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]一种嵌入式轻量化的表情识别方法-CN202111306862.3在审
  • 张中;於俊;黄俊杰 - 合肥湛达智能科技有限公司
  • 2021-11-05 - 2022-03-11 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种嵌入式轻量化的表情识别方法,涉及表情识别技术领域,包括:搭建并训练正生成模型,用于学习由侧图像生成正图像的映射关系;使用正图像训练轻量化卷积网络模型,从测试样本集T1中随机选取8000张图像作为训练集,其余图像作为测试集,输入轻量化卷积网络模型进行训练,迭代轻量化卷积网络模型参数;若为侧图像,则将待识别图像输入正生成模型,输出预测的正图像和多级深度特征;然后将输出的预测正图像和多级深度特征输入轻量化卷积网络模型;若为正图像,则将待识别图像直接输入轻量化卷积网络模型,得到对该待识别图像中面部表情的识别结果,极大提升了表情识别的准确率。
  • 一种嵌入式量化表情识别方法
  • [发明专利]一种基于轻量级模型的羊检测与识别方法-CN202210166539.9在审
  • 杨家林;李书琴 - 西北农林科技大学
  • 2022-02-21 - 2022-05-27 - G06V40/10
  • 本发明提出了一种轻量级羊检测和识别方法,针对传统识别模型体积庞大,对部署设备算力要求较高的问题,该方法构建一种轻量级的羊检测和识别模型,主要包括以下步骤:构建羊检测和羊识别数据集;采用基于SSD目标检测模型作为羊检测模型,使用轻量级模型MobileNetV3作为羊检测模型的骨干网络,添加空间注意力机制提高羊检测精度;采用ShuffleNetV2模型作为识别网络的基础模型,融合卷积注意力以及通道注意力两种注意力机制构建羊识别模型并在NVIDIA JetsonNano设备上对模型进行部署,利用网络摄像头实现羊的实时检测与识别。该方法能够在保证识别准确率的同时有效地减少模型所需参数量,提高了羊识别的准确性和易用性,所提出的羊识别模型准确率为94.5%,模型大小为4.45MB,与原始ShuffleNetV2模型相比,在模型大小降低
  • 一种基于轻量级模型检测识别方法
  • [发明专利]意愿的确认方法、装置和刷设备-CN202110960059.5在审
  • 郑丹丹 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2021-08-20 - 2021-10-19 - G06Q20/40
  • 本说明书实施例提出了一种刷意愿的确认方法、装置和刷设备,该方法中,检测到用户对刷识别的触发操作之后,从广角摄像头采集的图像中获取进行触发操作的用户的第一脸部特征和第一身体特征,以及获取第一用户的第二脸部特征和第二身体特征,如果第二脸部特征与第一脸部特征匹配,并且第二身体特征与第一身体特征匹配,则确定第一用户为进行触发操作的用户,然后,对第一用户进行身份识别,并在获取身份识别结果之前,通过刷摄像头对第一用户进行跟踪,如果直至获取身份识别结果,刷摄像头均跟踪成功,则执行后续操作,从而可以实现对刷意愿进行确认,确保刷摄像头刷识别的用户就是触发刷识别的用户,提高刷识别的安全性。
  • 意愿确认方法装置设备
  • [发明专利]一种基于特征点信息的深度学习的猪识别方法-CN202210504724.4在审
  • 李慧盈;李向宇 - 吉林大学
  • 2022-05-10 - 2022-08-19 - G06V40/10
  • 本发明涉及动物面部识别技术领域,具体涉及一种基于特征点信息的深度学习的猪识别方法,包括步骤:S1、制备数据集;S2、将猪特征点识别数据集与人脸特征点识别数据集进行结构计算,构建猪人脸匹配数据集;通过形变神经网络进行训练,生成猪脸形变模型;生成形变后的猪图像,对人脸特征点检测模型进行微调,生成猪特征点检测模型;S3、对猪识别数据集进行特征点识别,并加入注意力机制进行处理;S4、通过使用分类卷积神经网络对输入的猪图像进行识别本发明的方法开创性的制备了猪特征点数据集,使用了全新的标注标准,通过形变神经网络、人脸猪匹配以及特征点检测网络微调的方法实现了猪的特征点检测。
  • 一种基于特征信息深度学习识别方法
  • [发明专利]优化MTCNN和Facenet的人脸识别方法及装置-CN202210668068.1在审
  • 柳成荫;罗燕 - 深圳市翼慧通科技有限公司
  • 2022-06-14 - 2022-08-30 - G06V40/16
  • 本发明涉及人工智能技术领域,揭露了一种优化MTCNN和Facenet的人脸识别方法、装置及电子设备,包括:获取人脸图片集及真实人脸框,将所述人脸图片集输入至第一人识别模型,得到第一人预测框,根据所述第一人预测框拆分所述人脸图片集得到异常视角人脸图集、正常视角人脸图集及完全视角人脸图集并输入至第二人识别模型生成第二人预测框,根据每张人脸图片的真实人脸框、第一人预测框及第二人预测框调节所述第一人识别模型及第二人识别模型的模型参数,得到人脸识别集成模型,将人脸待识别图片输入至所述人脸识别集成模型中,得到人脸识别结果。本发明可以解决人脸识别时效性较差的问题。
  • 优化mtcnnfacenet识别方法装置
  • [发明专利]一种身份识别方法与系统-CN201610851468.0在审
  • 陈胜斌 - 深圳怡化电脑股份有限公司;深圳市怡化时代科技有限公司;深圳市怡化金融智能研究院
  • 2016-09-26 - 2017-05-10 - G06F21/32
  • 本发明适用于信息识别技术领域,提供了一种身份识别方法与系统,包括提取卡证内置芯片存储的第一人图像的第一人局部特征、卡证表面印刷的第二人图像的第二人局部特征以及现场持卡人的第三人图像的第三人局部特征;对比所述第一人局部特征和所述的第二人局部特征,根据对比结果识别卡证真伪;当卡证识别结果为真时,对比所述第一人局部特征和所述第三人局部特征,并对比第二人局部特征和第三人局部特征,根据对比结果识别持卡人身份在本发明中,通过自动识别与对比卡证内置芯片存储、卡证表面印刷及现场持卡人三方信息,可以提高对持卡人的身份识别效率以及结果准确度。
  • 一种身份识别方法系统
  • [发明专利]识别方法、系统、电子装置及存储介质-CN202110253387.1在审
  • 申啸尘;周有喜;乔国坤 - 新疆爱华盈通信息技术有限公司
  • 2021-03-08 - 2021-06-08 - G06K9/00
  • 本申请公开一种猫识别方法、系统、电子装置及存储介质,方法包括:获取在预定地点采集的猫的正图像;对正图像进行猫关键点提取;对猫关键点进行仿射变换,得到固定点;将固定点输入预先训练的猫识别模型,得到猫识别模型的输出结果,输出结果至少包含一个猫标签,不同猫的猫标签不同;获取猫在预定地点的行为信息、时间信息,并与猫标签关联,并记录保存。通过对在预定地点采集的猫的正图像进行猫识别,能够准确地识别到出现在预定地点的猫的标签,通过将猫的标签、猫在预定地点的行为信息、时间信息进行关联,能够构成猫在预定地点做的事情,以及做事情的时间,这即为猫的生活习惯
  • 识别方法系统电子装置存储介质

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