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[发明专利]图像识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010802994.4在审
发明人：颜波 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，该图像识别方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入至预先训练的图像识别模型，得到所述图像识别模型输出的每个预设类别对应的概率，其中，所述图像识别模型根据多张被标注有预设类别的正样本图像以及多张被标注有非预设类别的负样本图像训练得到；在所述每个预设类别对应的概率均小于设定阈值时，输出用于表征所述待识别图像不属于任一预设类别的结果。本方法可以有效避免对于图像识别模型中不存在的类别，图像识别模型在对类别的图像进行识别时，错误地将其识别为存在的类别，从而提升图像识别的识别正确率。
图像识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211247266.7在审
发明人：马巧凤 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本说明书涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质。其中图像识别方法包括针对接收到的待识别图像进行特征提取，得到图像特征向量；针对图像特征向量进行降维处理，得到低维图像特征向量；利用多个权重数据对低维图像特征向量进行处理，确定目标图像特征向量；以及将目标图像特征向量输入训练后的识别模型，得到与待识别图像对应的图像识别结果。利用本说明书实施例，通过对从待识别图像提取到的图像特征向量进行降维和加权，得到目标图像特征向量，以及利用训练后的识别模型对该目标图像特征向量处理，得到图像识别结果，降低了识别过程的计算量，提高了图像识别的准确率
一种图像识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的曲面文本检测方法-CN202111464547.3在审
发明人：王道累;肖佳威;李超;朱瑞;袁斌霞;韩清鹏 -专利权人：上海电力大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的曲面文本检测方法，包括以下步骤：S1：构建标签图像数据集并进行标注；S2：构建图像识别模型，所述图像识别模型包括骨干网、特征融合组件、文本检测组件，所述图像识别模型的输入图像通过骨干网提取后送入特征融合组件进行拼接，并将拼接后的特征图送入文本检测组件进行文本框预测；S3：基于标签图像数据集对图像识别模型进行训练；S4：将待识别的标签图像送入图像识别模型进行检测，获取文本框目标检测结果。与现有技术相比，本发明具有识别精度高、检测效果好等优点。
一种基于深度学习曲面文本检测方法

[发明专利]一种基于图像识别的无人售冰箱及其识别方法-CN201910797585.7在审
发明人：罗振坤;黄晓烽;黄泽宇 -专利权人：广州伊思高科技有限公司
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2019-12-27 - 主分类号： F25D29/00 文献下载
摘要：本发明涉及无人售冰箱领域，公开了一种基于图像识别的无人售冰箱及其识别方法，其中，基于图像识别的无人售冰箱包括用于对用户进行图像采集的图像采集模块；与图像采集模块连接，用于对采集到的图像进行处理识别的图像识别模块；与图像识别模块和图像采集模块连接，用于处理请求信息的后端云台服务器；与图像识别模块连接，用于图像识别模块深度学习新模型的学习模型。本发明的基于图像识别的无人售冰箱及其识别方法，通过直接识别用户的动作，不需要对冰箱的内部结构和商品摆放强制做要求，大大提高了冰箱的容量，也降低了维护成本，同时不需要对比识别，减少了图像识别模块的学习次数，提高了识别精度和识别效率。
图像识别模块冰箱图像采集模块图像识别冰箱领域处理请求商品摆放图像采集直接识别学习云台服务器采集图像维护

[发明专利]基于语义增强的图像识别模型的训练方法和训练装置-CN202111306870.8在审
发明人：孙逸鹏;安容巧;魏翔;王龙超;姚锟;韩钧宇;刘经拓;丁二锐 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：根据本公开的实施例，提供了基于语义增强的图像识别模型的训练方法和装置、用于图像识别的方法和装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于图像处理、图像识别等场景。基于语义增强的图像识别模型的训练方法包括：从输入的未标注且无文字描述的第一图像中，提取第一图像的第一特征表示；基于第一特征表示，计算第一损失函数；从输入的未标注且具有原始文字描述的第二图像中，提取第二图像的第二特征表示；基于第二特征表示，计算第二损失函数；和基于第一损失函数和第二损失函数的融合，训练图像识别模型。以此方式，能够更有效且低成本地对图像识别模型进行训练。
基于语义增强图像识别模型训练方法装置

[发明专利]图像识别方法、图像识别装置及冰箱-CN201911187342.8在审
发明人：倪梁;张坤 -专利权人：青岛海尔智能技术研发有限公司;海尔智家股份有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，公开一种图像识别方法。该方法应用于冰箱，包括：在检测到冰箱的门体打开时，对冰箱的间室进行拍摄，得到第一视频图像；在检测到间室内的热源时，对热源的移动进行拍摄，得到第二视频图像；从第一视频图像中选取与第二视频图像对应的视频图像作为第三视频图像；对第三视频图像进行图像识别，并根据图像识别结果获取待放入食材的相关信息。该方法能够仅对第一视频图像中与第二视频图像对应的视频图像进行图像识别，因此，降低了运算量。本申请还公开一种图像识别装置及冰箱。
图像识别方法装置冰箱

[发明专利]基于深度学习的胃部图像识别模型构建方法及其系统-CN202310357698.1在审
发明人：招展鹏;刘绍毅;严黎明;周可;王羽嗣;王云忠;刘思德 -专利权人：广州思德医疗科技有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域，提供一种基于深度学习的胃部图像识别模型构建方法及其系统，该方法包括：获取第一训练图像集；基于目标训练图像的尺寸，确定第一尺寸；基于第一尺寸，确定网络参数，并基于网络参数构建第一待训练网络；基于第一训练图像集对第一待训练网络进行训练，得到胃部图像识别模型。本发明提供的基于深度学习的胃部图像识别模型构建方法训练出胃部图像识别模型，从而能够通过胃部图像识别模型标注胃部图像的各个部位，不需要医护人员进行人工标注，减轻了医护人员的负担，同时，胃部图像识别模型中的网络参数是通过第一尺寸确定的，实现了参数的自动设置，从而通过胃部图像识别模型能够更加准确地标注出胃部的各个部位。
基于深度学习胃部图像识别模型构建方法及其系统

[发明专利]图像识别模型的训练方法、装置、服务器及存储介质-CN202010953781.1在审
发明人：申世伟;李家宏;李岩 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开关于一种图像识别模型的训练方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：获取第一图像样本集；所述第一图像样本集包括线上图像的图像特征和预测分类概率；根据所述线上图像的图像特征以及预测分类概率，对待训练的图像识别模型进行预训练，得到预训练后的图像识别模型；根据第二图像样本集，对所述预训练后的图像识别模型进行再次训练；所述第二图像样本集包括正样本图像的图像特征和负样本图像的图像特征；若训练后的图像识别模型满足收敛条件，则将所述训练后的图像识别模型作为训练完成的图像识别模型采用本方法，有利于提高图像识别模型的预测精度。
图像识别模型训练方法装置服务器存储介质

[发明专利]图像识别模型的训练方法、图像识别方法及电子设备-CN202210223703.5在审
发明人：何艾莲;付彬;乔宇 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像识别模型的训练方法、图像识别方法及电子设备，其中，该方图像识别模型的训练方法包括：获取图像样本组，其中，所述图像样本组包括不同空间域的至少两个样本图像；将所述图像样本组内的不同空间域样本图像进行融合，得到混合增强图像，并对所述样本图像和所述混合增强图像设置相同标签；基于各标签对应的包括所述样本图像和所述混合增强图像的图像组，依次对图像识别模型进行迭代训练，得到目标图像识别模型。通过上述训练方案，可以使图像识别模型学习到相同标签、不同空间域样本图像的内在关系，从而提高图像识别模型的图像识别精度。
图像识别模型训练方法电子设备

[发明专利]一种基于图像识别的无人售货柜-CN201810835939.8在审
发明人：杨晓枫 -专利权人：上海凯景信息技术有限公司
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G07F11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图像识别的无人售货柜，用于为用户提供无人商品销售服务，包括柜体、柜门、图像识别模块、后台云端服务器、云端训练平台、手持终端、网络模块和远程监控端，所述的柜体内设有多层用于放置商品的置物架，每层置物架上设有重力感应模块，每层置物架的上方设有图像采集模块，图像采集模块与图像识别模块连接，后台云端服务器与重力感应模块、图像识别模块分别通过网络连接，图像识别模块与云端训练平台网络连接，所述的云端训练平台设有识别模型库与现有技术相比，本发明具有商品识别准确率高、商品应用范围广等优点。
图像识别模块训练平台置物架云端图像采集模块重力感应模块云端服务器图像识别网络连接售货柜后台商品销售服务远程监控端商品识别商品应用手持终端网络模块用户提供模型库准确率多层柜门柜体体内

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质-CN202310540142.6在审
发明人：王剑仲;许娟 -专利权人：神州医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质，图像处理技术领域。该方法的具体实施方式包括：获取初始图像，并确定初始图像的图像标签；根据初始图像和初始图像的图像标签对初始图像识别模型进行训练，得到目标图像识别模型；响应于图像输入指令，获取目标图像，将目标图像输入目标图像识别模型，得到图像处理结果。该实施方式可以通过获取科室上传的病理相关的图像，对该图像进行特征标注，并利用这些图像进行模型训练，由此，可以在响应于图像输入指令，获取目标图像的情况下，将目标图像输入目标图像识别模型，得到图像处理结果，提高了图像识别准确率以及医务人员工作效率。
图像处理方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]基于图像识别模型的图像识别方法及装置-CN201910258567.1在审
发明人：赵卫东;鄢涛;李瑞雪;曹柳;朱桐睿;李祎祎;翁子晴;刘世霖;唐美琪 -专利权人：成都大学
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于图像识别模型的图像识别方法及装置，该方法包括设立图像识别模型、分类图像识别模型、识别待识别图像以及显示识别结果，本发明通过对整张图像进行划分后得到的各子图像分别进行识别并分类，并将识别结果设置为图像识别模块并储存在分类识别单元中，通过待检测模块与分类识别单元中的图像识别模块进行对比，最终精准的获得图像的对比结果，同时对比结果中各个特征的匹配度相应的显示在了显示单元中，进而更方便的获知详细的对比结果。
图像识别对比结果分类识别单元图像识别模块图像分类图像检测模块结果设置整张图像匹配度子图像获知储存分类

[发明专利]空调机的控制装置-CN201010290966.5无效
发明人：罗文哲 -专利权人：昆山锐芯微电子有限公司
申请日： 2010-09-20 - 公布日： 2012-04-11 - 主分类号： F24F11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种空调机的控制装置，包括：图像传感器模组；与所述图像传感器模组耦合的图像识别器件，所述图像识别器件用于处理图像传感器模组采集的图像；与所述图像识别器件耦合的控制器件，所述控制器件用于根据所述图像识别器件的输出控制所述空调机的控制信号与现有技术相比，本发明采用图像传感器模组与图像识别器件和控制器件所组成的控制装置，可以基于空调机工作场合内的图像信息生成控制信号，来实现空调机的灵活的控制机制，进而节能降耗和增加用户舒适度。
空调机控制装置

[实用新型]空调机的控制装置-CN201020541455.1有效
发明人：罗文哲 -专利权人：昆山锐芯微电子有限公司
申请日： 2010-09-20 - 公布日： 2011-04-20 - 主分类号： F24F11/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种空调机的控制装置，包括：图像传感器模组；与所述图像传感器模组耦合的图像识别器件，所述图像识别器件用于处理图像传感器模组采集的图像；与所述图像识别器件耦合的控制器件，所述控制器件用于根据所述图像识别器件的输出控制所述空调机的控制信号与现有技术相比，本实用新型采用图像传感器模组与图像识别器件和控制器件所组成的控制装置，可以基于空调机工作场合内的图像信息生成控制信号，来实现空调机的灵活的控制机制，进而节能降耗和增加用户舒适度。
空调机控制装置

[发明专利]一种基于陷阱结构的图像识别防御方法-CN202010884874.3在审
发明人：陈晋音;朱伟鹏;郑海斌 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于陷阱结构的图像识别防御方法，包括：在基于神经网络构建的图像识别网络中，在图像识别网络的隐藏层和/或输出层增加用于引导恶性图像连接传输方向的陷阱结构；抑制陷阱结构活动，利用正常图像对添加有陷阱结构的图像识别网络进行图像识别任务的训练；针对不同类型的防御任务，设置抑制陷阱为激活态，选择与防御任务对应的恶性图像对添加有陷阱结构的图像识别网络进行防御任务的训练；应用时，将待测图像输入至经过图像识别任务和防御任务训练的图像识别网络中，当陷阱结构的激活状态值大于阈值时，则待测图像为恶性图像，删除该恶性图像，实现对图像识别的防御效果。防止恶性图像被误分类造成安全隐患。
一种基于陷阱结构图像识别防御方法