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]用户词库的获取方法、候选词的生成方法及装置-CN202111667762.3在审
  • 管延伟 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2021-12-31 - 2022-04-08 - G06F3/023
  • 本申请提供了一种用户词库的获取方法、候选词的生成方法及装置,该方法包括:获取用户的第一语种信息和第二语种信息,第一语种信息根据用户当前键盘信息确定;接收用户的输入字符;将输入字符中第一语种的字符存入预先构建的主数据结构,将输入字符中第二语种的字符存入预先构建的次数据结构,主数据结构与次数据结构结构相同,主数据结构中的每个节点的节点信息至少包括一个第一语种的字符和一个第一语种的字符的读音,次数据结构中的每个节点的节点信息至少包括一个第二语种的字符和一个第二语种的字符的读音;根据主数据结构和次数据结构,得到用户的用户词库。
  • 用户词库获取方法候选生成装置
  • [发明专利]基于藏文字符构件识别技术的藏文字符字典排序的方法-CN201610662188.5在审
  • 高定国;格桑多吉;普次仁;高红梅;李苗苗;巴桑卓玛 - 高定国
  • 2016-08-12 - 2016-12-21 - G06F17/22
  • 本发明公开了一种基于藏文字符构件识别技术的藏文字符字典排序的方法,涉及藏文信息处理技术领域,本发明由藏文字符构件识别和藏文字符排序两个步骤及两部分组成。藏文字符构件识别是藏文字符排序的先决条件,只有正确识别了藏文字符的构件后,才能进行藏文字符的排序。本发明有益效果:1、藏文字符结构的正确识别。由于所有的现代藏字都包含在48种结构中,按照本发明提出的方法识别藏文字符结构,识别结果可以达到100%的准确率。2、藏文字符的字典序的排序方法。在识别藏文字符构件的基础上,按照本发明提出的排序方法能够对藏文字符进行排序,排序的结果符合藏文字典序列。可以广泛用于计算机藏文数据的排序、藏文字典的编排等。
  • 基于藏文字符构件识别技术字典排序方法
  • [实用新型]具有可刮字符标识的纸杯-CN201020183057.7无效
  • 曹璐;徐剑 - 南通芯迎设计服务有限公司
  • 2010-05-05 - 2011-01-19 - A47G19/22
  • 一种具有可刮字符标识的纸杯,其特征在于:所述纸杯在其侧壁上印制有多种字符,所述字符上分别贴有半透明的、能够从所述字符上撕去的贴条。或者,一种具有可刮字符标识的纸杯,其特征在于:所述纸杯为具有内层和外层的双层结构,在其内层的外壁上印制有多种字符,所述外层为半透明结构,并根据字符大小由细密穿孔分割成与所述字符相对应的、能够撕去的多块小区域
  • 具有字符标识纸杯
  • [发明专利]改进FANnet生成网络的图像字符编辑方法-CN202110525020.0有效
  • 刘尚旺;李名;刘国奇;袁培燕;孙林 - 河南师范大学
  • 2021-05-12 - 2022-07-29 - G06V30/32
  • 本申请提出一种改进FANnet生成网络的图像字符编辑方法。首先,利用基于HC显著性检测算法的改进自适应字符分割模型,准确提取出用户所界定的图像字符;然后,根据FANnet生成网络,生成与源字符字体一致的目标字符二值图;最后,通过提出的颜色复杂度判别的局部颜色迁移模型,迁移源字符颜色至目标字符;从而,生成与源字符字体结构和颜色变化均高度一致的目标编辑修改字符,达到字符编辑目的。针对字体结构和颜色渐变分布比较复杂的实际场景图像字符,本发明亦十分有效,这对图像重利用、图像字符计算机自动纠错和文本信息重存储等有一定的理论意义和应用前景。
  • 改进fannet生成网络图像字符编辑方法
  • [发明专利]基于图像处理的发票图像识别方法及系统-CN202210603229.9有效
  • 仇庆宇;李淼;巨东敏 - 深圳航天信息有限公司
  • 2022-05-31 - 2022-08-16 - G06V30/42
  • 该方法包括:获得只包含机打内容的差值图像;根据差值图像中的边缘像素点的梯度直方图;选择一个预设梯度方向的边缘像素点作为角点,同时筛选获得第一角点;获得字符区域,字符区域为一个完整机打字符串的最小外接矩形;利用第一角点之间的结构参数对所有字符区域中的每个字符周围的第一角点进行筛选获得字符区域中所有字符结构角点;根据字符区域中属于每个字符结构角点的坐标对字符进行分割并识别。能够大大减少SIFT角点检测所保留的冗余角点,减少了所有像素点的重复运算和判断;进一步减少冗余角点对字符分割的影响,得到精确的字符分割信息。
  • 基于图像处理发票识别方法系统

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