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[发明专利]功能区域识别及其模型构建方法、设备及存储介质-CN202210938599.8在审
发明人：徐超立 -专利权人：万翼科技有限公司
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V30/422 文献下载
摘要：本申请涉及一种功能区域识别及其模型构建方法、设备及存储介质，涉及图纸识别领域。该功能区域识别模型构建方法包括：获取样本图纸；将样本图纸切割成各个样本子图纸，并获取样本子图纸中各个功能区域的类别和功能区域在样本子图纸中的第一位置信息；将样本子图纸、类别和第一位置信息输入至初始功能区域识别模型，进行训练，获得功能区域识别模型，其中，初始功能区域识别模型输出功能区域的预测样本类别和功能区域在样本子图纸中的预测样本位置信息。本申请用以解决不能自动识别建筑图纸中各个功能区域的位置及类别的问题。
功能区域识别及其模型构建方法设备存储介质

[发明专利]一种小样本识别方法及系统-CN202211491793.2在审
发明人：杨小萍 -专利权人：广州慧兔机器人有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种小样本识别方法，包括S1：样本准备，通过样本录入模块和样本筛选模块对样本进行筛选；S2：通过计算机分析模块对样本进行模型区域划分；S3：根据步骤S2划分出的模型区域，计算模型区域特征，通过图像识别模块对人脸进行识别；S4：对待识别的目标图像，进行区域识别，输出识别数据。本发明解决了图像识别时，需要大样本的问题，通过少量样本，就可以解决特征提取的问题，对出现拒识和误识，都可以给出合理的解释，由于不需要大量的样本，也不需要复杂的特征提取，算法复杂度大大降低，降低了计算硬件的成本
一种样本识别方法系统

[发明专利]一种基于可靠性检验的新类别雷达信号创建方法-CN202110789183.X有效
发明人：霍伟博;杨海光;王浩源;张玉婕;杨建宇;黄钰林;张寅;郭德明 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可靠性检验的新类别雷达信号创建方法，包括以下步骤：S1、从全部待识别雷达信号样本中区分已有样本和新类别样本，将新类别样本标记为未识别；S2、对未识别样本进行聚类；S3、设计可靠性检验准则，对聚类结果进行筛选；S4、分离出筛选出来的新类别样本，对剩余样本进行二次筛选；S5、利用新类别样本更新识别模型。本发明能够对未识别样本进行更为准确的标注，同时对杂波点具有过滤作用，从而解决了雷达信号识别中新类别的创建问题，为雷达信号识别中的增量学习环节提供了更优质的数据支持。
一种基于可靠性检验类别雷达信号创建方法

[发明专利]一种域特征映射的少样本SAR目标识别方法-CN202210568939.2有效
发明人：杨建宇;黄钰林;盛自维;裴季方;霍伟博;张寅;杨海光;张永超 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开一种域特征映射的少样本SAR目标识别方法，应用于雷达目标识别领域，针对现有技术中存在的很难获得足够的样本用于识别训练的问题，本发明通过学习光学样本与SAR样本间特征映射关系，同质化异源数据辅助少样本识别任务中不同域分类特征，充分利用它源数据监督识别信息的域特征映射少样本SAR目标识别；本发明的方法克服了差异化分布它源信息辅助时，特征异构、辅助信息难以利用的问题，同质化了异源数据特征分布，有效地利用了光学目标样本和仿真SAR目标样本辅助信息，提升了它源辅助少样本SAR目标识别准确率。
一种特征映射样本 sar 目标识别方法

[发明专利]图像识别模型的生成方法、装置、存储介质和电子设备-CN202010923990.1在审
发明人：王希;何光宇;平安;程万军 -专利权人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像识别模型的生成方法、装置、存储介质和电子设备，该方法包括：将人体部位对应的待标注图像样本作为预训练后的子模型的输入，以获取针对于每个待标注图像样本中是否包含该人体部位的识别概率；根据该识别概率和每个待标注图像样本与人体部位对应的多个已标注图像样本之间的图像相似度，从待标注图像样本中筛选出目标样本；获取每个目标样本对应的已标注图像样本；通过多个已标注图像样本和测试集对子模型进行重训练，以生成图像识别模型。能够通过预训练后的识别模型确定图像样本的识别概率，并通过根据该识别概率和图像样本的相似度特征筛选出的图样样本对模型进行重训练，在保证模型训练效果的前提下，减少图像标注成本。
图像识别模型生成方法装置存储介质电子设备

[发明专利]物体识别方法及装置-CN201911148201.5在审
发明人：杨爽 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种物体识别方法及装置，该方法包括：获取第一图片，其中，第一图片为包括第一物体的图片。将第一图片输入至检测模型，以使得检测模型输出第一物体的识别信息，其中，识别信息包括第一物体对应的第一边框的坐标、第一边框的尺寸和第一物体的类别，检测模型为对多组样本训练得到的，每组样本包括样本图片和样本识别信息，样本图片为多种预设条件下的直播场景的图片，样本识别信息包括样本图片中所包括的物体的样本边框的坐标、样本边框的尺寸和物体的样本类别。通过根据多种预设条件下的实际直播场景所对应的样本图片以及样本识别信息进行训练得到检测模型，从而能够有效提升检测模型输出的第一图片的识别信息的准确率。
物体识别方法装置

[发明专利]一种命名实体识别模型的训练方法、装置、设备和介质-CN202310336430.X在审
发明人：沙九;刘升平;梁家恩 -专利权人：云知声智能科技股份有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种命名实体识别模型的训练方法、装置、设备和介质。该方法包括：在本轮训练结束后，根据命名实体识别模型在本轮训练中针对每个训练样本的识别能力指标，以及，命名实体识别模型在上轮训练中针对每个训练样本的识别能力指标，确定每个训练样本对应的样本难度值；根据多个训练样本分别对应的样本难度值，对多个训练样本进行排序；根据命名实体识别模型在本轮训练中的模型性能指标，在排序后的多个训练样本中，按照样本难度值从小到大的顺序，顺序获取下轮训练对应比例的训练样本，并使用获取的训练样本对命名实体识别模型执行下轮训练本发明提出了一种动态课程学习方法，有组织地利用有限数量的训练样本，达到更高模型性能。
一种命名实体识别模型训练方法装置设备介质

[发明专利]实体识别模型的生成方法及实体识别方法-CN202211532563.6在审
发明人：杨韬 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本公开关于实体识别模型的生成方法及实体识别方法，包括：获取样本数据集和样本数据集中每一样本数据对应的子数据的样本实体信息；对样本数据集进行多次分组，得到每次分组对应的第一数量个样本数据组；将每次分组对应的第一样本数据组输入第一样本数据组对应的预设实体识别模型中进行实体识别处理，得到第一样本数据组中任一样本数据对应的子数据的实体类别分布信息；基于上述实体类别分布信息，对预设权重信息和样本实体信息进行修正处理，得到修正权重信息和修正实体信息；基于修正权重信息和修正实体信息对待训练实体识别模型进行训练，得到目标实体识别模型。利用本公开实施例可以提高样本实体信息的准确度，进而提高模型的识别准确度。
实体识别模型生成方法

[发明专利]一种基于虚拟样本生成的刀具破损识别方法、装置和终端-CN202010804953.9在审
发明人：胡小锋;孙世旭;刘颖超 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于虚拟样本生成的刀具破损识别方法、装置和终端，该方法包括：采集少量的刀具出现破损对应的刀具破损样本以及大量的刀具完好状态对应的刀具完好样本；声发射信号特征值提取；虚拟样本生成；训练并测试模式识别模型；破损在线识别。该装置包括：声发射信号获取单元、声发射信号特征值提取单元、虚拟样本生成单元、训练并测试模式识别模型单元以及破损在线识别单元。本发明的基于虚拟样本生成的刀具破损识别方法及装置，能够在破损样本严重少于正常样本的情况下，实现刀具破损的准确识别，降低刀具破损识别技术在生产条件下的应用门槛和成本。
一种基于虚拟样本生成刀具破损识别方法装置终端

[发明专利]基于子空间分类的小样本行为识别方法及系统-CN202211594956.X在审
发明人：田卉;金一;王佳艺;冯松鹤;李浥东 -专利权人：北京交通大学;中移雄安信息通信科技有限公司;中移系统集成有限公司
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于子空间分类的小样本行为识别方法及系统，属于计算机识别技术领域，包括：获取待识别的图像；利用预先训练好的小样本行为识别模型对所述获取的待识别图像进行处理，得到图像中行为识别结果；所述小样本行为识别模型包括深度估计网络、特征提取网络、特征融合网络和识别网络。本发明充分利用支持集每一类中的所有样本特征，通过为每一类行为构建子空间来进行分类，而非直接地使用特征均值；将每一类的样本特征凝练为一个子空间，直接计算查询样本特征到子空间的距离，而非依次计算查询样本特征到每一类中每个样本的距离
基于空间分类样本行为识别方法系统

[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

[实用新型]样本前处理设备-CN202222640050.9有效
发明人：王雪岩;李学荣 -专利权人：深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01N35/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种样本前处理设备，包括：样本模块，具有用于存放样本的第一放置区域与第二放置区域；转移装置，能够相对样本模块移动；视觉识别模块，连接于转移装置，能够与转移装置同步移动，用于识别存放于第一放置区域与第二放置区域的样本；第一光源，连接于视觉识别模块，能够与视觉识别模块同步移动；第二光源；其中，样本前处理设备被配置为：当视觉识别模块识别第一放置区域内的样本时，第一光源对第一放置区域进行照明，当视觉识别模块识别第二放置区域内的样本时
样本处理设备

[发明专利]文件识别方法和装置-CN201510330423.4在审
发明人：冯侦探;曹德强;熊蜀光;周晓波;王新 -专利权人：安一恒通（北京）科技有限公司
申请日： 2015-06-15 - 公布日： 2015-11-25 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本申请公开了文件识别方法和装置。文件识别方法包括：确定文件样本中各恶意文件样本的病毒家族；基于各病毒家族中恶意文件样本的数量，将病毒家族划分为至少一个样本组；采用不同的训练规则，分别对各样本组中的恶意文件样本进行训练，得到至少一个文件识别模型；以及通过至少一个文件识别模型，确定待识别文件是否为恶意文件。本申请实施方式的文件识别方法可以针对不同类型的恶意文件建立不同的识别模型，提高了识别的准确率。
文件识别方法装置

[发明专利]一种AI智能水产养殖样本识别方法及养殖系统-CN202110261040.1在审
发明人：唐宝杰 -专利权人：苏州悦捷鼎茂智能科技有限公司
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06F16/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种AI智能水产养殖样本识别方法及养殖系统，包括以下步骤：录入水产养殖的种类、族群和行为等样本录入样本数据库中；建立族群活动范围框架；采集水厂养殖池中画面信息；提取特征画面并识别样本。本发明通过本地样本对比模块读取样本数据储存模块中的本地数据，同时互联网接入模块、爬虫平台搜索模块和互联网对比模块从互联网上定向搜索视频对比，对比有重合的则通过种类识别模块、族群识别模块和行为识别模块进行识别操作，对比模块无法识别画面提取模块传递至的画面由人工识别模块通过人工来识别，并将识别结果录入样本数据储存模块中，以供下次自动识别，从而使得该装置识别较为准确，并可有效的进行规范化养殖模型训练。
一种 ai 智能水产养殖样本识别方法系统

[发明专利]语音情感识别方法及相关装置、电子设备和存储介质-CN202111363984.6在审
发明人：石周;高天;方昕 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种语音情感识别方法及相关装置、电子设备和存储介质，其中，语音情感识别方法包括：获取待识别语音；利用情感识别网络对待识别语音进行识别，得到待识别语音的情感类别；其中，情感识别网络包含于联合模型，联合模型还包括域识别网络，联合模型是基于情感识别网络对属于第一数据域类别的第一样本语音的情感分类损失以及域识别网络分别对第一样本语音和第二样本语音的域分类损失联合训练得到的，且第二样本语音属于第二数据域类别，第一样本语音标注有样本情感类别。上述方案，能够在具有准确情感类别标注的样本数据较为稀少的情况下，提升语音情感识别的准确性。
语音情感识别方法相关装置电子设备存储介质