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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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[发明专利]机器学习装置和机器学习系统-CN202180035638.7在审
发明人：并木勇太 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：提供一种能够使学习数据轻量化来高速地进行学习的机器学习装置和机器学习系统。机器学习装置具备：机器学习部，其对学习数据进行学习，该学习数据包含图像和针对图像的标签；图像处理部，其使用图像处理程序来对图像进行图像处理；轻量学习数据制作部，其从图像中截取用于在机器学习部的学习中使用的部分图像，来制作包含部分图像的轻量学习数据；以及学习数据控制部，其使轻量学习数据与所述图像处理程序相关联地存储，其中，机器学习部对学习数据或轻量学习数据进行学习。
机器学习装置系统

[发明专利]图像判定装置、图像判定方法及图像判定程序-CN201980052723.7在审
发明人：土屋直树;井尻善久;丸山裕;大川洋平;林剣之介;山元左近 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像判定装置等，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也可抑制学习处理所需要的时间或运算量的增加。图像判定装置包括：学习模型，基于检查对象的图像而输出表示与图像有关的判定结果的输出数据；学习部，使用包含学习图像及标签数据的学习数据，以将学习图像输入至学习模型时，输出表示与学习图像关联的标签数据的输出数据的方式，使学习模型进行学习；分割部，将学习数据分割为多个子学习数据；测定部，测定使用多个子学习数据各自通过学习部使学习模型进行了学习时的判定精度；以及选择部，基于判定精度而选择多个子学习数据的至少任一个。
图像判定装置方法程序

[发明专利]图像处理装置、学习装置、图像处理方法、识别基准的生成方法、学习方法和记录有程序的计算机可读取的记录介质-CN201680086606.9有效
发明人：上山都士也;神田大和 -专利权人：奥林巴斯株式会社
申请日： 2016-06-24 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： A61B1/04 文献下载
摘要：本发明提供能够捕捉医疗图像特有的特征的图像处理装置、学习装置、图像处理方法、识别基准的生成方法、学习方法和程序。学习装置1包括：预先学习部61，其基于相似图像组进行预先学习，所述相似图像组的特性与在作为学习对象的对象图像组中映现的被摄体的形状、在所述对象图像组中映现的被摄体的组织结构和拍摄得到所述对象图像组的设备的摄像系统这3个特性中的至少1个特性相似；和正式学习部62，其基于预先学习部61的预先学习结果和对象图像组，进行正式学习。
图像处理装置学习方法识别基准生成学习方法记录程序计算机读取介质

[发明专利]图像制作装置、图像制作方法以及学习完毕模型的制作方法-CN201980066856.X有效
发明人：押川翔太;高桥涉 -专利权人：株式会社岛津制作所
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本图像制作装置具备：学习图像生成部(1)，其基于三维数据来生成教师输入图像和教师输出图像；噪声施加部(2)，其对教师输入图像和教师输出图像施加相同的噪声；学习部(3)，其基于被施加了所述噪声的教师输入图像和被施加了所述噪声的教师输出图像来进行机器学习，由此对用于提取或除去特定部分的学习模型进行学习；以及图像制作部(4)，其使用学习完毕的学习模型来制作提取出或除去了特定部分的图像。
图像制作装置制作方法以及学习完毕模型

[发明专利]基于区块链的在线教育方法及在线教育平台-CN202110396190.3在审
发明人：周朋 -专利权人：上海球熊电子科技有限公司
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于区块链的在线教育方法及在线教育平台，所述方法包括：获取在线学习的学习图像数据，并将各所述学习图像数据作数据整合并生成学习图像数据集；基于所述学习图像数据集对所述学习图像数据集作图像增强处理并生成增强后的增强学习图像；将所述增强学习图像导入至预设的在线学习模型库中，并将所述增强学习图像依序存储，在存储完成后生成网络可导入指令；根据所述网络可导入指令生成网络载入界面，并在所述网络载入界面上设置网络载入端口，所述网络载入端口用于使载入不同的网络本发明实现提高有效图像增强网络的学习功能，提升在线教学的教学效率。
基于区块在线教育方法平台

[发明专利]格式类别学习系统以及图像处理装置-CN201810714643.0有效
发明人：西田笃志 -专利权人：京瓷办公信息系统株式会社
申请日： 2018-07-03 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供格式类别学习系统以及图像处理装置。格式类别学习系统包括原始文件图像获取部、图像缩小部、噪声附加部、标签附加部及机器学习处理部。原始文件图像获取部获取已记入格式的图像作为原始文件图像。图像缩小部缩小原始文件图像。噪声附加部向由图像缩小部缩小之前的原始文件图像或由图像缩小部缩小之后的原始文件图像附加噪声，并生成多个机器学习用图像。标签附加部将原始文件图像的格式类别作为标签而与多个机器学习用图像相关联。机器学习处理部将多个机器学习用图像及标签设为训练数据而执行分类器的机器学习，所述分类器将已记入格式的图像作为输入并将格式类别作为输出。本发明能够无需使用格式布局信息就能够准确地进行格式分类。
格式类别学习系统以及图像处理装置

[发明专利]机器学习装置、检查装置以及机器学习方法-CN201810736105.1有效
发明人：并木勇太 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2018-07-06 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种机器学习装置、检查装置以及机器学习方法，能够更加高效地生成用于机器学习的学习数据。生成用于机器学习的学习数据的机器学习装置具备：图像输入部，其输入拍摄标记了表示缺陷的记号的检查对象物而得到的图像；以及生成部，其根据所输入的图像来生成学习数据，在图像中没有记号的情况下，生成部生成由作为输入的图像本身的学习用图像和保持表示没有缺陷的无缺陷值的标签组成的学习数据，在输入的图像中有标记的情况下，生成部生成由以输入的上述图像为基础而生成的学习用图像和保持表示有缺陷的有缺陷值的标签组成的学习数据。
机器学习装置检查以及学习方法

[发明专利]学习设备、学习方法、识别设备、识别方法和程序-CN200910168657.8无效
发明人：横野顺;长谷川雄一 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2009-09-02 - 公布日： 2010-03-10 - 主分类号： G06N1/00 文献下载
摘要：本发明公开了学习设备、学习方法、识别设备、识别方法和程序。该学习设备包括特征提取器、临时学习器生成器和学习器生成器，特征提取器用于提取多个训练图像中的特征点处的特征，该多个训练图像包括含有目标对象的训练图像和不包含目标对象的训练图像，临时学习器生成器生成用于从图像中检测目标对象的临时学习器，其中临时学习器是通过利用训练图像和从训练图像获得的特征的统计学习而由多个弱学习器形成的，学习器生成器通过将该特征代入到由临时学习器的一部分弱学习器构成的特征函数中以便获得新特征并且利用新特征和训练图像来执行统计学习，而生成由弱学习器中的至少一个形成并且从图像中检测目标对象的最终学习器。
学习设备学习方法识别方法程序

[发明专利]一种面向异构图像数据的联邦学习图像分类方法和系统-CN202310075725.6在审
发明人：苏敬勇;连芸;周洲 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）;深圳六零四五科技有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向异构图像数据的联邦学习图像分类方法和系统，获取待识别图像；将所述待识别图像输入到图像分类模型中，得到待识别图像的种类；所述待识别图像是基于联邦学习系统；利用改进后的联邦学习算法对联邦学习模型进行训练得到的本发明利用改进后的联邦学习算法对联邦学习模型进行训练能够减小联邦学习模型训练时的通信成本。
一种面向构图数据联邦学习图像分类方法系统

[发明专利]一种基于图像处理技术的学习效率监测陪伴机器人-CN202010455509.0在审
发明人：刘则 -专利权人：天津市微卡科技有限公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： B25J11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像处理技术的学习效率监测陪伴机器人，包括陪护机器人和图像处理装置，图像处理装置设有图像处理控制系统，图像处理控制系统包括图像处理控制单元、红外传感检测单元、摄像采集检测单元，陪护机器人包括学习内容单元、学习过程监测单元、语音交互单元、存储单元和学习处理控制单元，图像处理控制单元、学习内容单元、学习过程监测单元、学习存储单元和语音交互单元均数据传输至学习处理控制单元。本发明所述的一种基于图像处理技术的学习效率监测陪伴机器人，可以对学生日常学习内容进行实现把控，学习效率进行实施检测，同时可以通过人脸图像处理进行分级加密处理。
一种基于图像处理技术学习效率监测陪伴机器人

[发明专利]学习模型的生成方法、图像处理方法、图像处理系统以及焊接系统-CN202110725305.9在审
发明人：盐见康友;鹫谷泰佑 -专利权人：株式会社东芝
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：提供一种具有较高的特征提取精度的学习模型的生成方法、图像处理方法、图像处理系统以及焊接系统。学习模型的生成方法具备如下工序：取得教师数据的工序，所述教师数据包括多个学习用的输入图像、和从所述多个学习用的输入图像中的一个提取了特征而得到的学习用的特征提取图像；以及使用所述教师数据使学习模型学习的工序，所述学习模型输出根据多个输入图像推定出的所述特征的提取图像。所述学习模型包括进行卷积的输入层。所述多个学习用的输入图像各自中的所述特征的位置相互不同。所述多个学习用的输入图像中的所述特征的位置的变化量小于所述输入层的滤波器的卷积核尺寸。
学习模型生成方法图像处理系统以及焊接

[发明专利]图像解析方法、分割方法、骨密度测量方法、学习模型生成方法和图像生成装置-CN201980035078.8在审
发明人：高桥涉;押川翔太 -专利权人：株式会社岛津制作所
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明的控制部(80)具备：X射线图像生成部(81)；X射线图像存储部(82)，存储X射线图像和X射线图像用训练骨部图像；DRR图像生成部(83)，生成包含骨部的区域的DRR图像；DRR图像存储部(84)，存储DRR图像和机器学习用的DRR图像用训练骨部图像；学习部(85)，使用X射线图像和X射线图像用训练骨部图像来执行机器学习，并使用DRR图像和DRR图像用训练骨部图像来执行机器学习，由此生成用于识别骨部的学习模型；骨部图像生成部(86)，利用由学习部(85)生成的学习完毕模型对包含被检者的骨部的区域的X射线图像进行转换，由此生成表示骨部的图像。
图像解析方法分割密度测量方法学习模型生成装置

[发明专利]机器学习装置-CN201680085655.0在审
发明人：森田健一;渡边裕树;广池敦;村田孔孝;今田努 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2016-11-01 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明目的在于提供一种能够可靠且快速提高图像识别精度的机器学习装置。本发明的机器学习装置(1)包括：图像数据库(422)，其存储多个图像和该多个图像的图像特征量；以及处理器(41)，其与该图像数据库(422)连接，使用在图像数据库(422)中存储的多个图像及图像特征量进行机器学习，处理器(41)优先将在图像数据库(422)中存储的图像中的、除了在过去的机器学习中所使用的图像以外的图像且为与在过去的机器学习中所使用的图像的类似度低的规定数量的图像而选为机器学习使用的图像，使用该选择的图像进行新的机器学习
图像机器学习图像数据库机器学习装置图像特征量存储过去的处理器图像识别类似度

[发明专利]图像识别装置及存储介质、图像识别方法-CN202110539543.0在审
发明人：小林徹 -专利权人：东芝泰格有限公司
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像识别装置及存储介质、图像识别方法，其根据摄像图像能够精度良好地识别商品。图像识别装置将商品的摄像图像作为输入，并通过使用共用的第一学习模型的深度学习来识别商品。图像识别装置将商品的摄像图像作为输入，并通过使用特有的第二学习模型的深度学习来识别商品。图像识别装置基于使用第一学习模型的深度学习的识别结果和使用第二学习模型的深度学习的识别结果来确定商品。
图像识别装置存储介质方法

[发明专利]基于主动学习的工业图像标注推荐方法及系统-CN202310243866.4在审
发明人：李斌;李威风;牛通之;牛拴龙;王桢榕;王苗;刘保辉 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主动学习的工业图像标注推荐方法及系统，方法包括：将每个原始图像分别输入分割学习器和重建学习器，利用分割学习器预测各原始图像的缺陷区域，利用重建学习器对各原始图像进行重建得到重建图像；计算重建图像与对应的原始图像在缺陷区域的重建误差；选择重建误差较大的部分原始图像以用于精细标记；其中，重建学习器的训练方法为：获取正常图像和缺陷图像；将缺陷图像中被标记为缺陷区域的图像替换为正常图像中相同区域的图像以构建训练目标图像；将缺陷图像输入重建学习器进行训练以使重建学习器输出的重构图像趋近相应的训练目标图像。
基于主动学习工业图像标注推荐方法系统

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