像设置相同标签；基于各标签对应的包括所述样本图像和所述混合增强图像的图像组，依次对图像识别模型进行迭代训练，得到目标图像识别模型。通过上述训练方案，可以使图像识别模型学习到相同标签、不同空间域样本图像的内在关系，从而提高图像识别模型的图像识别精度。
图像识别模型训练方法电子设备

[发明专利]基于图像识别模型的图像识别方法及装置-CN201910258567.1在审
发明人：赵卫东;鄢涛;李瑞雪;曹柳;朱桐睿;李祎祎;翁子晴;刘世霖;唐美琪 -专利权人：成都大学
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于图像识别模型的图像识别方法及装置，该方法包括设立图像识别模型、分类图像识别模型、识别待识别图像以及显示识别结果，本发明通过对整张图像进行划分后得到的各子图像分别进行识别并分类，并将识别结果设置为图像识别模块并储存在分类识别单元中，通过待检测模块与分类识别单元中的图像识别模块进行对比，最终精准的获得图像的对比结果，同时对比结果中各个特征的匹配度相应的显示在了显示单元中，进而更方便的获知详细的对比结果。
图像识别对比结果分类识别单元图像识别模块图像分类图像检测模块结果设置整张图像匹配度子图像获知储存分类

[发明专利]一种基于陷阱结构的图像识别防御方法-CN202010884874.3在审
发明人：陈晋音;朱伟鹏;郑海斌 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于陷阱结构的图像识别防御方法，包括：在基于神经网络构建的图像识别网络中，在图像识别网络的隐藏层和/或输出层增加用于引导恶性图像连接传输方向的陷阱结构；抑制陷阱结构活动，利用正常图像对添加有陷阱结构的图像识别网络进行图像识别任务的训练；针对不同类型的防御任务，设置抑制陷阱为激活态，选择与防御任务对应的恶性图像对添加有陷阱结构的图像识别网络进行防御任务的训练；应用时，将待测图像输入至经过图像识别任务和防御任务训练的图像识别网络中，当陷阱结构的激活状态值大于阈值时，则待测图像为恶性图像，删除该恶性图像，实现对图像识别的防御效果。防止恶性图像被误分类造成安全隐患。
一种基于陷阱结构图像识别防御方法

[发明专利]图像中目标物体识别方法、冰箱内食品识别方法及系统-CN201610927468.4在审
发明人：杨世清;徐达;唐军 -专利权人：合肥华凌股份有限公司;合肥美的电冰箱有限公司;美的集团股份有限公司
申请日： 2016-10-24 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像中目标物体识别方法、冰箱内食品识别方法及系统。所述图像中目标物体识别方法包括获取训练图像，利用训练图像建立图像识别模型；获取测试图像，将测试图像与图像识别模型匹配，实现测试图像中目标物体的识别；其中，获取的训练图像和获取的测试图像进行归一化处理，将训练图像和测试图像映射到统一的空间；和/或建立图像识别模型时进行正则化处理，使图像识别模型表达全样本分布。本发明所述方法使图像识别模型在测试数据上的表现尽可能的接近训练数据上的表现，实现图像识别的一致性，提高图像识别精度。
图像目标物体识别方法冰箱食品系统