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]一种焊盘识别方法及半导体芯片焊线机-CN202310076516.3在审
  • 李焕然;郝鹏 - 凌波微步半导体设备(常熟)有限公司
  • 2023-01-31 - 2023-05-09 - B23K37/00
  • 本发明公开了一种焊盘识别方法及半导体芯片焊线机,焊盘识别方法包括:获取焊盘图片并在焊盘图片上划定识别区域;根据焊盘的位置信息划定识别卡尺,并基于识别区域在识别卡尺的区域内寻找焊盘边界;根据焊盘边界得到焊盘尺寸本发明通过获取焊盘图片并在焊盘图片上划定识别区域,其后根据焊盘的位置信息划定识别卡尺,并基于识别区域在识别卡尺的区域内寻找焊盘边界,再根据焊盘边界得到焊盘尺寸,以得到焊盘的中心位置,从而得到焊点位置,最后将得到的焊点位置更新至初始焊点数据中即可实现焊盘的自动查找识别
  • 一种识别方法半导体芯片焊线机
  • [发明专利]一种图片OCR识别系统的字符与背景粘连噪声消除方法-CN201510776907.1有效
  • 王忠;周庆标;覃方颖 - 浙江传媒学院
  • 2015-11-13 - 2018-11-16 - G06K9/34
  • 本发明公开一种图片OCR识别系统的字符与背景粘连噪声消除方法,包括下列步骤:步骤1)设置待识别字符的笔划长度的有效范围;步骤2)选取自然环境下的含有待识别字符的图像,并以均值差分模板的方式计算图像差分边界图;步骤3)将上述得到的待识别图像的差分边界图进行阈值化,形成待识别图像的三值化边界图;步骤4)在三值化边界图中,按照倾斜角度范围内、直线型边界进行搜索。本发明所述的一种图片OCR识别系统的字符与背景粘连噪声消除方法,在复杂多变的自然环境中,该方法解决了现有OCR应用系统对具有粘连噪声字符定位困难的问题,实现字符位置的准确提取,并能满足工程应用的实时性要求
  • 一种图片ocr识别系统字符背景粘连噪声消除方法
  • [发明专利]一种车辆品牌的识别方法-CN201911294352.1有效
  • 丁祖春;封斌;莫文英;钟碧良 - 广州航海学院
  • 2019-12-16 - 2023-04-07 - G06V10/25
  • 本发明公开了一种车辆品牌的识别方法,该方法先获取并从待识别车辆图片中提取车灯区域;对车灯区域进行预处理,获得待检测车灯边界轮廓;将待检测车灯边界轮廓等间隔划分为十六方向,并计算待检测车灯边界轮廓中各个方向的方向链码,获得十六方向链码;根据所有方向链码,计算待检测车灯边界轮廓与品牌库中每一车灯边界轮廓的相似度,并根据相似度从品牌库中输出选定车灯边界轮廓;提取选定车灯边界轮廓对应的车辆品牌作为待识别车辆的车辆品牌。
  • 一种车辆品牌识别方法
  • [发明专利]纹理图像融合方法、装置、计算机设备以及可读介质-CN202210358299.2在审
  • 马光辉 - 佛山虎牙虎信科技有限公司
  • 2022-04-06 - 2022-07-15 - G06T5/50
  • 本公开提供一种纹理图像融合方法、装置、计算机设备以及可读介质,所述方法包括:通过将目标纹理图中确定出的纹理块、指定边界区域以及所述目标颜色值输入泊松方程,进而生成融合图像,指定边界区域为具有缝合关系的边界周围预设宽度的区域,因此指定边界区域是从纹理块中提取的图像,相比于传统技术中使用泊松方程时,往往是需要输入两张图片,对两张图像进行融合;本公开通过将纹理块与纹理块中提取的指定边界区域作为泊松方程的输出图像,利用泊松方程将指定边界区域进行融合处理,使得指定边界区域在进行缝合连接时不会出现断层或者颜色差的问题,以此实现无需手动调整融合边界的效果。
  • 纹理图像融合方法装置计算机设备以及可读介质
  • [发明专利]一种柴油黑烟车的检测方法-CN201910550952.3有效
  • 康宇;王晓栋;李泽瑞 - 中国科学技术大学
  • 2019-06-24 - 2022-07-15 - G06V20/52
  • 本发明公开了一种柴油黑烟车的检测方法,属于环境检测技术领域,包括利用道路的监控图片构建黑烟车样本数据集,并在监控图片中标注出黑烟车位置所在的矩形边界框;对监控图片上标注的矩形边界框使用k‑均值聚类算法,计算出包含柴油黑烟车的先验框;利用监控图片和包含柴油黑烟车的先验框,对构建的目标检测模型进行训练,得到训练好的模型;利用训练好的模型对待检测的监控图片进行检测,判断待检测监控图片中是否存在黑烟车。本发明在新的数据集中聚类得到先验框,更有利于对监控图片中目标的定位,通过预测矩形边界框相对于先验框的偏移值,提高了网络的召回率,增强网络的检测能力。
  • 一种柴油黑烟检测方法
  • [发明专利]一种基于伪真值自适应法的弱监督物体检测方法-CN201711066445.X有效
  • 张永强;丁明理;李贤;杨光磊;董娜 - 哈尔滨工业大学
  • 2017-11-02 - 2020-09-22 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种基于伪真值自适应法的弱监督物体检测方法,是为了解决现有的全监督物体检测器需依靠大量有标注信息的数据库,以及当图片中含多个物体且物体相互遮挡时物体位置检测不准确的缺点而提出的,包括:将图片输入到弱监督物体检测器中,将检测器输出结果进行非极大抑制处理,在处理结果中选取每种物体得分最高的边界框;根据选出的边界框的位置信息训练候选区域产生网络,并保留与得分最高的边界框重合面积大于一定值的边界框,将对应于同一个物体的候选区域的像素坐标求平均值,根据计算结果确定每个物体的唯一边界框;将边界框信息作为伪真值输入给全监督物体检测器。
  • 一种基于真值自适应监督物体检测方法

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