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]图像识别模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010400444.X有效
  • 郭卉 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-05-13 - 2020-08-21 - G06K9/62
  • 本申请涉及一种图像识别模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:获取基础图像识别模型,并获取训练图像样本,训练图像样本包括长尾类别对应的各个图像样本;将长尾类别对应的各个图像样本输入到基础图像识别模型中进行特征识别,得到各个图像样本特征向量,基于各个图像样本特征向量计算得到长尾类别权重;使用长尾类别权重替换基础图像识别模型中对应的长尾类别模型参数,得到当前图像识别模型;使用训练图像样本对当前图像识别模型进行训练,当达到预设训练完成条件时,得到第一目标图像识别模型,可以将第一目标图像识别模型部署到云服务器中进行使用采用本方法能够提高第一目标图像识别模型对图像识别的精准性。
  • 图像识别模型训练方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种基于自动编码的图像识别模型训练方法及装置-CN202011043380.9在审
  • 吴昊;安定;李贺;张蔚坪;郭冬旭 - 北京师范大学
  • 2020-09-28 - 2021-02-09 - G06K9/62
  • 本发明提出了一种基于自动编码的图像识别模型训练方法及装置,涉及图像处理技术领域。方法包括:获取图像训练样本集,利用自动编码模型对图像训练样本集进行降维处理,可以将其中的高维图像训练样本识别问题转化为特征表达向量的识别问题,极大的降低了计算的复杂程度,减少了冗余信息所造成的识别误差。对降维处理后的图像训练样本集进行优化,以得到优化后的图像训练样本集,能够进一步保证通过该优化后的图像训练样本集能够训练出能够对图像进行准确识别图像识别模型,进而保证图像识别的准确性。根据优化后的图像训练样本集对初始图像识别模型进行训练,以得到训练好的能够进行准确识别图像识别模型。
  • 一种基于自动编码图像识别模型训练方法装置
  • [发明专利]一种图像识别的方法及装置-CN201711080946.3有效
  • 葛凯麟;宋卿 - 彼乐智慧科技(北京)有限公司
  • 2017-11-06 - 2020-12-22 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种图像识别方法,包括:图像识别装置通过摄像头采集图像,所述图像包括多边形边框及位于所述边框内的内容区;所述图像识别装置通过几何形态分析识别出所述图像中的边框区域;确定所述边框及所述内容区的位置信息,并通过机器学习法对所述边框区域内的内容区进行识别;输出所述内容区中识别出的内容信息。本发明还提供了一种图像识别装置。解决了现有技术识别速度慢及识别精度低的问题,并能够准确识别出任意摆放图像中的内容。
  • 一种图像识别方法装置
  • [发明专利]图像识别方法、图像识别模型的训练方法、装置及系统-CN202011024154.6在审
  • 王衍;李文栋 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-09-25 - 2020-12-18 - G06K9/00
  • 本申请公开了一种图像识别方法、图像识别模型的训练方法、装置、系统、电子设备以及存储介质,涉及人工智能、计算机视觉以及深度学习领域。具体实现方案为:获取待识别图像,确定待识别图像的目标图像特征向量,将目标图像特征向量输入卷积神经网络图像识别模型,生成并输出识别结果,其中,图像识别模型用于在卷积层分别对多个目标图像特征向量进行并行卷积操作,通过并行的方式对多个目标图像特征向量执行卷积操作,避免了相关技术中采用串行的方式执行卷积操作,造成资源消耗较高,识别效率偏低的弊端,实现了降低资源消耗,提高识别效率的技术效果。
  • 图像识别方法模型训练装置系统
  • [实用新型]一种图像识别用补光装置-CN202120705506.8有效
  • 朱向军;王洁;周云水 - 浙江工业大学之江学院
  • 2021-04-08 - 2021-11-02 - H04N5/235
  • 本实用新型公开了一种图像识别用补光装置,包括:图像识别装置,所述图像识别装置用来识别图像,所述图像识别装置两侧均设有补光部件,底板,所述底板用来安装补光装置以及将补光部件与图像识别装置连接在一起,所述底板底壁与图像识别装置顶部固定连接,所述底板上固定连接有一对安装柱,收合装置,所述收合装置用来将补光部件收拢在图像识别装置的侧壁上,本实用新型中通过调节部件与扇形齿轮以及齿条杆的相互配合,使得当图像识别装置需要补光时,能够将补光灯翻转,使得补光灯能够照射在图像识别装置前方,以及在使用完毕后,能够将补光灯收拢在图像识别装置的侧壁上,从而极大的方便了使用者携带图像识别装置。
  • 一种图像识别用补光装置
  • [发明专利]图像识别方法、装置以及计算机可读存储介质-CN201911293876.9有效
  • 李悦翔;陈嘉伟;郑冶枫 - 腾讯医疗健康(深圳)有限公司
  • 2019-12-16 - 2022-05-06 - G06V10/774
  • 本发明实施例公开了一种图像识别方法、装置以及计算机可读存储介质,其中,该图像识别方法包括:采集多个标注了区域类型特征的图像样本,通过所述图像样本对预设初始识别模型进行训练,得到训练后识别模型,计算训练后识别模型与已训练的图像识别模型之间的相似度,所述图像识别模型由多个标注了区域类型特征的自然图像样本训练得到的,基于相似度对图像识别模型对应的权重参数进行更新,得到更新后图像识别模型,从多个图像样本中选择用于模型训练的图像样本,并通过选择到的图像样本对更新后图像识别模型进行训练,得到目标识别模型,通过目标识别模型对待识别图像进行识别,该方案提高图像识别的准确率。
  • 图像识别方法装置以及计算机可读存储介质
  • [发明专利]菜肴图像识别方法及装置-CN202010097854.1在审
  • 胡沁涵;郭心悦;杨季文;朱磊 - 苏州大学
  • 2020-02-18 - 2020-06-16 - G06K9/00
  • 本申请涉及一种菜肴图像识别方法及装置存储介质,属于计算机技术领域,该方法包括:获取待识别的目标菜肴图像;获取图像识别模型,图像识别模型基于神经网络模型建立,且在神经网络模型中的多层中间层中添加了批归一化层,批归一化层包括归一化层和线性变换层;该归一化层用于对当前层的输入数据进行归一化;线性变换层用于将归一化后的数据线性变换至预设分布区间,线性变换层中的线性变换参数是通过对图像识别模型进行训练得到的;将目标菜肴图像输入图像识别模型,得到图像识别结果;可以解决现有的菜肴图像识别模型忽略数据分布随神经网络加深而梯度消失的问题;保证多层中间层计算后数据分布仍存在梯度,提高菜肴识别的准确性。
  • 菜肴图像识别方法装置
  • [发明专利]一种图像识别模型训练方法及装置-CN202310194455.0在审
  • 谢帅虎;颜世杰;马蕾;刘承运 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-03-02 - 2023-06-23 - G06V10/774
  • 本发明提供一种图像识别模型训练方法及装置,涉及数据处理技术领域,可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括:获取无标注的目标样本数据和无标注的源数据,根据所述无标注的目标样本数据和所述无标注的源数据进行基于图像识别模型的无监督预训练;根据无监督预训练的实验效果逐步增加无标注的目标样本数据量,当实验效果符合预设期望值时得到无标注的目标样本数据量;在无标注的目标样本数据量中选取本征样本,对本征样本进行标注,并根据已标注的本征样本对所述图像识别模型进行微调学习,得到可用于图像识别图像识别模型。本发明实施例提供的图像识别模型训练方法及装置,能高效实现训练图像识别模型。
  • 一种图像识别模型训练方法装置
  • [发明专利]图像处理系统、移动体、图像处理方法和存储介质-CN202211167167.8在审
  • 森真起子 - 佳能株式会社
  • 2022-09-23 - 2023-03-28 - H04N23/95
  • 本发明涉及一种图像处理系统、移动体、图像处理方法和存储介质。所述图像处理系统包括:图像获取单元,其被配置为获取用于拍摄具有低失真区域和高失真区域的光学图像的摄像装置生成的图像数据;第一图像识别单元,其被配置为对所述图像获取单元所获取到的图像数据中的至少部分区域的图像数据进行图像识别,以输出第一图像识别结果;第二图像识别单元,其被配置为对所述图像获取单元所获取到的图像数据中的比所述部分区域更宽的区域的图像数据进行图像识别,以输出第二图像识别结果;以及整合处理单元,其被配置为输出基于所述第一图像识别结果和所述第二图像识别结果进行整合后的图像识别结果
  • 图像处理系统移动方法存储介质

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