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[发明专利]用于网络中实时深度应用识别的设备和方法-CN201510599159.4有效
发明人：余少华;朱国胜;戴锦友 -专利权人：武汉邮电科学研究院
申请日： 2015-09-17 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于网络中实时深度应用识别的设备和方法。用于深度应用识别的设备包括至少一个深度应用识别传感器和深度应用识别控制器。所述至少一个深度应用识别传感器分布于网络中，每个传感器接收传入报文，识别传入报文中的应用信息，以及提供传出报文。所述深度应用识别控制器具有与所述至少一个深度应用识别传感器相连接的南向应用编程接口，从而所述深度应用识别控制器将策略规则推送至所述至少一个深度应用识别传感器，以及从所述至少一个深度识别传感器收集应用信息通过从所述报文中的应用信息准确地识别应用，可以优化流量管理。
用于网络实时深度应用识别设备方法

[发明专利]图像识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN201810692204.4有效
发明人：左鑫孟;刘晓;李旭峰 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像识别方法、装置及计算机可读存储介质，涉及多媒体技术领域。其中的图像识别方法包括：利用深度学习神经网络提取待识别图像的深度特征；将待识别图像的深度特征与深度特征库中的深度特征进行匹配；将深度特征库中匹配的深度特征所属的图像类别作为待识别图像的图像类别。本公开利用深度学习神经网络提取待识别图像的深度特征，然后通过深度特征的匹配确定待识别图像所属的图像类别。因此，在分类不断增加的情况下无需对深度学习神经网络进行重复训练，就能够简单高效、较为准确的确定出待识别图像所属的图像类别。
图像识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种深度传感器触发系统-CN201911292691.6在审
发明人：谭浩翔 -专利权人：江苏火米互动科技有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G01B21/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度传感器触发系统，包括获取识别信息模块，深度值信息取值模块，深度值储存模块，深度值对比模块和部分选框识别区检测模块，其特征在于，所述获取识别信息模块获取识别区域内表面深度值信息，所述深度值信息取值模块基于深度传感器获取当前朝向识别范围内深度值信息，深度值信息通过滤波算法进行取值，所述深度值储存模块对全识别区检测将深度区域512*484内某一时间值进行存储，使用当前区域内深度值进行对比，所述深度值对比模块使用当前区域内深度值进行对比，所述部分选框识别区检测模块采用部分选框识别区检测将深度区域该深度传感器触发系统，可检测不规则面触发、可使用于除强光环境下的其他环境。
一种深度传感器触发系统

[发明专利]一种道路病害识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310485887.7在审
发明人：程冰;杨文远;陈宁 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种道路病害识别方法，获取待识别图像，所述待识别图像为路面拍摄图像；将所述待识别图像输入到基于深度卷积神经网络的且训练好的病害识别模型中，通过所述病害识别模型将所述待识别图像按深度层级由小到大的顺序依次进行病害识别处理，得到对应深度层级对应的病害识别结果和病害识别置信度，不同深度层级对应于至少一个类型的病害识别处理；若存在第n个深度层级对应的病害识别置信度大于或等于所述第n个深度层级对应的置信度阈值，则输出所述第n个深度层级对应的病害识别结果
一种道路病害识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]轮毂缺陷识别方法、电子装置、装置及可读存储介质-CN202111020967.2有效
发明人：杨颖松;黄雪峰;朱琦;杨光;杨超 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种轮毂缺陷识别方法、电子装置、装置及可读存储介质，方法包括步骤：当监测到轮毂进入到X光检测位置时触发检测信号，基于检测信号采集轮毂的轮毂X光图像；获取深度学习识别模型，并通过深度学习识别模型对轮毂X光图像进行缺陷识别操作，得到识别结果；根据识别结果判断轮毂是否存在缺陷，若轮毂存在缺陷，将识别结果对应的缺陷信息添加到深度学习识别模型的样本库中，并采用样本库更新深度学习识别模型。通过深度学习识别模型对轮毂的缺陷进行识别，同时将识别得到的缺陷信息添加到深度学习识别模型的样本库中，从而使得深度学习识别模型能够进行自主学习，以适应不同类型的轮毂，提高缺陷的检测效率。
轮毂缺陷识别方法电子装置可读存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置、终端和可读存储介质-CN201910304830.6在审
发明人：魏鑫;闫东 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像识别方法、装置、终端和可读存储介质。所述方法包括：获取待识别对象的脸部红外图像和脸部深度图像；根据所述脸部红外图像，对所述待识别对象进行红外人脸识别，得到红外脸部识别结果；当所述红外脸部识别结果为通过时，根据所述脸部深度图像，对所述待识别对象进行深度人脸识别，得到深度脸部识别结果，并将所述深度脸部识别结果作为所述待识别对象的脸部识别结果。采用本方法能够提高识别的准确性。
脸部识别可读存储介质脸部红外图像深度图像图像识别终端红外人脸识别人脸识别申请

[发明专利]人脸识别方法、系统、电子设备及存储介质-CN202111129952.X在审
发明人：寇鸿斌;付贤强;陈智超;户磊 -专利权人：北京的卢深视科技有限公司;合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施方式涉及人脸识别技术领域，公开了一种人脸识别方法、系统、电子设备及存储介质。人脸识别方法包括：获取待识别的人脸深度图和第一标准人脸深度图；第一标准人脸深度图是指拍摄人脸深度图所使用的深度相机拍摄预设标准人脸得到的深度图；获取各预置人脸深度图对应的第二标准人脸深度图；第二标准人脸深度图是指拍摄各预置人脸深度图所使用的深度相机拍摄预设标准人脸得到的深度图；根据第一标准人脸深度图和第二标准人脸深度图，获取深度偏差信息；根据深度偏差信息对人脸深度图进行修正，得到修正后的人脸深度图；将修正后的人脸深度图和各预置人脸深度图进行匹配并获取人脸识别结果。从而使得本发明可以提高人脸识别的准确率。
识别方法系统电子设备存储介质

[发明专利]基于混合深度结构的场景识别方法-CN201610554626.6有效
发明人：胡昭华;姜啸远;钱坤;王珏 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2016-07-14 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合深度结构的场景识别方法。改进先前混合深度识别框架，运用到场景识别的任务中，使用深度自编码器自动提取局部图像块特征代替传统混合深度网络的局部特征提取层，得到图像块高级局部特征。同时引入空间信息改进场景识别的局部特征编码层，最后使用深度判别网络识别场景，完善混合深度混合场景识别框架，使改进的混合深度场景在形式上和识别准确率上接近卷积神经网络的，计算效率上高于深度卷积神经网络。此外针对场景数据类内差异性和类间相似性有选择扩充场景数据，构建鲁棒性高，适应小数据集的深度混合场景识别模型。
基于混合深度结构场景识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的建筑裂缝识别及识别效果的优化方法-CN202010032839.9在审
发明人：丁勇;郑正南;鲍震洋;唐运票 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的建筑裂缝识别及识别效果的优化方法，包括以下步骤：1)深度学习训练：采集建筑裂缝图片，人工标注裂缝作为训练数据集，采用数据增强技术扩充训练数据集，通过深度学习模型训练数据集，得到训练结果，即权重文件；2)裂缝图像识别：通过深度学习训练结果，对待识别图像进行裂缝识别；3)识别效果优化：使用python语言对步骤2)得到的深度学习识别结果图像进行处理，修正掩膜区域，使其更准确，更贴近于真实裂缝区域本发明通过深度学习识别裂缝，以解决现有人工裂缝检测主观性大、人力资源消耗大，传统的图像识别方法抗干扰能力弱等问题。通过对裂缝深度学习识别结果进一步优化，使深度学习裂缝识别结果更贴近于真实裂缝。
一种基于深度学习建筑裂缝识别效果优化方法

[发明专利]人脸图像识别方法、装置、设备及存储介质-CN202111593606.7在审
发明人：李艳杰 -专利权人：北京奇虎科技有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸图像识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：根据待识别人脸图像的关键点信息从待识别人脸图像中截取目标区域图像；将目标区域图像输入至预设人脸识别模型中，获得目标人脸特征信息，预设人脸识别模型基于第一深度学习模型与第二深度学习模型之间的特征损失函数对第二深度学习模型进行训练得到，第一深度学习模型的精度高于第二深度学习模型；根据目标人脸特征信息对待识别人脸图像进行识别。本发明通过第一深度学习模型与第二深度学习模型之间的特征损失函数对第二深度学习模型进行训练，从而获得高精度的预设人脸识别模型，之后将目标区域图像输入至预设人脸识别模型进行人脸识别，进而提高了人脸识别的精准度
图像识别方法装置设备存储介质

[发明专利]人脸识别方法及装置-CN202011359725.1有效
发明人：户磊;王亚运;薛远;季栋;曹天宇 -专利权人：合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种人脸识别方法及装置，所述方法包括：将待识别的人脸深度图输入人脸识别模型，获取人脸识别结果；其中，人脸识别模型为以人脸深度样本图为样本训练得到，人脸深度样本图是基于人脸热力权值图评估合格后的图像，由于人脸热力权值图可以表征人脸深度样本图对应区域在人脸识别中与识别率之间的关联性，从而保证评估结果能够准确反映待评估的人脸深度样本图对识别率的影响程度，进而可以精确筛选出质量较高的人脸深度样本图作为人脸识别模型的输入，以减少采集大量人脸深度样本图来测试识别率的时间成本和人力成本，提高了人脸识别效率。
识别方法装置

[发明专利]一种基于深度神经网络的数据类别识别方法及装置-CN201410242182.3有效
发明人：田光见;何诚;范伟 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2014-05-31 - 公布日： 2018-03-13 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的数据类别识别方法及装置，用以解决目前通过深度神经网络进行数据识别时，存在无法识别数据的类别信息的问题。本发明实施例中，在本地建立添加数据类别信息的深度神经网络，将待识别数据输入基于上述数据类别信息生成的深度神经网络的输入层中，获取该深度神经网络的输出层输出的待识别数据所属的类别信息。采用本发明技术方案，基于数据的类别信息建立深度神经网络，通过该深度神经网络，方便快捷地获得待识别数据的类别信息，从而实现了深度神经网络的类别识别功能，便于根据待识别数据的类别信息挖掘待识别数据的深层规律
一种基于深度神经网络数据类别识别方法装置

[发明专利]一种火焰识别方法、系统、介质和设备-CN201910294777.6有效
发明人：马琼雄;唐钢;张宇航;罗智明;蔡钰波;王叶宁;陈更生 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种火焰识别方法、系统、介质和设备，首先进行模型构建，通过训练样本构建得到用于进行图像深度特征提取的深度特征提取模型，然后将训练样本的深度特征和手工特征作为输入训练得到火焰识别模型；当要对图像进行火焰识别时，通过深度特征提取模型提取出图像中的深度特征，并且将图像中的手工特征也提取出来，最后将图像的深度特征和手工特征同时输入到火焰识别模型中进行火焰识别，由火焰识别模型输出火焰识别结果。本发明结合图像的手工特征值和深度特征来识别图像中是否出现的火焰现象，通过手工特征和深度特征两种特征结合能够更加准确且快速的识别出图像中火焰的优点。
一种火焰识别方法系统介质设备

[发明专利]电梯安全运行的控制方法和系统-CN201710792195.1有效
发明人：陈刚;李基源;黄立明;仲兆峰;陈雄伟;谢伟标 -专利权人：日立楼宇技术（广州）有限公司
申请日： 2017-09-05 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： B66B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种电梯安全运行的控制方法和系统，获取电梯轿厢内部的深度图像，在深度图像中存在识别对象的图像信息时，获取深度图像中识别对象的目标深度值，在目标深度值小于预设深度阈值时，发出代表离开电梯的提示信息在此方案中，通过对电梯轿厢内部的深度图像的识别分析处理，可以获知电梯轿厢内部的识别对象的目标深度值，在目标深度值小于预设深度阈值时，表明识别对象不适宜乘坐电梯，可以发出代表离开电梯的提示信息，以提示识别对象离开电梯，避免因识别对象不适宜单独乘坐电梯而可能导致的伤害事故的发生，提高电梯运行的安全性。
深度图像电梯电梯轿厢电梯安全提示信息阈值时预设电梯运行分析处理图像信息获知提示伤害

[发明专利]深度包检测识别规则的检测方法、装置、设备及存储介质-CN202111265051.3有效
发明人：张晴晴;韩玉辉;程新洲;吴洋;郝若晶;高洁;张亚南 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04W24/08 文献下载
摘要：本申请提供一种深度包检测识别规则的检测方法、装置、设备及存储介质，涉及通信领域，该方法包括：利用深度包检测识别规则对数据流进行识别，获得每个业务对应的有效性验证指标；每个业务对应一个或多个深度包检测识别规则；根据有效性验证指标对业务库中的所有业务进行分类，得到第一业务集合和第二业务集合；对第一业务集合中的每个第一业务：当第一业务对应的深度包检测识别规则有命中时，确定深度包检测识别规则有效；未命中时，确定深度包检测识别规则失效；对第二业务集合中的每个第二业务：确定第二业务对应的深度包检测识别规则失效。该方法可以应用于深度包检测识别规则的检测过程中，用于解决深度包检测识别规则的检测效率低的问题。
深度检测识别规则方法装置设备存储介质

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