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]图像识别技术-CN201610327269.X在审
  • 杨海涛 - 上海民实文化传媒有限公司
  • 2016-05-17 - 2016-10-12 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种图像识别技术,其中,包括:采集图像信息;对图像信息进行分析,对图像信息进行归类;将图像分析的结果、获取的归类信息与信息库中原型模板进行模型匹配,完成模式空间到类别空间的转换,输出匹配结果类别本发明在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系(包括区域的分离、包含、交等,每种对应于不同得评分),因为颜色集表达为二进制的特征向量,可以构造二分查找树来加快检索速度,这对于大规模的图像集合十分有利
  • 图像识别技术
  • [发明专利]图像识别方法、图像识别装置、电子设备、存储介质-CN202310246835.4在审
  • 李武津;詹佳伟;高斌斌;刘俊;刘永;郑锋 - 南方科技大学
  • 2023-03-07 - 2023-08-01 - G06V10/764
  • 本申请公开了一种图像识别方法、图像识别装置、电子设备、存储介质,本申请涉及人工智能的图像识别技术领域。图像识别方法包括:根据预设的原始图像识别模型对第一样本图像进行图像识别,得到第一图像标签;根据第一样本图像得到第一差异图像;根据原始图像识别模型对第一差异图像进行图像识别,得到第二图像标签,以此对原始图像识别模型进行参数调整,得到初步图像识别模型;构建图像数据集;根据初步图像识别模型对第二样本图像进行图像识别,得到第三图像标签;对初步图像识别模型进行参数调整,得到目标图像识别模型;根据目标图像识别模型对待识别图像进行图像识别本实施例的图像识别方法能够提高对多种对象类型图像识别准确性。
  • 图像识别方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]图像识别方法、装置、终端设备及存储介质-CN202011453289.4在审
  • 张宇翔;王轶丹;崔宁 - 深圳市优必选科技股份有限公司
  • 2020-12-11 - 2021-03-23 - G06K9/62
  • 本申请适用于人工智能技术领域,提供了一种图像识别方法、装置、终端设备及存储介质,该方法包括:获取目标图像识别模型和非目标图像识别模型的运行状态;若非目标图像识别模型的运行状态是运行中,且目标图像识别模型的运行状态是未运行,停止非目标图像识别模型的运行,运行目标图像识别模型对待识别图像进行图像识别得到图像识别结果;若非目标图像识别模型的运行状态均是未运行,且目标图像识别模型的运行状态是运行中,则发送图像重置提醒;若接收到确定指令,则指示目标图像识别模型对待识别图像进行图像识别得到图像识别结果。本申请能根据用户的需求自动选择对应识别效果的图像识别模型,方便了用户的图像识别操作,提高了图像识别效率。
  • 图像识别方法装置终端设备存储介质
  • [发明专利]一种基于图像识别技术的大数据分类统计方法-CN202010980872.4在审
  • 康童茜 - 南京智能仿真技术研究院有限公司
  • 2020-09-17 - 2020-12-15 - G06K9/62
  • 本发明公开的属于图像识别技术领域,具体为一种基于图像识别技术的大数据分类统计方法,该基于图像识别技术的大数据分类统计方法的具体步骤如下:S1:建立图像识别系统:根据使用需求建立图像识别系统,并对图像识别系统识别训练,使得图像识别系统满足对目标物的识别并能够将识别结果输出;S2:图像识别并获取结果:根据步骤S1的识别结果,将图像识别的结果输出;S3:对图像识别结果分类统计;S4:对识别准确性反馈改进,具有自主学习改进的机制,能够适用于不同的使用情况,且通过学习改进的方式,不断提升识别准确性;通过电子信息的识别方式,相对人工识别的方式效率显著提升,且通过不断学习的方式,准确性较高。
  • 一种基于图像识别技术数据分类统计方法
  • [发明专利]图像识别方法、装置及电子设备-CN202010370334.3有效
  • 杨馥蔚 - 北京迈格威科技有限公司
  • 2020-04-30 - 2023-09-22 - G06V40/16
  • 本发明提供了一种图像识别方法、装置及电子设备,涉及图像处理技术领域,该方法包括:获取待识别图像;将待识别图像输入至预训练得到的图像识别模型;其中,图像识别模型包括预处理网络、元学习网络和图像识别网络;通过元学习网络基于待识别图像生成预处理网络的参数;通过预处理网络基于元学习网络生成的参数对待识别图像进行去模糊处理,得到清晰图像;通过图像识别网络对清晰图像进行识别,得到图像识别结果。本发明可以提升图像识别精度,得到较好的图像识别效果。
  • 图像识别方法装置电子设备
  • [实用新型]图像识别设备及其医疗设备-CN202022173984.7有效
  • 白童心;邢宇轩 - 西门子(中国)有限公司
  • 2020-09-28 - 2021-10-01 - A61B6/03
  • 本实用新型公开了一种图像识别设备及其医疗设备,所述图像识别设备包括图像基准平台和图像识别装置,以及控制装置。图像基准平台用于放置图像识别目标。所述图像识别装置包括图像采集装置和图像处理器。所述图像处理器对图像进行识别得到图像识别结果,所述控制装置根据所述图像识别结果自动发送目标区域识别指令至所述图像识别装置,所述图像采集装置根据所述目标区域识别指令自动调整获取图像的角度和/或位置。通过自动发送目标区域识别指令和自动调整获取图像的角度和/或位置,有助于解决在识别图像时,需要人工不断调整图像识别目标位置,以进行后续自动识别,导致工作效率极低的技术问题。
  • 图像识别设备及其医疗
  • [发明专利]图像识别方法、装置和存储介质及电子设备-CN202310239686.9在审
  • 张博深 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-03-03 - 2023-10-27 - G06V10/82
  • 本申请公开了一种图像识别方法、装置和存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取待识别的目标图像;将目标图像输入图像识别模型,其中,图像识别模型为利用多个目标样本进行一次训练和二次训练得到的、用于识别图像的神经网络模型,目标样本为干净样本或噪声样本,噪声样本为在二次训练的训练过程中利用目标损失曲线对多个目标样本进行筛选后得到的样本,噪声样本对图像识别模型的更新权重小于干净样本对图像识别模型的更新权重;获取图像识别模型输出的图像识别结果,其中,图像识别结果用于指示目标图像图像类型,可应用在人工智能场景中,涉及机器学习等技术。本申请解决了图像识别准确性较低的技术问题。
  • 图像识别方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]基于人物细粒度特征的图像识别方法及装置-CN202010655258.0在审
  • 覃俊;罗一凡;帖军;李子茂;徐胜舟;叶正;马天宇 - 中南民族大学
  • 2020-07-14 - 2020-10-30 - G06K9/00
  • 本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于人物细粒度特征的图像识别方法及装置,该方法包括:获取待识别人物图像;对待识别人物图像进行特征提取,获得人物特征图层;将人物特征图层输入至预设超列特征识别模型中,获得对应的图像识别结果;根据图像识别结果获取图像识别准确率;在图像识别准确率大于或等于预设标准阈值时,将所述图像识别结果作为基于人物细粒度特征的图像识别结果。相较于现有技术,利用注意力机制网络进行图像处理会导致不能准确获取关键区域信息,从而更不能精准识别图像类别,而本发明将人物特征图层输入至预设超列特征识别模型中,可以精准定位图像的关键区域,以实现快速、准确地获取人物图像对应的图像识别结果
  • 基于人物细粒度特征图像识别方法装置
  • [发明专利]图像识别模型训练方法和装置、图像识别方法和装置-CN202111043035.X在审
  • 刘鹏;王启立;裴积全;易津锋 - 京东科技信息技术有限公司
  • 2021-09-07 - 2021-12-07 - G06K9/00
  • 本公开提供了一种图像识别模型训练方法和装置,涉及图像识别、深度学习等技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取预置的样本集,样本集的样本包括:第一域的图像和第二域的图像;获取预先建立的图像识别网络,其中,图像识别网络包括:图像识别模块和特征域分离模块;将从样本集选取的样本输入图像识别模块,得到第一图像特征和第二图像特征;通过特征域分离模块对第一图像特征和第二图像特征进行域分离,得到分离域特征;基于第一图像特征、第二图像特征、分离域特征,计算图像识别网络的损失值;若图像识别网络满足训练完成条件,则将图像识别模块作为图像识别模型。该实施方式提高了图像识别的准确度。
  • 图像识别模型训练方法装置
  • [发明专利]用于训练图像识别模型的方法和装置-CN202011057689.3在审
  • 赵艳梅 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-09-30 - 2020-12-04 - G06K9/62
  • 本申请公开了用于训练图像识别模型的方法和装置,涉及人工智能技术领域,具体为深度学习和图像处理技术领域。该方法包括:从训练图像集中获取当前训练图像,以及获取模型类型不同的、已预先训练过的多个初始图像识别模型;基于采用多个初始图像识别模型分别对当前训练图像进行识别得到的多个预测识别标签,确定当前训练图像的实际识别标签;采用每个预测识别标签和实际识别标签,分别构建每个初始图像识别模型的损失函数;采用每个初始图像识别模型的损失函数,分别训练损失函数所对应的初始图像识别模型,得到训练完成的多个目标图像识别模型。采用本方法可以提高识别图像的准确度。
  • 用于训练图像识别模型方法装置

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