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[发明专利]一种基于摄像装置的车牌号码识别系统及方法-CN201710685708.9在审
发明人：方昌銮;孙杰 -专利权人：南京云计趟信息技术有限公司
申请日： 2017-08-11 - 公布日： 2017-11-17 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于摄像装置的车牌号码识别系统，车牌号码识别系统包括图像获取模块、预处理模块和车牌识别处理器，车牌识别处理器包括车牌定位模块、字符分割模块和字符识别模块；本发明还公开了一种基于摄像装置的车牌号码识别方法，包括如下具体步骤步骤（一）、图像预处理；步骤（二）、车牌定位；步骤（三）、车牌字符分割；步骤（四）、车牌字符识别；本发明设计的车牌号码识别方法精确度高，逻辑性强，通过摄像装置抓拍的图像能够快速准确的识别车牌号码
一种基于摄像装置车牌号码识别系统方法

[发明专利]一种用于供电智能客户的语音识别转文本处理方法-CN202011058417.5在审
发明人：陈琳;林磊;罗建国;罗陆宁;黄媚;刘家学;李艳;徐惠;王婷婷;税洁;任婷;黎怡均;罗益会;付婷婷;陈辉;方力谦;赵峻;莫屾;黄公跃;严玉婷;林思远;孙梦龙;杨蕴琳 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于供电智能客户的语音识别转文本处理方法，其包括如下步骤：步骤S10，通过供电智能坐席接听客户的语音信号；步骤S11，接收语音数据触发语音识别处理后，根据当前资源利用繁忙情况确定本次语音信号的识别策略；步骤S12，根据所选择的识别策略对语音数据进行预分析，并根据来源说话人的语音特征，相应调整语音识别参数；步骤S13，根据调整后的识别参数进行语音识别，根据语音识别结果生成对应文本信息并输出。实施本发明，可以提高语音识别效果，提高客服的服务响应的针对性。
一种用于供电智能客户语音识别转文处理方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv4铝材表面缺陷识别方法-CN202310049285.7在审
发明人：李松松;郭尚荣;韩兆龙;高明阳;李虎;张连贺 -专利权人：大连海洋大学
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明涉及表面缺陷识别技术领域，提供一种基于改进YOLOv4铝材表面缺陷识别方法，包括：步骤100，获取铝材缺陷图像的数据集；步骤200，建立改进YOLOv4缺陷识别网络；步骤300，利用K‑means算法，调整改进YOLOv4缺陷识别网络的先验框；步骤400，利用铝材缺陷图像的数据集，对调整先验框后的改进YOLOv4缺陷识别网络进行训练，得到缺陷识别模型；步骤500，将待识别铝材图像输入到缺陷识别模型中，识别出表面缺陷。
一种基于改进 yolov4 表面缺陷识别方法

[发明专利]一种基于存折、票据字符OCR识别方法和识别系统-CN202011482590.8在审
发明人：孔飞;张文强;褚建民;李卫国 -专利权人：江苏国光信息产业股份有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于存折、票据字符OCR识别方法和识别系统，属于模式识别与计算机视觉技术领域。包括如下步骤：步骤1、拍取的任意角度的存折图像，通过预处理得到角度校正后的新存折图像；步骤2、对存折图像的面向进行角度校正，调整至0°状态；步骤3、对校正后存折图像中待识别区域的位置进行定位，并构建待识别区域的对应标签；步骤4、采用不定长OCR识别模型对待识别区域进行识别，并输出识别结果。本发明通过OCR识别实现存折信息自动提取，减少了人工核验信息和录入信息的时间成本和人工成本，大大提高工作效率；通过采用深度学习模型进行OCR识别，加快了信息识别速度和识别准确率，针对不同印刷字体具有较高的鲁棒性
一种基于存折票据字符 ocr 识别方法系统

[发明专利]一种基于特征量分级的调制样式识别方法-CN202010963725.6有效
发明人：朱江;姜南;杨虎;胡登鹏;高凯;杨军;李二保;朱立;王新建 -专利权人：湖南国科锐承电子科技有限公司
申请日： 2020-09-15 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于特征量分级的调制样式识别方法，包括如下步骤：步骤一，根据识别信号集选择待使用特征量，确保特征量覆盖识别信号集中所有待识别信号；步骤二，按特征量对信噪比、频偏的敏感程度及复杂度进行分级；步骤三，根据所区分的特征量级数及信号识别类型，确定决策树的判别顺序；步骤四，根据判别顺序由高到底依次判别，若信号识别，则输出信号类型，若未信号识别，则采用下一级特征量进行识别，直到识别信号集中的全部信号识别完毕本发明的方法一方面通过进行多次识别，可以提高信号在低信噪比、多信号种类条件下的信号识别概率，另一方面通过对特征量按复杂度进行分级，减少整个识别系统实现的复杂度。
一种基于特征分级调制样式识别方法

[发明专利]一种验证码识别方法-CN201710956962.8在审
发明人：欧阳光;池敏 -专利权人：南京敏光视觉智能科技有限公司
申请日： 2017-10-16 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种验证码识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、采集验证码图像信息；步骤二、对采集到的图像根据横纵坐标分为若干片段；步骤三，对各片段的数据进行分步提取；步骤四，对图像数据信息进行去干扰点处理；步骤五，将多个图像片段拼接成一张图片；步骤六，采用OCR识别程序对最终图像进行识别；步骤七，将识别结果提供给后方程序,并提交到网站进行校验。本发明验证码识别方法能够快速准确的识别验证码信息，去除噪点，方便测试人员利用自动化测试工具对系统进行自动化测试工作。
验证码自动化测试工具采集图像数据信息验证码信息自动化测试分步提取结果提供图像片段图像信息最终图像校验拼接去除网站噪点图像测试图片

[发明专利]一种自助贴膜机及其贴膜方法-CN201911026994.3在审
发明人：陈冠华 -专利权人：深圳市邦尼贴智能科技有限公司
申请日： 2019-10-26 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： B65B33/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种自助贴膜机的贴膜方法，该方法包括以下步骤：该方法包括以下步骤：步骤S1：所述取膜组件移动至存膜组件对应的位置；步骤S2：所述贴膜识别装置识别所述保护膜上是否存在所述标记，若识别出所述标记，则进入步骤S3，若未识别出所述标记，则进入步骤S4；步骤S3：取膜组件拾取识别出的保护膜，并将拾取的保护膜贴附于电子设备上；及步骤S4：取膜组件不抓取识别的保护膜。
保护膜膜组件贴膜机拾取贴膜抓取电子设备识别装置贴附移动

[发明专利]基于深度强化学习参数自动调整的铝电解故障识别方法-CN202210186157.2在审
发明人：吴亚丽;王君虎;杨延西;郑帅龙 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开的基于深度强化学习参数自动调整的铝电解故障识别方法，包括以下步骤：步骤1、对收集到的铝电解数据进行处理；步骤2、选择一维卷积神经网络作为网络模型，确定分类器为softmax；步骤3、对卷积神经网络模型的网络结构进行优化及确定；步骤4、对分类模型进行训练；步骤5、判断终止条件；步骤6、待识别样本输入分类；步骤7、计算识别率。本发明基于深度强化学习参数自动调整的铝电解故障识别方法，解决了现有技术中铝电解故障数据识别的准确性不高，故障识别模型结构难以确定的问题。
基于深度强化学习参数自动调整电解故障识别方法

[发明专利]复杂背景下基于椭圆拟合和SVM的螺栓识别方法-CN201610235295.X在审
发明人：郭毓;丁棋炳;王璐;韩昊一;张丹丹;吴益飞;郭健;任坤;姚伟;钟晨星;吴利平;朱志浩;李光彦;吴巍;黄颖;柳洋;陈宝存 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2016-04-15 - 公布日： 2016-09-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂背景下基于椭圆拟合和SVM的螺栓识别方法，包括：步骤1，采集图像；步骤2，判断图像灰度是否低于灰度阈值，若是，采用对比度受限的自适应直方图均衡化方法对图像进行增强，然后执行步骤4，若否，执行步骤3；步骤3，判断图像是否有高光现象，若是，采用同态滤波方法对图像进行增强，然后执行步骤4，若否，直接执行步骤4；步骤4，采用自适应阈值选取的Canny算法提取图像边缘；步骤5，采用基于椭圆率的椭圆拟合方法对图像边缘信息进行拟合；步骤6，采用基于SVM目标识别方法对目标进行分类识别，正确识别螺栓。本发明在图像灰度较低或者高光情况下可以有效识别螺栓，识别准确。
复杂背景基于椭圆拟合 svm 螺栓识别方法

[发明专利]一种样本不平衡下的飞机群组意图识别方法-CN202211339863.2在审
发明人：孙鹏;马钰棠;张杰勇;徐鑫;庄凯;闫云飞;赵亮 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明属于飞机群组意图识别技术领域，具体地涉及一种样本不平衡下的飞机群组意图识别方法。包括步骤1：建立基于BiGRU‑Attention的意图识别模型；步骤2：意图识别模型的输入层读取飞机群组特征数据集并数据清洗，对群组的特征向量进行降维及归一化，然后划分为训练集和测试集，在不平衡的训练集中用ABSMOTE‑NC扩充少数类样本；步骤3：将步骤2扩充后的少数类样本输入到步骤1意图识别模型的BiGRU层，最终通过softmax函数层输出判断的意图；步骤4：实战中，采集时序性的目标特征向量，输入到经过步骤2和3训练好的意图识别模型中识别出敌方意图。最终通过仿真实验表明ABSMOTE‑NC方法能有效提升样本不平衡情况下的飞机群组意图识别效果，且BiGRU‑Attention模型在意图识别上有更高的识别率。
一种样本不平衡飞机意图识别方法

[发明专利]便携终端机的语音识别方法-CN200410057171.4无效
发明人：柳在滢 -专利权人：乐金电子（中国）研究开发中心有限公司
申请日： 2004-08-27 - 公布日： 2005-06-08 - 主分类号： G10L15/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种便携终端机的语音识别方法。其目的在于：便携终端机识别语音指令时，执行对其加以确认的步骤，防止因误识别造成的误操作。基于此目的，本发明在便携终端机的语音识别方法上，由以下几个步骤组成：步骤1，语音处理部确认是否有语音指令；步骤2，在所述语音处理部，将所述语音指令与已储存其中的标准语音模式进行比较，并识别相关语音；步骤3，把所述经过识别的语音，用文字显示在液晶显示屏或向扬声器输出语音以进行提示；步骤4，经用户确认所述语音识别正确，执行其已识别语音指令。
便携终端机语音识别方法

[发明专利]一种钢卷位置识别方法-CN201510095799.1有效
发明人：方云涛;孙祥宁;张孟君 -专利权人：武汉利德测控技术有限公司
申请日： 2015-03-04 - 公布日： 2018-04-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于货运火车的货物图像检测领域，具体是一种钢卷位置的识别方法，主要包括如下步骤步骤一，获得的火车车厢的俯视图，并将其转化为灰度图片；步骤二，判断图片是否有强光干扰；步骤三，车厢壁位置识别；步骤四，判定干扰图片；步骤五，去除图片中的杂点；步骤六，钢卷位置识别。本发明采用图像识别技术，通过对摄像头拍摄到的火车车厢的俯视图片进行图像识别，可以快速地识别出火车车厢中的钢卷，识别速度较快，准确度高，减少了货运火车运输钢卷过程中检查钢卷位置时的时间和人力消耗。
一种位置识别方法

[发明专利]数据采集方法-CN02805367.2无效
发明人：两角章夫;小林哉人;濑木千秋 -专利权人：株式会社T&D
申请日： 2002-09-13 - 公布日： 2004-08-25 - 主分类号： G08C17/02 文献下载
摘要：本发明的数据采集方法应用了各测量终端和一个采集终端，每个测量终端可以从传感器中获得测量数据，并以无线方式发送测量数据，采集终端接收各测量终端来的测量数据，每个测量终端有一个存储器，将数目有限而它们的排序可予规定的识别信息集之一存储成为它的本身识别信息数据采集方法中包含步骤：查询步骤，该步骤中采集终端以无线方式发送消息，查询识别信息；第一响应步骤，该步骤中每个测量终端接收查询消息，当消息结束之后发送其本身识别信息的轮次到达时，该测量终端以无线方式发送它的本身识别信息；第一识别步骤，该步骤中采集终端按识别信息集的排序存储下在应答中接收到的识别信息集；以及采集步骤，该步骤中采集终端与存储有识别信息集的各别的测量终端进行无线通信，并采集各测量终端来的测量数据。
数据采集方法

[发明专利]利用小样本生成目标识别模型的方法、装置、设备及介质-CN201911409277.9有效
发明人：陈辉;张晓亮;熊章;雷奇文;胡国湖 -专利权人：武汉星巡智能科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种利用小样本生成目标识别模型的方法、装置、设备及存储介质。所述利用小样本生成目标识别模型的方法包括：步骤S1：获取包含所述待识别目标的短视频；步骤S2：拆解短视频，获取所述短视频中的各帧图像；步骤S3：在一帧或多帧所述图像中框选所述待识别目标，并将各框选出的所述待识别目标均作为训练样本；步骤S4：根据所述训练样本，生成识别图像中所述待识别目标的目标识别模型。通过建立目标识别模型，能够利用目标识别模型对图像中的待识别目标进行快速准确识别。
利用样本生成目标识别模型方法装置设备介质

[发明专利]一种工业机器人物料形状识别方法-CN201810730332.3在审
发明人：王天平;王贵荣;吴伟;王爱兵;汪伟;周辉 -专利权人：陕西大中科技发展有限公司
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种工业机器人物料形状识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：采集物料图像，并将图像数字化；步骤二：通过图像增强、中值滤波、频域处理和直方图均衡，进行图像预处理；步骤三：进行图像二值化处理；步骤四：对二值化图像形态学处理：通过腐蚀操作滤除图像中的颗粒噪声；采用膨胀操作适度还原被腐蚀目标的边缘；步骤五：提取图像轮廓；步骤六：通过轮廓特征点匹配识别出待识别物的形状。本发明能够找到与识别物料形状最接近的模板，物料形状识别精准；同时避免图像采集中带来的形状识别误差。
物料形状工业机器人图像二值化图像图像二值化图像数字化图像预处理形态学处理直方图均衡待识别物腐蚀目标颗粒噪声轮廓特征频域处理提取图像图像增强物料图像形状识别中值滤波点匹配滤除还原采集腐蚀膨胀