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[发明专利]基于计算机图像识别功能及性能相关测试方法-CN202210437601.3在审
发明人：潘云飞;杨林 -专利权人：杭州迪英加科技有限公司
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及基于计算机图像识别功能及性能相关测试方法，针对当前现有的图像识别模型仍存在功能较少、性能较弱，导致测试的工作效率低下的问题，现提出如下方案，其中包括以下步骤：S1：测试数据的收集和处理,S2:测试数据的理解以及相关特征提，S3：算法模型的构建、训练和评估,S4：算法性能测试,本发明的目的是通过针对计算机图像识别模型提供合适的测试方法，针对不同的场景选择不同的测试方法，提高测试的精确度
基于计算机图像识别功能性能相关测试方法

[发明专利]处理器资源动态分配方法、装置、设备及存储介质-CN202010144861.2在审
发明人：李文栋 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：具体实现方案为：通过监控电子设备的各第二处理器的运行状态信息，然后根据上述电子设备的各第二处理器的运行状态信息，动态地为图像识别算法中包括的各模型分配用于运行上述模型的第二处理器。可见，本实施例不仅可以保证图像识别算法的稳定运行，提高了图像识别算法的识别性能，还可以有效地利用系统资源。
处理器资源动态分配方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于物联网的管理系统-CN202311085293.3在审
发明人：刘鹏 -专利权人：北京益泰东方电子技术有限公司
申请日： 2023-08-28 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于物联网的管理系统，涉及物联网技术领域，包括目标对象验证模块、图像识别模块、对比检测模块、数据处理模块和数据储存模块，目标对象验证模块用于对使用管理系统的用户进行目标对象验证，所述目标对象验证是保证管理系统进行安全操控的基础，图像识别模块用于采集视觉图片，根据国密算法及加速算法对大数据系统内的目标对象信息进行图像识别，对比检测模块用于根据图像识别结果对大数据系统内的目标对象进行对比后。本发明一种基于物联网的管理系统，增强管理系统的识别效率，减少图像比对出现系统延迟，使系统具有时效性，能够实现系统储存数据和自动清理数据的智能可循环性。
一种基于联网管理系统

[发明专利]一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110359351.1在审
发明人：单海蛟;何小坤;熊泽法 -专利权人：北京世纪好未来教育科技有限公司
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取目标图像，利用预先训练完成的图像分割模型得到目标检测框以及与目标检测框对应的图像分割结果图，根据目标检测框和图像分割结果图，对目标图像进行裁剪，得到与目标对象对应的目标区域，利用光学字符识别算法确定目标区域中目标对象的内容，得到识别结果，将目标检测算法和图像分割算法相结合，能够准确的对目标图像进行裁剪，得到单个目标区域，有效的减少其他文本信息的干扰，从而对目标区域进行精准的识别，提高图像识别的准确率。
一种图像识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于机器学习算法的牛乳体细胞图像识别方法-CN202211535994.8在审
发明人：白洁;姜新华;郜晓晶;周艳青;李慧旻 -专利权人：内蒙古农业大学
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明属于细胞图像识别技术领域，公开了一种基于机器学习算法的牛乳体细胞图像识别方法，所述基于机器学习算法的牛乳体细胞图像识别系统包括：细胞图像采集模块、主控模块、细胞图像增强模块、细胞图像分割模块、细胞特征提取模块、识别模块、分析模块、显示模块。本发明通过细胞图像增强模块根据深度学习对牛乳体细胞图像进行增强处理，大大提高牛乳体细胞图像清晰度；同时，通过细胞图像分割模块在基于初始U‑Net网络提高重叠牛乳体细胞和粘连牛乳体细胞的分割效果，优化牛乳体细胞分割准确率的同时，基于BN算法加速模型训练、优化模型性能。将待分割牛乳体细胞图像输入至由此训练得到的牛乳体细胞分割模型，实现快速、准确的牛乳体细胞分割。
一种基于机器学习算法牛乳体细胞图像识别方法

[发明专利]基于稀疏低秩先验的降质图像恢复与识别方法-CN202111480818.4在审
发明人：韩志;李镇宇;陈希爱;唐延东 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于稀疏低秩先验的降质图像恢复与识别方法。对降质人脸图像进行分析，通过人脸图像的稀疏低秩先验，对降质人脸图像同时进行恢复和识别，既降提高了人脸恢复算法的效率，又保证了识别的准确率，解决了降质人脸识别这一挑战性问题。提出了一种迭代算法，其由降质人脸图像恢复和人脸识别两部分结合。人脸图像恢复部分对人脸进行对正，识别部分进行人脸图像识别。利用稀疏低秩先验，对人脸图像进行恢复对正，再将恢复对正的人脸图像输入到人脸识别中，通过识别效果来提高恢复对正算法效率，通过恢复对正来保证识别准确率。该算法解决了降质人脸图像的图像对正、图像去遮挡及图像识别等问题，并验证了其有效性和先进性。
基于稀疏先验图像恢复识别方法

[发明专利]图像数据处理方法、装置及可读存储介质-CN201810903034.X在审
发明人：杨少雄;赵晨 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2018-08-09 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的图像数据处理方法、装置及可读存储介质，通过根据预设的至少两个超参数集建立用于待训练的至少两个机器学习算法模型；根据获取的同一图像数据训练集，对各待训练的机器学习算法模型进行训练，获得训练完毕的各机器学习算法模型并确定对应的收敛损失值；根据各机器学习算法模型的超参数集和对应的收敛损失值，确定最优超参数集，建立对应的待训练的最优机器学习算法模型；根据图像数据训练集对待训练的最优机器学习算法模型进行训练，获得训练完毕的最优机器学习算法模型并对待识别图像进行识别，获得图像识别结果，从而有效避免现有技术中根据经验值确定超参数而导致机器学习算法模型对图像识别的识别准确率不高的问题。
机器学习算法参数集可读存储介质图像数据处理收敛图像识别结果数据训练同一图像图像识别图像数据训练集准确率预设图像

[发明专利]一种基于支持向量机的图像识别系统-CN201810533681.6在审
发明人：邱炎新 -专利权人：深圳明创自控技术有限公司
申请日： 2018-05-29 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于支持向量机的图像识别系统，包括图像预处理模块、图像信息采集模块、特征提取模块、图像识别模块和分析预警模块，所述图像预处理模块用于待识别图像进行处理，所述图像信息采集模块用于提取所述待识别图像中的图像数据，并将所述图像数据通过映射函数转换成多个图像集合，所述特征提取模块用于从图像集合提取图像特征数据，所述图像识别模块采用支持向量机对图像进行识别，所述分析预警模块用于对图像识别的准确率进行计算，并在准确率过低时进行预警本发明的有益效果为：采用改进的粒子群算法对支持向量机参数的选择进行优化，从而提高了分类结果的准确性，进而提高了图像识别的准确率。
支持向量机准确率图像信息采集模块图像预处理模块特征提取模块图像识别模块图像识别系统图像集合图像识别图像数据预警模块图像提取图像特征粒子群算法分类结果映射函数分析预警转换优化改进

[发明专利]一种基于图像识别的现场运维方法及系统-CN202010080746.3有效
发明人：邵苏杰;郭少勇;邱雪松;李谦;刘国泰;石颂平;亓峰;王语琪;张庆航;吴磊 -专利权人：许昌北邮万联网络技术有限公司;北京邮电大学
申请日： 2020-02-05 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于图像识别的现场运维方法及系统。该方法包括：基于预设图像识别算法获取设备信息，将设备信息与系统中的识别信息进行对比，生成工单；对工单进行分析，获取运维人员信息，基于遗传算法对工单和运维人员信息进行智能匹配，筛选出最优运维人员；通过预设智能推荐算法本发明实施例通过图像识别算法，识别设备种类，能够及时发现故障，并自动生成工单，通过基于遗传算法的工单匹配策略将生成的工单与运维人员进行匹配，根据运维人员的技能水平及状态智能选择运维人员，并通过智能推荐算法推送相似工单
一种基于图像识别现场方法系统

[发明专利]一种铁路边坡落石侵限检测的图像识别方法-CN202010432481.9有效
发明人：刘孜学;王富斌;严瑾;余超;李高丰;王学林;谢联莲;苏恺;虞凯;樊伟;杨捷;杨岗;易立富;高柏松 -专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了铁路异物侵限领域的一种铁路边坡落石侵限检测的图像识别方法，方法的步骤包括：A，获取视频序列图像，并标记出包含铁轨的限界区域；B，基于预设的落石侵限检测图像识别模型，识别出所述限界区域里是否有落石，其中，落石侵限检测图像识别模型是基于YOLOv3算法对图像中的落石进行识别。本发明的方法的有益效果在于，采用本发明的模型，在实时落石识别时，准确率较高，另外，充分利用了YOLOv3算法中的先验框，无需对铁轨图像进行前后背景分离，就能快速进行落石的识别，识别方法具备较高的可靠性、
一种铁路边坡落石侵限检测图像识别方法

[发明专利]一种图像识别方法及电子设备-CN202111137201.2在审
发明人：林泉宇 -专利权人：杭州海康威视系统技术有限公司
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像识别方法及电子设备，涉及人工智能领域，能够提高对图像画面信息的识别度。该方法包括：确定目标图像画面中的目标图像区域；其中，目标图像区域为目标事件出现在目标图像画面中的候选区域；将目标图像区域与目标算法进行关联；该关联用于指示利用目标算法对目标图像区域进行图像识别，以确定目标图像区域内是否存在目标事件
一种图像识别方法电子设备

[发明专利]图像识别与动力学融合的路面附着系数估计方法及系统-CN202310599877.6在审
发明人：张雷;王震坡;关可人 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： B60W40/064 文献下载
摘要：本发明公开一种图像识别与动力学融合的路面附着系数估计方法及系统，该方法包括利用语义分割网络和卷积神经网络确定路面类型；根据车辆状态信息，基于单轮动力学模型，采用卡尔曼滤波估计轮胎纵向力；根据轮胎纵向力，基于魔术轮胎公式，采用粒子滤波算法，建立路面附着系数估计器，估计第一路面附着系数；通过时空同步模块确定与第一路面附着系数路面对应的所有图像识别结果，并根据所有图像识别结果确定最终图像识别结果以及图像识别置信度；根据最终图像识别结果、图像识别置信度、第一路面附着系数及车辆纵向加速度的估计值与真实值之差，建立图像识别与动力学融合策略，确定最终路面附着系数。
图像识别动力学融合路面附着系数估计方法系统

[发明专利]烟火识别方法、装置、设备及可读存储介质-CN202210943013.7在审
发明人：李飞;施林苏;余家忠;刘昱含;靳志娟;郑洪雷;曹晟 -专利权人：中国铁塔股份有限公司
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/34 文献下载
摘要：本发明提供一种烟火识别方法，包括：获取第一图像中的待识别的目标对象对应的第一置信度；在第一置信度大于第一预设值的情况下，确定第一图像中的目标区域；对目标区域进行放大拍摄，获得K帧第二图像；按照至少两种图像识别算法对第二图像进行烟火识别，获得目标对象对应每一图像识别算法的第二置信度；根据第一置信度和第二置信度确定第三置信度，第三置信度用于表示目标对象为烟火的概率。这样，先对第一图像中进行初步筛选获得第一置信度，再进行放大拍摄，然后再通过两种图像识别算法来分别获取第二置信度，通过综合多种方式获取的置信度来获取第三置信度从而提高了第三置信度的准确性，进而提高了烟火识别的精度
烟火识别方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种基于生成对抗网络算法的图像作品指导系统-CN202010671003.3在审
发明人：何波;张璇;王银玲;吕州;於玲玲 -专利权人：广州市多米教育科技有限公司
申请日： 2020-07-13 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于生成对抗网络算法的图像作品指导系统，获取用于图像识别的网络，图像分辨网络用于根据待检测图像提取待检测图像作品的检测向量，所述检测向量用于识别所述待测图像中的目标；构件对抗网络；生成网络G采用编码‑解码器的对抗网络结构，编码器与解码器两者之间存在跳跃连接；其中编码器对输入图像进行下采样，提取抽象的特征数据；通过获取可以供图像识别的网络，获取无关属性识别网络，将图像识别网络提取的特征向量，输入至无关属性识别网络，根据无关属性识别网络的识别结果，训练图像识别网络。
一种基于生成对抗网络算法图像作品指导系统

[发明专利]一种多目标识别的计算机图像处理系统-CN202310008657.1在审
发明人：熊丽婷;张绍彪;吴军良;王莉;陈芳 -专利权人：南昌交通学院
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种多目标识别的计算机图像处理系统，涉及图像处理技术领域，包括图像预处理模块、图像识别模块、控制器以及信号验证模块；所述图像预处理模块用于对接收到的视频图像进行滤波增益处理，降低信噪比，减少图像噪点，并将处理后的视频图像传输至图像识别模块；所述图像识别模块用于接收处理后的视频图像，提取视频图像中每一帧图像，基于深度学习的目标检测与识别算法，从每一帧图像中识别出目标特征，以方框形式对目标特征进行标记，并标注方框在图片中的位置和大小，检测准确性高；所述信号验证模块用于实时验证图像识别模块的通信状态，以及时提醒管理人员尽快处理；从而减少干扰信号的影响，保证图像识别的准确度。
一种多目标识别计算机图像处理系统

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