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]文字识别模型训练、文字识别方法、装置、设备及介质-CN201811008806.X有效
  • 黄春岑 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2018-08-31 - 2023-10-20 - G06V30/19
  • 本发明公开了一种文字识别模型训练、文字识别方法、装置、设备及介质,所述方法包括:获取原始图片集,采用图像检测算法获取原始图片集的手写文字区域;采用文本线构造算法将每一原始图片的手写文字区域合并成文本线;将每一原始图对应的文本线组合成单行文字图片集;将单行文字图片集输入YOLO神经网络模型中进行训练,得到手写文字识别模型。通过从手写文字区域中获取单行文字图片集,扩大了样本集,同时减少其他文字区域的干扰,进而提高后续的手写文字模型的识别准确率。而且将单行文字图片集输入YOLO神经网络模型中进行训练,由于YOLO神经网络模型结构简单,运算复杂度较低,使得手写文字识别模型的训练效率得到了极大的提高。
  • 文字识别模型训练方法装置设备介质
  • [发明专利]文本合成方法、装置及电子设备-CN202210162223.2在审
  • 许超 - 上海云从企业发展有限公司
  • 2022-02-22 - 2022-05-27 - G06T11/60
  • 本发明涉及文本处理领域,具体提供一种文本合成方法、装置及电子设备,旨在解决现有的手写文本合成方法难以控制合成文本风格导致的最终合成文本效果较差的技术问题。为此目的,本发明的文本合成方法包括下述步骤:获取手写风格图像、待迁移文本和提供风格信息的特征向量;基于手写风格图像和文本擦除模型确定候选背景库;基于待迁移文本、特征向量和文本合成模型确定手写文本库;从候选背景库和手写文本库中分别获取一张背景图像和手写合成文本图像;对背景图像和手写合成文本图像进行融合,得到融合图像。
  • 文本合成方法装置电子设备
  • [发明专利]一种基于深度学习的音符识别方法-CN202111495686.2在审
  • 金海波;尚思宇;张煜森 - 辽宁工程技术大学
  • 2021-12-09 - 2022-04-19 - G06V30/304
  • 本发明公开了一种基于深度学习的音符识别方法,步骤为:对手写乐谱音符数据集进行划分;使用进行数据增强后的训练集训练手写乐谱音符检测网络;设置多尺度特征融合网络,按从上至下,从下至上两个方向融合不同尺度下的手写乐谱音符特征,加强特征纹理,使其能检测出图像中的小尺度目标;设计特征重校准模块,优化不同尺度下音符特征存在冲突的问题,使用两个并行且独立的子网络进行手写乐谱音符检测;基于梯度调和机制的音符分类损失函数,通过计算每种音符的梯度密度本发明优化了手写乐谱内在的数量不平衡问题,提高了模型的检测准确率。
  • 一种基于深度学习音符识别方法
  • [发明专利]手写字检测方法、装置和电子设备-CN202210777009.8在审
  • 胡飞 - 北京世纪好未来教育科技有限公司
  • 2022-07-04 - 2022-08-30 - G06V30/22
  • 本公开提供一种手写字检测方法、装置和电子设备,属于文本识别技术领域,其中,该方法包括:获取包括单个手写字的第一图像;对第一图像进行文本识别,得到第一字符集及其中每个字符的置信度;在第一字符集中最大置信度大于假值置信度阈值且小于真值置信度阈值的情况下,将第一图像与第一字符集中的每个字符关联的第二图像进行匹配,得到图像匹配结果,其中,所述第一字符集中每个字符与其至少一个手写字的图像关联;根据图像匹配结果确定手写字的检测结果。采用本公开,可实现手写字检测。
  • 手写体检测方法装置电子设备
  • [发明专利]手写文字图像的处理方法、装置、设备及可读介质-CN202310849044.0在审
  • 刘旭东;郭彦宗;袁景伟 - 北京云思智学科技有限公司
  • 2023-07-11 - 2023-10-13 - G06V30/22
  • 本申请涉及一种手写文字图像的处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括:将手写文字图像输入到文本行分割模型中,生成文本行分割图像,所述文本行分割模型中的主干特征提取网络是通过MIM预训练方式生成的;将所述文本行分割图像中每个文本行区域作为实例边界;通过KD‑Tree方式计算每个实例边界中像素的真实值;基于每个边界实例中像素的真实值生成文本行边界图像;通过所述文本行边界图像提取所述手写文字图像中的文本行区域以进行文字分析处理。本申请涉及的手写文字图像的处理方法,能够克服现有技术中的技术困境,高效准确的对手写文本进行文本行分割,进而进行文字分析识别等处理,提高处理效率和准确度。
  • 手写体文字图像处理方法装置设备可读介质

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