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[发明专利]一种基于知识图谱的图像识别准确率提升方法-CN202011493609.9在审
发明人：冯卫森;陈洪鑫;李锐;王建华 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明是一种基于知识图谱的图像识别准确率提升方法。主要包括数据获取模块、图像识别模块、数据处理模块、知识图谱查询模块、结果展示模块。数据获取模块用于获取图像；图像识别模块用于识别图像包含的物体并给出识别准确率；数据处理模块用于处理图像识别结果数据，根据结果决定进行展示或进一步处理；知识图谱模块用于处理图像识别模块中识别准确率较低数据本发明结合图像识别技术和知识图谱的逻辑推理优势，进一步提升了图像识别的准确率，使图像识别更接近人类真实场景。
一种基于知识图谱图像识别准确率提升方法

[发明专利]广谱集成多算法的图像识别方法-CN202010982435.6在审
发明人：杨霁;胡兵;苏昶;王宇;蒯雷;万俊 -专利权人：国家电网有限公司;国网重庆市电力公司綦南供电分公司
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种广谱集成多算法的图像识别方法，包括S1：构建不同图像识别算法对不同的待识别业务类型的图像识别准确度数据库；S2：获取待识别图像信息，确定待识别图像信息所对应的待识别业务类型，选取图像识别准确度大于预设阈值的图像识别算法对待识别图像信息进行识别处理，得到图像识别结果。本发明通过找出针与不同识别业务类型相适应的较佳算法，再通过找出的多个算法，依次对同一张图片进行识别，可最大程度提高识别精确度。
广谱集成算法图像识别方法

[发明专利]训练图像识别模型的方法、图像识别方法和图像识别设备-CN202110579720.8在审
发明人：杨馥蔚 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种训练图像识别模型的方法、图像识别方法和图像识别设备，该方法包括：获取初始训练图像，对所述初始训练图像进行图像信号处理的增广处理，得到处理后的训练图像；基于所述处理后的训练图像来训练图像识别模型。本申请的方案通过对初始训练图像进行图像信号处理的增广处理，可以实现基于某一款或某几款相机拍摄的训练图像模拟得到各种不同款相机拍摄的训练图像的效果，因而基于增广处理后的图像训练得到的图像识别模型将增强对不同模组的泛化性，从而使得图像识别模型针对不同成像模组拍摄的待识别图像进行图像识别时均有很好的性能。
训练图像识别模型方法设备

[发明专利]一种基于显微镜图像的胰岛细胞统计计算方法-CN202211128088.6有效
发明人：王涛;吕佳芸;杜媛媛;吴双双 -专利权人：杭州瑞普基因科技有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于显微镜图像的胰岛细胞统计计算方法，属于图像识别处理技术领域。方法包括步骤S01，获取胰岛细胞灰度图像，并采用K‑means聚类算法对胰岛细胞灰度图像按照胰岛细胞、噪声和背景三类集群进行聚类，以获得胰岛细胞聚类图像；步骤S02，对胰岛细胞聚类图像进行黑白转换处理，其中，胰岛细胞和噪声按一色转换，背景按另一相反色转换；步骤S03，对黑白转换处理后的胰岛细胞聚类图像依次进行开运算、闭运算，以去除胰岛细胞内外的噪声；步骤S04，对步骤S03处理后的图像，利用图像分割算法进行分割识别，最终形成多个胰岛细胞轮廓；并利用外接矩阵框选胰岛细胞轮廓，进而通过统计外接矩阵的数量来确定胰岛细胞的数量。本发明细胞数量统计精准、高效。
一种基于显微镜图像胰岛细胞统计计算方法

[实用新型]一种图像识别打印设备-CN202320396345.8有效
发明人：杨昊龙;张志强;郑定超 -专利权人：浙江东方职业技术学院
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F3/12 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种图像识别打印设备，涉及图像识别技术领域。本实用新型包括图像识别主体，所述图像识别主体的顶部固定安装有图像显示屏、打印显示屏、图像显示按键区和打印按键区，所述图像识别主体信号连接有打印机，所述图像识别主体的底部设有图像采集摄像头，所图像识别主体外侧固定连接有外壳本实用新型，图像识别主体信号连接有打印机，通过打印按键区上的操作可以直接将图像进行打印，方便快捷，且具有便于运输和减少图像识别主体因震动产生的损伤的有益效果。
一种图像识别打印设备

[发明专利]一种图像识别方法、装置、系统、电子设备及存储介质-CN202311127997.2在审
发明人：曹占涛;张舒黎 -专利权人：中电科网络安全科技股份有限公司
申请日： 2023-09-04 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/94 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别方法、装置、系统、电子设备及存储介质，所属的技术领域为机器学习技术。所述图像识别方法包括：接收终端设备上传的第一差分隐私数据和第二差分隐私数据；利用第一差分隐私数据和第二差分隐私数据对本地图像识别模型进行训练，并计算本地图像识别模型的模型损失；将本地图像识别模型的本地模型参数和模型损失发送至聚合服务器；若接收到聚合服务器发送的全局模型参数，则利用全局模型参数更新本地图像识别模型的本地模型参数；若接收到图像识别任务，则将图像识别任务对应的图像输入本地图像识别模型，得到图像识别结果。本申请能够降低差分隐私噪声对模型训练过程的干扰，提高模型识别精度。
一种图像识别方法装置系统电子设备存储介质

[发明专利]一种超声图像识别模型及超声图像识别方法-CN202310950122.6在审
发明人：马子骥;蒋志文;帅智康;刘宏立 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请适用于超声图像识别技术领域，提供了一种超声图像识别模型及超声图像识别方法，超声图像识别模型包括残差模块、类金字塔分解模块、概率池化模块、通道注意力模块、第一特征图像调节模块、第二特征图像调节模块以及图像识别模块；残差模块接收超声图像，输出端分别连接类金字塔分解模块、第一特征图像调节模块、第二特征图像调节模块，类金字塔分解模块连接概率池化模块，概率池化模块连接通道注意力模块，通道注意力模块连接第一特征图像调节模块，第一特征图像调节模块连接第二特征图像调节模块，第二特征图像调节模块连接图像识别模块，图像识别模块输出超声图像的识别结果。本申请能够提高超声图像识别的准确性。
一种超声图像识别模型方法

[发明专利]图像识别方法、装置、存储介质以及终端-CN202110701859.5在审
发明人：邓春龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别方法，涉及图像识别技术领域。首先获取屏幕当前显示文档的文档图像；然后基于图像识别模型确定文档图像对应的至少一个特征层；最后基于图像识别模型切取各特征层对应的建议区域，以及根据建议区域确定文档图像中不同段落对应的段落预测类型以及段落预测位置基于图像识别模型确定文档图像对应的特征层以及建议区域，并根据建议区域确定文档图像中不同段落对应的段落预测类型以及段落预测位置，因此可以提升基于图像识别模型识别文档图像的准确性，且由于可以识别出文档图像中的所有段落的段落类型以及对应的段落位置，因此也可以大大提升了图像识别结果的类型范围，以及图像识别之后的功能扩展。
图像识别方法装置存储介质以及终端

[发明专利]图像识别模型训练方法、装置、设备及介质-CN202110701766.2在审
发明人：宋丽;刘利 -专利权人：北京阅视智能技术有限责任公司
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别模型训练方法、装置、设备及介质。其中，图像识别模型训练方法，包括：建立初始图像识别模型；初始图像识别模型中具有损失函数；初始图像识别模型包括特征提取网络与分类网络，其中，特征提取网络用于接收携带标签的样本图像，并输出特征图；分类网络用于接收特征图，并根据特征图中的K个目标特征点输出初始识别结果；在使用训练样本集对初始图像识别模型进行训练的过程中，按照预设衰减规则更新K的值，按照损失函数的损失值更新初始图像识别模型的网络参数；并在损失函数的损失值小于损失阈值的情况下，获得训练完成的图像识别模型。本申请实施例可以有效提高训练完成的图像识别模型的识别能力。
图像识别模型训练方法装置设备介质

[发明专利]图像识别模型的训练与图像识别方法、装置、设备和介质-CN202210113639.5在审
发明人：张书玉;刘佳鑫 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2022-01-30 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像识别模型的训练与图像识别方法、装置、设备和介质。通过获取原始图像集和图像标注文本；将原始图像集和图像标注文本输入样本生成器得到训练样本图像集；将训练样本图像集中的训练样本图像输入初始图像识别模型得到训练样本图像对应的识别结果；将识别结果和训练样本图像中的标注类别输入损失函数得到损失函数值，基于损失函数值对初始图像识别模型的模型参数进行调整，直到损失函数值最小时，输出初始图像识别模型在达到预设条件时的最优模型参数；基于最优模型参数更新初始图像识别模型的模型参数得到目标图像识别模型，能够自动生成图像样本集，适用于图像在不同场景下的识别，提高图像识别的效率和准确率。
图像识别模型训练方法装置设备介质

[发明专利]一种基于图像识别的锥细胞密度的计算方法-CN201310714382.X有效
发明人：廖娜;王勤美;陈浩;厉以宇;李超宏 -专利权人：温州医科大学眼视光器械有限公司;温州医科大学眼视光研究院
申请日： 2013-12-23 - 公布日： 2014-04-23 - 主分类号： G06M11/00 文献下载
摘要：本发明及一种基于图像识别的锥细胞密度的计算方法，主要解决了现有的手动进行锥细胞计数密度的问题，利用眼底自适应共焦激光扫描检眼镜获得视锥细胞图像，确定锥细胞的响应频率后用低通滤波进行降噪处理，建立一个二值的序列，找寻非零区对应的局部最大值即为锥细胞的中心位置，完成自动识别图像中的视锥细胞后，辅以人工修正得到图像中锥细胞数量，最终达到计数锥细胞密度，采用计算机自动计数的功能较之人工计数方法，自动计算的方法准确，统计速度快，自动化程度高，分析结果可核对，提高了检测效率，同时还添加人工修正的功能，可在软件分析的基础上人工去除错误识别和添加遗漏的锥细胞，避免引起的结果偏差。
一种基于图像识别细胞密度计算方法

[发明专利]图像识别系统以及图像识别方法-CN201780074797.1有效
发明人：早田启介 -专利权人：柯尼卡美能达株式会社
申请日： 2017-08-17 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：图像识别系统具备多个传感器装置和服务器装置。所述多个传感器装置分别具备第一图像识别部和发送数据生成部。所述第一图像识别部对按时间顺序拍摄的时序图像进行图像识别处理，推定所述时序图像所拍到的拍摄对象是否发生了规定的现象。所述发送数据生成部以所述第一图像识别部推定出在所述拍摄对象中发生了所述规定的现象作为前提条件，生成从构成所述时序图像的每个图像剪裁了包括所述拍摄对象的像的局部图像所得的第一时序图像，作为发送给所述服务器装置的发送数据所述服务器装置具备第二图像识别部。所述第二图像识别部对所述发送数据进行图像识别的精度比所述第一图像识别部更高的图像识别处理，推定在所述拍摄对象中是否发生了所述规定的现象。
图像识别系统以及方法

[发明专利]一种基于多目标库图像识别的视频共享系统-CN201911323704.1有效
发明人：朱晨鸣;周斌;张家健;万修远;王佳晓;沈火林;周卫东;且昂 -专利权人：中通服咨询设计研究院有限公司
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标库图像识别的视频共享系统，其中系统包括图像识别应用模块、图像识别管理平台模块、消息中间件模块、数据库模块、内存数据库模块、终端视频分析仪模块。系统支持多目标库设置，支持同一个目标对象在多个目标库中同时存在，每个图像识别应用可单独设置自己的目标库，所述目标库是目标对象组成的集合，目标对象即特定的摄像机要监控的对象；所述系统不限制图像识别应用的数量，可以实现动态的图像识别应用注册，按需共享视频资源，并且支持图像识别匹配命中和未匹配命中的统一结果格式以及每个图像识别应用的图像识别结果数据的隔离存储。
一种基于多目标图像识别视频共享系统

[发明专利]一种图像识别方法和系统-CN201210169473.5有效
发明人：李欣;余兵;戎滨;郑佳栋;曹五丰 -专利权人：北京山海经纬信息技术有限公司;方正国际软件（北京）有限公司
申请日： 2012-05-28 - 公布日： 2013-12-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像识别系统和方法。在图像识别客户端识别图像的基本属性，同时将已经识别元素以及前端要识别请求要素组合成识别文件；图像识别控制服务器获取客户端发送的识别文件以及原始图像数据，根据识别内容对将要识别的图像以及要识别的要求，将识别文件以及原始图像数据分发到不同的图像识别服务器上，图像识别服务器根据识别要求对指定图像进行进一步识别。采用本发明所述的方法和系统实现将图像识别过程分级化，从而可有效的利用客户端和服务器的计算资源。
一种图像识别方法系统

[发明专利]医学图像识别模型构建及医学图像识别方法、装置、介质及终端-CN202010530164.0有效
发明人：翟广涛;刘剑楠;刘子甲;韩婧;周子疌;吴昊;张乔宇 -专利权人：上海交通大学医学院附属第九人民医院
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供医学图像识别模型构建及医学图像识别方法、装置、介质及终端。其中，所述医学图像识别模型构建方法包括获取医学图像数据，并对其进行预处理，以建立图像数据集；将预训练的多层深度残差网络和多层视觉几何组网络并联连接，以生成并行网络模型；利用所述图像数据集对所述并行网络模型进行训练，以获得医学图像识别模型。所述医学图像识别方法包括：获取待识别的医学图像；将所述待识别的医学图像输入医学图像识别模型，并输出对应的疾病类型信息；其中，所述医学图像识别模型是根据图像数据集对并行网络模型进行训练得到的。本发明解决了现有技术中医学图像识别精度不高，从而影响医学诊断的准确性和可靠性的问题。
医学图像识别模型构建方法装置介质终端