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[发明专利]一种基于深度学习的文本图像语种判别方法-CN202310033544.7在审
发明人：汪增福;李永瑞 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V30/244 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的自然场景文本图像语种判别方法，其步骤包括：1收集文本图像，建立语种判别数据集；2构建文本图像语种判别网络；3计算每一张输入图片对应的损失函数并训练语种判别网络；4利用训练后的文本图像语种判别网络对任意输入的待判别图片进行语种判别本发明在训练好语种判别网络之后，可对给定的自然场景文本图像有效地进行语种判别，具有较高的实用价值。
一种基于深度学习文本图像语种判别方法

[发明专利]一种电网最大风电消纳能力判别方法-CN201610444226.X有效
发明人：高立克;杨艺云;张阁;肖静;肖园园;司传涛;黎敏 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2016-06-20 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种电网最大风电消纳能力判别方法，涉及电网控制技术领域，对接入电网的最大风电消纳能力理论值分别从静态参数和动态参数进行稳定性和安全性的判别，并确定最大风电消纳能力实际值，判别方法科学有效，适用范围广技术方案为：将最大风电消纳能力理论值接入待判别电网；判别待判别电网中各条线路、各个设备静态参数是否稳定；对待判别电网进行动态故障模拟，判别待判别电网中各动态运行参数是否稳定；确定待判别电网最大风电消纳能力实际值本发明主要用于电网风电消纳能力判别。
一种电网大风电消纳能力判别方法

[发明专利]纸币处理装置及现金自动交易装置-CN200810176052.9有效
发明人：高井知世;长屋裕士;小川源太 -专利权人：日立欧姆龙金融系统有限公司
申请日： 2008-11-07 - 公布日： 2009-05-13 - 主分类号： G07D11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种纸币处理装置(104)及现金自动交易装置(103)，能够防止为了减慢输送速度来进行再次判别因而交易时间延长的情况。纸币处理装置(104)具备：出入款部(1)，出入纸币；判别部(3)，判别纸币；收纳部(8、9)，收纳纸币；输送路径径(2)，在这些各部间输送纸币；以及本体控制部(113)，执行控制处理，其中，将上述本体控制部(113)构成为执行第一纸币判别处理和第二纸币判别处理，上述第一纸币判别处理在由利用者进行的交易处理中由上述判别部(3)判别纸币时进行第一纸币判别，上述第二纸币判别处理与上述交易处理分开，对于上述纸币进行第二纸币判别
纸币处理装置现金自动交易

[发明专利]自动判别系统、自动判别方法以及自动判别程序-CN202180070325.5在审
发明人：宫本重彦;佐野创太郎 -专利权人：株式会社钟化
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01N33/483 文献下载
摘要：本发明提供自动判别系统等，自动判别系统具有：信息保管单元，其保管从色谱条支承件取得的检测结果图像信息，该色谱条支承件具有对从检查完毕的色谱条得到的表达信息进行转记而得的检测结果图像信息；以及判别结果导出单元，其将检测结果图像信息中包含的图像与数据表进行对照，导出数据表中包含的与图像对应的判别结果。
自动判别系统方法以及程序

[发明专利]纸质判别方法、纸币判别装置及纸质判别装置-CN201110340479.X无效
发明人：上村敏朗;竹泽由高;加纳光成;水野英治;中村敏明 -专利权人：日立欧姆龙金融系统有限公司
申请日： 2003-04-17 - 公布日： 2012-07-18 - 主分类号： G07D7/12 文献下载
摘要：本发明提供纸质判别方法、纸币判别装置及纸质判别装置。本发明的目的在于提高纸质判别的稳定性。为了达到该目的，在进行纸质判别时，对作为判别对象的纸照射370nm的短波长光、以及420～1000nm的长波长光。然后根据对每种照射光获得的纸的吸光度的差进行纸质判别。纸的吸光度因纸质不同而不同，因此可以不象浓淡图案那样受制造工序不同的影响而进行纸质的判别。另外，通过短波长光与长波长光并用，可以抑制湿度等的环境因素、以及纸张的劣化等对吸光度的影响。
纸质判别方法纸币装置

[发明专利]辅助装置以及方法-CN202280014207.7在审
发明人：枦山博幸 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：提供能够使用AI处理稳定地判别片产品中产生的缺陷的多种缺陷种类的技术。辅助装置对判定异常的种类的判定检查进行辅助，辅助装置包含：分类处理部，其根据拍摄图像计算在被检查物中产生的异常的特征量，并且将所算出的特征量分类为多个类别，从多个类别中选定一个以上的作为使用学习判别部判别异常的种类的处理对象的类别；以及学习判别部，其针对异常的每个种类具备学习判别器，所述学习判别器通过将引起异常的要素图像和以要素图像作为正解的异常的种类组合起来的集合数据，对判别作为判别对象的异常是作为正解的种类还是作为正解的种类以外的种类的判别基准进行了学习，学习判别部基于按异常的每个种类学习了判别基准的学习判别器的独自的判别结果，判别针对由分类处理部所选定的作为处理对象的类别的异常的种类。
辅助装置以及方法

[发明专利]熔接机、熔接系统以及熔接光纤的方法-CN202180027323.8在审
发明人：铃木贵弘;大木一芳;游佐英明 -专利权人：住友电工光学前沿株式会社
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G02B6/255 文献下载
摘要：本公开的熔接机具备拍摄部、判别部以及连接部。拍摄部对一对光纤进行拍摄来生成拍摄数据。判别部基于从由拍摄部提供的拍摄数据得到的多个特征量来判别一对光纤各自的种类。判别部采用通过第一判别算法和第二判别算法中的任一个得到的判别结果。第一判别算法是基于从光纤的拍摄数据得到的多个特征量与该光纤的种类的相关而通过机器学习以外的方法来预先规定的。第二判别算法包括判别模型。判别模型是通过使用了表示从光纤的拍摄数据得到的多个特征量与该光纤的种类的对应关系的样本数据的机器学习而制作出的。连接部基于判别部的判别结果在与一对光纤的种类的组合相应的连接条件下将一对光纤相互熔接。
熔接系统以及光纤方法

[发明专利]一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定时期自动判别系统-CN201810839194.2有效
发明人：徐亚伟;陈维;朱梦云;张毅;唐恺;赵逸凡;高梓桓;徐亚文;赵宇;徐潇;李昕;侯杨 -专利权人：上海移视网络科技有限公司
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定时期自动判别系统，涉及心肌梗死定时期判别技术领域，包括数据采集系统、云平台数据存储系统、定时期判别分析系统和数据显示系统；可穿戴心电监护仪与待判别人员连接，记录并生成12导联原始心电图；心电图采集系统获取12导联原始心电图数据，包括P波的波幅、QRS波群的波幅、ST段的波幅和T波的波幅；定时期判别分析系统利用基于CNN神经网络训练获得的定时期判别模型进行卷积计算获得判别中间数据，再经过sigmoid函数映射获得判别结果数据，从而做出待判别人员急性心肌梗死发生时期的定时期判别；本申请提供一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定时期自动判别系统，对待判别人员是急性心机梗死发生时期做出准确的判别
一种基于 cnn 神经网络急性心肌梗死时期自动判别系统

[发明专利]一种突水水源判别预测方法-CN201910244215.0在审
发明人：李竞赢;刘启蒙;谢志钢 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种突水水源判别预测方法，具体步骤包括(1)确定研究区所有充水含水层水质类型(2)运用水化学分析法选取水源类型的判别因子(3)利用熵权法确定各判别因子的权重值(4)对每个判别因子的量值进行归一化处理(5)累积叠加归一化后的量值与权重值得出判别指数(6)基于Fisher判别法建立判别函数对待判水样类型进行判别预测突水水源(7)通过回判分析检验判别结果的准确性。本发明将水化学分析法与Fisher判别法相结合，并考虑每个判别因子的贡献度不同，运用一种客观赋权法——熵权法来计算每个判别因子的权重值，使水样数据得到充分的利用，降低误判率，提高突水水源预测结果的准确度
突水权重水源水化学分析水样预测归一化处理客观赋权判别函数判别结果水源类型水质类型预测结果准确度贡献度归一化含水层误判率充水叠加检验分析研究

[发明专利]一种辅助判别危险品方法和装置-CN202110603780.9在审
发明人：邹云鹏 -专利权人：上海英曼尼安全装备有限公司;上海英迈吉东影图像设备有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G01V5/00 文献下载
摘要：本发明属于安全检查技术领域，本发明提供一种辅助判别危险品方法和装置，其方法包括以下步骤：通过CT检测设备采集行包的图像，并发送至智能判图设备；所述智能判图设备根据行包的图像进行第一次判别，以获取第一次判别结果；发送所述行包的图像至判图员进行第二次判别，以获取第二次判别结果；基于所述第一次判别结果和所述第二次判别结果，辅助判别所述行包是否为存在危险品。本方案中将智能判图生成的判别结果和判图员的判别结果进行综合，作为最终的判别结果，以避免智能判图或人工判图的判图不准确，进而提高了判别危险品的准确性。
一种辅助判别危险品方法装置

[发明专利]基于机器视觉的酿酒高粱掺假检测系统及方法-CN202210407676.7在审
发明人：李永玉;马劭瑾;韩北忠;陈小 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V10/28 文献下载
摘要：分别获取每种高粱品种的原始图像；2、从每种高粱品种的每一张原始图像中提取单粒高粱并生成同样大小尺寸的图像，并进行缺陷颗粒剔除；3、数据集的划分；4、Xception网络模型的结构调整；5、分别将步骤3得到的泸州红掺假判别模型、郎糯红掺假判别模型、宜糯红掺假判别模型和混合需求样品掺假判别模型的训练集和泸州红掺假判别模型、郎糯红掺假判别模型、宜糯红掺假判别模型和混合需求样品掺假判别模型的交叉验证集图像代入步骤4，得到的Xception网络中进行训练，得到训练后的泸州红掺假判别模型、郎糯红掺假判别模型、宜糯红掺假判别模型和混合需求样品掺假判别模型。
基于机器视觉酿酒高粱掺假检测系统方法

[发明专利]一种面向小数据集样本的GAN判别器能力抑制算法-CN202310528726.1在审
发明人：邓赵红;徐傲然;王士同 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明属于数据增强应用领域，具体涉及一种面向小数据集样本的GAN判别器能力抑制算法。本发明采用一种新型的判别器抑制模块，在判别器将判断结果进行损失计算之前，对其进行缩放处理。当判别器对真实数据进行判断时，会随机选取判别值与平均值进行判断，若该判别值大于同一批次中的平均值，则将其减去λ倍的平均值，从而达到缩小判别值的目的。而当判别器对生成器生成的虚假数据进行判断时，仍会随机选取判别值进行判断，若该判别值小于同一批次中的平均值，则为其加上λ倍的平均值。这样可以保持生成器和判别器之间的平衡，从而避免判别器达到最优状态，解决JS散度为0导致的训练终止问题。
一种面向数据样本 gan 判别能力抑制算法

[发明专利]业务判别方法、装置及系统-CN200710119490.7有效
发明人：林华生;魏彬;孙少陵;孙金霞 -专利权人：中国移动通信集团公司
申请日： 2007-07-25 - 公布日： 2009-01-28 - 主分类号： H04Q7/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种业务判别方法、装置及系统。其中，该方法包括：统计一定时间内各种业务类型的访问次数，抽取访问次数排名靠前的业务类型对应的业务判别特征生成更新的默认业务判别特征；将所述更新的默认业务判别特征与现有的业务特征进行比较，将与现有的业务特征均不相同的所述更新的默认业务判别特征加入现有的业务特征判别队列中生成更新的业务特征判别队列；利用更新的业务特征判别队列中的业务特征对接入业务进行业务特征匹配，根据匹配的业务特征判断接入业务的业务类型。将访问次数较多的业务判别特征加入现有的业务特征判别队列进行提前判别，解决现有业务判别方式在默认流量占较大比重的情况下效率较低、系统负载较大的问题。
业务判别方法装置系统

[发明专利]用户判别模型训练方法、用户判别方法及相关装置-CN202111555671.0有效
发明人：邓小明 -专利权人：深圳尚米网络技术有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供用户判别模型训练方法、用户判别方法及相关装置。该方案根据三个训练样本的行为特征，对用户判别模型进行迭代调参，能够使用户判别模型学习到样本标签相同的训练样本的行为特征之间的特征共性和样本标签不同的训练样本的行为特征之间的特征差异，进而可学习到可准确区分不同类型的用户的行为特征，使得用户判别模型具备准确提取行为特征的能力；根据三个训练样本的判别结果和样本标签，对用户判别模型进行迭代调参，使得用户判别模型输出的判别结果能够接近于样本标签，进而使得用户判别模型具有准确区分用户是否为预设行为用户的能力；因此，利用用户判别模型可实现对用户是否为潜在用户的准确判别。
用户判别模型训练方法相关装置

[实用新型]汽车油门误踩判别及其安全控制电路-CN201020630104.8无效
发明人：刘晓明;熊东;黄智勇;仲元红;欧静兰;吴皓威;何徽;吴德松;杨学敏;王峰;胡磊;陈磊;任家峪 -专利权人：重庆大学
申请日： 2010-11-29 - 公布日： 2011-06-08 - 主分类号： G05B9/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种汽车油门误踩判别及其安全控制电路，由判别电路和信号转换电路组成，其特征在于：判别电路包括信号幅度判别、信号变化速度判别和信号持续时间判别；油门信号输入到信号幅度判别电路与信号变化速度判别电路中，以上两路电路输出端再与信号持续时间判别电路相连，所述信号幅度判别电路、信号变化速度判别电路以及信号持续时间判别电路的输出端经过第一与门电路与信号转换电路的输入端连接，该信号转换电路输出端连接在油门输出信号控制线上
汽车油门判别及其安全控制电路