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[发明专利]对象重识别方法、电子设备、存储介质及装置-CN202011303381.2在审
发明人：李伟;张帅 -专利权人：杭州趣链科技有限公司
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种对象重识别方法、电子设备、存储介质及装置，在识别待识别图片时，不仅采用预先训练的整体特征识别模型识别待识别图片，得到整体识别结果，还采用预先训练的局部特征识别模型，识别包含待识别对象的局部图像特征的至少一个局部图片，得到局部识别结果，并融合整体识别结果和局部识别结果，从而得到待识别对象的特征数据。即本申请结合待识别对象的整体图像特征和局部图像特征，得到待识别对象的特征数据。因此当待识别对象所处的环境复杂时，由于能够结合局部图像特征对待识别对象识别，所以，识别的准确度较高。
对象识别方法电子设备存储介质装置

[发明专利]图片识别模型的获取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110603164.3在审
发明人：张恒 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开公开了一种图片识别模型的获取方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取全局识别模型、局部识别模型以及待训练模型；将训练样本集的图片样本输入至全局识别模型和局部识别模型，得到参考全局识别结果和参考局部识别结果；将图片样本输入至待训练模型，由全局识别网络和局部识别网络基于特征提取网络提取从图片样本的多尺度图像特征得到全局识别结果和局部识别结果；通过全局识别结果和参考全局识别结果计算得到第一损失，通过局部识别结果和参考局部识别结果计算得到第二损失；以第一损失和第二损失的加权损失满足预设条件为目标，训练特征提取网络、全局识别网络和局部识别网络，得到图片识别模型。
图片识别模型获取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于视频输入的双流全局-局部动作识别方法、系统、设备及存储介质-CN202310070774.0在审
发明人：苗启广;梁思宇;李宇楠;陈绘州;史媛媛;刘如意;盛立杰;刘向增;谢琨;卢子祥;宋建锋;刘林润佳;权义宁 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于视频输入的双流全局‑局部动作识别方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采集内容为单个识别对象行为的视频输入，使用识别对象关键点识别方法提取识别对象特征关键点，并选取其中关键点在识别对象行为视频中进行逐帧裁剪，得到多个对应区域的局部图像；对识别对象局部图像组成的多个局部视频输入和全局视频输入进行数据预处理工作；分别使用局部视频和原始视频输入网络，训练局部特征提取模块和全局特征提取模块；加入局部特征增强模块和结果融合结构协同训练，得到全局‑局部动作识别模型；进行动作识别；所述系统、设备及介质用于实现多局部提取的双流全局‑局部动作识别方法；本发明操作简单、能够提高整体双流全局‑局部动作识别方法得到的动作识别预测结果的效果。
一种基于视频输入双流全局局部动作识别方法系统设备存储介质

[发明专利]场景识别的方法和装置-CN201210341511.0有效
发明人：姜育刚;刘洁;王栋;郑莹斌;薛向阳 -专利权人：华为技术有限公司;复旦大学
申请日： 2012-09-14 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种场景识别的方法和装置。该方法包括由训练图像集训练得到多个局部检测器，该多个局部检测器中的一个局部检测器对应一类目标的一个局部区域，该一类目标包括至少两个局部区域；利用该多个局部检测器检测待识别场景，获取该待识别场景的基于目标的局部区域的特征；根据该待识别场景的基于目标的局部区域的特征识别该待识别场景。本发明实施例的场景识别的方法和装置，利用对应目标的局部区域的局部检测器检测待识别场景，获取的待识别场景的基于目标的局部区域的特征可以更完整地表示图像信息，从而能够提高场景识别性能。
场景识别方法装置

[发明专利]用于验证图像的方法和装置-CN202111047246.0在审
发明人：苏庆勇;狄帅;裴积全;单新媛;阙成涛;易津锋 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：该方法包括：获取待验证图像，并采用多个目标局部特征识别模型分别识别待验证图像的多个局部区域的第一局部特征；获取基准图像，并采用多个目标局部特征识别模型分别识别基准图像的多个局部区域的第二局部特征；针对多个目标局部特征识别模型中的每一个目标局部特征识别模型，获取采用目标局部特征识别模型识别出的第一局部特征、与采用目标局部特征识别模型识别出的第二局部特征之间的特征相似度；根据获取的多个特征相似度，确定待验证图像是否通过验证。
用于验证图像方法装置

[发明专利]模型训练及图像识别方法、装置、存储介质及电子设备-CN202111219313.2在审
发明人：史磊 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书公开了模型训练及图像识别方法、装置、存储介质及电子设备。在训练阶段，提取样本图像中局部图像的局部特征，并采用第一识别模型根据局部特征进行识别，以局部图像的识别结果以及局部图像所属的样本图像的标注之间的差异来对特征提取模型中的参数进行调整。由于针对每个局部图像输出的识别结果都是根据由该局部图像所提取出的局部特征来确定的，因此在以识别结果和标注之间的差异最小为目标进行训练时，使得特征提取模型在提取各局部图像的局部特征时，都会倾向于提取局部图像中与所要识别的任务相关的特征，从而提高训练后所进行图像识别的识别结果的准确性。
模型训练图像识别方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于高斯参数拟合的局部放电谱图特征模式识别算法-CN201510527787.1在审
发明人：江峰;马振祺;温定筠;陈宏刚;张凯;张秀斌;张广东;胡春江 -专利权人：国家电网公司;国网甘肃省电力公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院
申请日： 2015-08-25 - 公布日： 2016-01-06 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了基于高斯参数拟合的局部放电谱图特征模式识别算法，包括：a、获取待测量局部放电过程中的局部放电图谱；b、基于获取的局部放电图谱，利用高斯函数获取待测量局部放电过程中的待识别局部放电与标准局部放电特征量之间的距离；c、基于获取的待识别局部放电与标准局部放电特征量之间的距离，获取局部放电模式识别的结果并输出。本发明所述基于高斯参数拟合的局部放电谱图特征模式识别算法，可以克服现有技术中抗干扰能力差、识别难度大和可靠性低等缺陷，以实现抗干扰能力强、识别难度小和可靠性高的优点。
基于参数拟合局部放电特征模式识别算法

[发明专利]变压器局部放电模式识别系统-CN202111329321.2在审
发明人：陈畅;许斌斌;袁晶;黄均才;刘鉴栋 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本申请涉及一种变压器局部放电模式识别系统，包括局部放电传感器组件、聚四氟乙烯绝缘罩以及局部放电识别装置，局部放电传感器组件的外部设置有聚四氟乙烯绝缘罩，且局部放电传感器组件设置于变压器内部，局部放电识别装置设置于变压器外部，局部放电传感器组件连接局部放电识别装置；局部放电传感器组件用于采集变压器的局部放电信号，并传输至局部放电识别装置；局部放电识别装置用于根据局部放电信号判断是否发生局部放电以及局部放电类型，本申请的识别系统既通过多源局部放电信号保证较高的检测灵敏度
变压器局部放电模式识别系统

[发明专利]局部目标重识别方法、装置及系统-CN201811247895.3有效
发明人：罗浩;张弛 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-10-24 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种局部目标重识别方法、装置及系统，涉及图像识别技术领域，该方法包括：获取已有目标的全身图像以及待识别目标的局部图像；将全身图像与局部图像输入至预先训练得到的局部目标重识别模型，以使局部目标重识别模型基于局部图像对全身图像进行仿射变换处理，得到全身图像的仿射图像，并确定仿射图像和局部图像之间的特征间距；基于特征间距判别待识别目标是否与已有目标匹配。本发明能够有效提升局部图像与全身图像的匹配精度，从而提高重识别准确率。
局部目标识别方法装置系统

[发明专利]局部增强的人体经络识别方法和装置、设备及存储介质-CN202111003534.6在审
发明人：朱雲 -专利权人：中科尚易健康科技（北京）有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种局部增强的人体经络识别方法和装置、设备及存储介质，其中方法包括：对采集到的人体图像进行关键点识别，得到人体图像的关键点数据；由关键点数据中提取出人体局部区域的初始关键点；基于识别出的人体局部区域的初始关键点，由人体图像中截取对应的局部区域，得到局部样本；将局部样本输入至局部模型中，由局部模型对局部样本进行关键点识别，得到局部关键点。其实现了对初次识别出的人体局部区域部位的关键点的补充和修正，最终保证了所识别出的人体经络的穴位点在各个部位处的准确度和完整性。
局部增强人体经络识别方法装置设备存储介质

[发明专利]行人重识别方法、存储介质、数据库编辑方法、存储介质-CN202211222394.6在审
发明人：罗静;雷庆庆;毛少将;王晓;郭宇鹏;任峰;李沛然 -专利权人：通号通信信息集团有限公司
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明提供一种行人重识别方法，包括：获取拍摄图像；根据拍摄图像确定待识别行人的坐标信息，以及待识别行人的多个局部块；将待识别行人的坐标信息以及多个局部块输入行人重识别模型中，得到对应的整体行人特征和多个局部行人特征；根据整体行人特征与数据库中预存的多个已识别行人的整体行人特征，得到整体行人重识别结果；根据局部行人特征与数据库中预存的多个已识别行人的局部行人特征，得到局部行人重识别结果；根据整体行人重识别结果和局部行人重识别结果确定待识别行人对应的已识别行人本发明能够有效提高通过行人重识别技术识别行人身份的准确率。本发明还提供一种计算机可读存储介质、一种数据库编辑方法和一种计算机可读存储介质。
行人识别方法存储介质数据库编辑

[发明专利]人脸识别方法及电子设备-CN201910549790.1有效
发明人：张阿强;鞠汶奇;刘子威 -专利权人：深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2019-06-24 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及人脸识别领域，公开一种人脸识别方法及电子设备。其中，人脸识别方法包括：获取人脸图像，人脸图像被划分成多个局部区域图像；分类每个局部区域图像，得到分类结果，分类结果包括异常分类结果与正常分类结果；修正分类结果为异常分类结果的局部区域图像；根据修正后的局部区域图像、未修正的局部区域图像及预注册图像，识别人脸图像。即使某个局部区域图像出现异常，通过修正异常分类结果的局部区域图像，使得后续识别人脸时，可以结合未修正的局部区域图像及预注册图像，精确地识别人脸，进而提高识别效果。
识别方法电子设备

[发明专利]一种人体躺姿识别方法及系统-CN202111457197.8在审
发明人：季洪鑫;任威严 -专利权人：季洪鑫
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种人体躺姿识别方法及系统，其中方法包括：获取待识别人体的关节数据；根据待识别人体的关节数据，利用人体运动与局部肢体姿势关系模型，得到待识别人体的局部姿势序列；局部包括：左上肢、右上肢、腰部、左下肢和右下肢；人体运动与局部肢体姿势关系模型是利用模糊算法对人体的历史关节数据进行处理得到的；将局部姿势序列输入到人体躺姿识别模型中，得到待识别人体的躺姿；人体躺姿识别模型是利用局部姿势序列历史数据本发明通过模糊算法识别人体局部姿势，然后根据人体局部姿势，利用训练后的支持向量机模型识别人体躺姿，能够识别细颗粒人体姿势，提高人体姿势识别的精度。
一种人体识别方法系统

[发明专利]信用识别模型确定方法、信用识别方法、装置和设备-CN202310524658.1在审
发明人：徐镁淇;张彬;郑显凌;李慧灵 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：本申请涉及区块链技术领域，提供了一种信用识别模型确定方法、信用识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可具体应用于金融领域或其他相关领域。本申请能够实现提高确定信用识别模型的安全性和准确性。该方法包括：获取金融系统中的初始信用识别模型；利用第一终端本地存储的与样本用户对应的局部用户信息和真实信用信息，对初始信用识别模型进行训练，得到局部信用识别模型；将局部信用识别模型中的局部模型参数上传至区块链；第二终端用于从区块链中获取各第一终端的局部信用识别模型中的局部模型参数，并利用各局部信用识别模型中的局部模型参数，对初始信用识别模型中的初始模型参数进行全局更新，得到目标信用识别模型。
信用识别模型确定方法装置设备

[发明专利]图像识别方法和装置-CN202211083800.5在审
发明人：罗静;郭宇鹏;毛少将;王晓;雷庆庆;李沛然 -专利权人：通号通信信息集团有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开一种图像识别方法和装置，涉及图像识别技术领域。方法包括：获取待检测行人图像及其对应的多个局部区域图像；依据整体图像识别模型对待检测行人图像进行识别，获得整体识别结果；分别将多个局部区域图像输入至与局部区域图像对应的局部区域识别模型中进行识别，确定多个局部识别结果；依据整体识别结果和多个局部识别结果，确定待检测行人图像中的行人属性特征；其中，整体图像识别模型和局部区域识别模型均是基于训练样本图像对卷积神经网络进行训练获得的模型，卷积神经网络是基于通道注意力机制和自定义网络训练参数确定的网络能够降低系统的实现复杂度，降低对行人的识别成本，并提高对待检测行人的识别准确性。
图像识别方法装置

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