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[发明专利]一种基于图像处理的布匹风格识别方法及系统-CN202210408262.6有效
发明人：刘小峰;刘明权 -专利权人：南通东德纺织科技有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于图像处理的布匹风格识别方法及系统，包括：根据已知风格的布匹图像获得已知风格的风格特征集合和风格控制向量；根据已知风格的风格特征集合的聚类结果获得已知风格的风格统一性和风格差异性以及风格融合程度；以风格统一性、风格差异性为权重对风格融合程度进行加权求和获得所有已知风格的泛化能力，进而获得已知风格的最优风格控制向量；根据未知风格的布匹图像以及已知风格的最优风格控制向量识别未知风格的布匹图像的风格本发明通过分析已知风格的特征保证了在对未知风格进行识别时减少风格识别过程中的误差，使得整个识别过程具有较大的泛化能力，避免识别出从未出现的风格或者风格识别错误。
一种基于图像处理布匹风格识别方法系统

[发明专利]基于文字风格识别的文字识别方法及装置-CN201610509781.6有效
发明人：马力克;闫学灿;周舒畅;印奇 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于文字风格识别的文字识别方法及装置，所述文字识别方法包括：对输入的文字图像进行文字风格的识别，并输出与所述文字图像相关联的文字风格信息；以及在训练好的用于不同文字风格的多个文字识别数据库中选择与所述文字风格信息相对应的文字识别数据库用于对所述文字图像进行文字识别根据本发明实施例的基于文字风格识别的文字识别方法及装置在进行文字识别之前先进行文字风格的识别，基于不同的文字风格选择该文字风格的文字识别数据库用于文字识别，不仅可以提高识别效率，还可以提高识别正确率。
基于文字风格识别方法装置

[发明专利]音乐风格识别方法、装置、存储介质和电子设备-CN202111401282.2在审
发明人：邓阳;李承鑫;曹偲;刘华平;赵翔宇;黄安麒 -专利权人：杭州网易云音乐科技有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本公开的实施方式涉及音频处理技术领域，更具体地，涉及音乐风格识别方法、装置、存储介质和电子设备。音乐风格识别方法包括：对待识别音频进行分段处理，获得多个音频片段；提取每个音频片段的音频特征，输入训练好的基于卷积神经网络的音乐风格识别模型中，识别每个音频片段是否属于目标音乐风格；其中，音乐风格识别模型包括具有多种卷积层数的多组卷积；根据识别为属于目标音乐风格的音频片段在多个音频片段中的占比，获得待识别音频的目标音乐风格置信度；根据目标音乐风格置信度及置信度区间与音乐风格分类结果的目标对应关系，获得待识别音频的音乐风格识别结果。本公开能够准确、高效地对音频文件进行基于目标音乐风格的自动识别。
音乐风格识别方法装置存储介质电子设备

[发明专利]适合国内人群的驾驶风格分类和识别方法及系统-CN201910595664.X在审
发明人：杨建军;李立治;郭文翠;刘双喜;高继东;马杰;张先锋;李萍;白巴特尔;聂国乐 -专利权人：中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司;中国汽车技术研究中心有限公司
申请日： 2019-07-03 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种适合国内人群的驾驶风格分类和识别系统及方法，识别系统包括驾驶风格道路环境模拟模块、数据采集模块、数据库处理模块及降维模块、数据库样本分类模块、驾驶风格识别模块。本发明提出29个驾驶风格特征参数，实现了从多个方面对驾驶风格进行综合分析判断；提出建立国内驾驶员的驾驶风格数据库的思路；提出使用模糊C均值分类器对驾驶风格进行分类，解决了如何对驾驶风格样本的准确分类的问题，实现了对驾驶风格数据库合理分类；提出使用模式识别神经网络建立驾驶风格识别模型，提高了驾驶风格识别精度，同时降低了驾驶风格识别难度。
驾驶风格分类数据库识别系统数据库处理模块数据采集模块道路环境多个方面模拟模块神经网络使用模式特征参数样本分类分类器人群综合分析降维样本模糊

[发明专利]服装风格识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010548265.0在审
发明人：黄静华;刘瑞祥;张敬尊;刘晓晓 -专利权人：北京联合大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种服装风格识别方法、装置、电子设备及存储介质。该服装风格识别方法包括：构建服装风格识别模型；训练所述服装风格识别模型；利用训练好的服装风格识别模型识别图像中的服装风格。本发明提供的服装风格识别方法，通过对VGG‑19网络模型进行结构上的改造并引入了空间金字塔池化层，得到了服装风格识别模型，该模型可以使用任意尺寸的图像进行训练，该模型在输入上的约束少，通过对该模型的训练，使该模型对服装分类任务有较好的泛化能力，通过训练后的该模型对服装风格识别的准确率更高。
服装风格识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种视频内容识别方法和相关装置-CN202011137819.4在审
发明人：禹常隆;田植良 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种视频内容识别方法和相关装置，对待识别视频内容进行视频分段，得到多个视频片段，并获取多个视频片段分别对应的风格向量。然后，对获取的视频分段对应的风格向量进行相似度聚类，得到第一风格聚类和第二风格聚类，并确定第一风格聚类对应的风格向量与第二风格聚类对应的风格向量之间的风格相似度，从而可以根据该风格相似度确定出待识别视频内容中是否包含与待识别视频内容不相关的内容，实现了对于视频内容的自动化识别。如此基于视频内容的视频风格与不相关内容的视频风格不同的特点，在识别不相关内容时增加了对于视频内容本身的考量，提高了对于视频内容的识别准确度。
一种视频内容识别方法相关装置

[发明专利]文字识别方法及装置-CN202010019533.X有效
发明人：薛文元;黄珊;李清勇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本申请提供了一种文字识别方法及装置，该方法包括：获取待识别图像；基于待识别图像，对待识别图像中的文字或背景中的至少一项进行风格转换，得到转换后的图像，其中，若对待识别图像中的文字和背景均进行风格转换，转换后的文字对应的风格与背景对应的风格不同；对转换后的图像中的文字进行文字识别，得到文字识别结果。本申请的方案，在对待识别图像中的文字进行文字识别之前，先对待识别图像中的文字或背景中的至少一项进行风格转换，由于转换后的图像中文字的风格与背景的风格不同，且转换后的图像相较于待识别图像的风格相对简单、规则、统一，可以更加准确的区分出图像中的文字，从而提高了文字识别结果。
文字识别方法装置

[发明专利]一种混合动力汽车驾驶风格识别方法及系统-CN202310178540.8在审
发明人：楼狄明;陈志林;张允华;房亮;谭丕强;胡志远 -专利权人：同济大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： B60W40/09 文献下载
摘要：本发明涉及一种混合动力汽车驾驶风格识别方法及系统，方法包括以下步骤：基于当前车速计算当前时刻的冲击度，获取当前时刻对应的识别周期内各个时刻的冲击度，基于识别周期内冲击度计算当前时刻的冲击度标准差；获取实时工况类型，基于实时工况类型确定工况绝对平均冲击度；基于冲击度标准差和工况绝对平均冲击度计算驾驶风格系数，根据驾驶风格系数确定驾驶风格类型，驾驶风格分为平静型、标准型和激进型。与现有技术相比，本发明一方面引入当前工况类型辅助驾驶风格识别，另一方面，使用了识别周期内冲击度的标准差进行驾驶风格识别，从而可以以冲击度为识别依据，根据车辆行驶信息识别出驾驶风格类型，完成驾驶风格的精确、快速识别。
一种混合动力汽车驾驶风格识别方法系统

[发明专利]一种驾驶风格识别方法、系统及存储介质-CN202211143944.5在审
发明人：严运兵;夏旎阳;唐学权;张琳;王维强 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： B60W40/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种驾驶风格识别方法、系统及存储介质，该识别方法包括：S100：获取不同驾驶员在不同车流密度驾驶场景下的驾驶数据，所述驾驶数据包括驾驶操纵数据和车辆行驶数据；S200：对驾驶数据进行采样获得样本集，利用样本集构建驾驶风格识别模型，得各车流密度下各驾驶行为对应的驾驶风格识别模型；S300：采用驾驶风格识别模型识别待测驾驶员的驾驶风格。本发明针对不同车流密度和不同驾驶行为建立驾驶风格识别模型，识别精度得到显著提升，可得到更准确更全面的综合驾驶风格。
一种驾驶风格识别方法系统存储介质

[发明专利]基于神经网络的广告文案风格识别方法及装置-CN202111101478.X在审
发明人：黄于晏;王秋文;孔晓晴;陈莹莹 -专利权人：有米科技股份有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的广告文案风格识别方法及装置，该方法包括：获取目标广告文案；将所述目标广告文案输入至训练好的风格识别网络模型，确定所述目标广告文案对应的文案风格；所述风格识别网络模型通过包括有被标注为不同文案风格的多个训练广告文案的训练数据集进行训练得到可见，本发明能够利用训练好的风格识别网络模型对广告文案的风格进行识别，从而可以利用神经网络算法模型的算法优势，提高风格识别的准确性和效率，进而为后续的文案生成提供数据基础。
基于神经网络广告文案风格识别方法装置

[发明专利]一种书法字风格的识别方法-CN201510626566.X在审
发明人：章夏芬;聂玮芳 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2015-09-28 - 公布日： 2015-12-02 - 主分类号： G06K9/68 文献下载
摘要：一种书法字风格的识别方法，首先构造书法字训练样本，对训练样本进行风格标注，计算每种风格字体的风格特征值，然后计算待识别书法字的风格特征值，根据风格特征值计算待识别书法字属于书法字训练样本中每一种风格的条件概率，根据条件概率的大小判断待识别书法字的风格。本发明采用特征值对书法字风格进行量化表达，使原先在艺术领域中主观的书法风格变成客观的、可自动分类的，为书法真伪鉴别奠定了分类基础。
一种书法风格识别方法

[发明专利]一种用于汽车自适应巡航系统的驾驶风格识别和分类方法-CN202010454845.3有效
发明人：蔡坤阳;曲婷;曲文奇;高炳钊;陈虹 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： B60W40/09 文献下载
摘要：本发明属于汽车驾驶员驾驶风格识别技术领域，具体涉及一种用于汽车自适应巡航系统的驾驶风格识别和分类方法；采集汽车跟车行驶工况的驾驶员数据，使用SOM与K‑means算法聚类驾驶员数据，离线识别各驾驶员的驾驶风格，并利用驾驶风格识别结果训练驾驶风格在线分类器，得到训练好的驾驶风格在线分类器即可对不同驾驶员的驾驶风格进行在线识别；将该训练好的驾驶风格在线分类器与汽车ACC系统相结合，可以实现对驾驶员驾驶风格的在线识别，使汽车ACC系统可以针对不同驾驶风格的驾驶员做出相应的调整，从而满足不同驾驶员不同驾驶风格的个性化需求，提高汽车ACC系统的舒适性与接受度，同时提高驾驶员的驾驶体验。
一种用于汽车自适应巡航系统驾驶风格识别分类方法

[发明专利]一种驾驶员驾驶风格识别方法及系统-CN201810733557.4有效
发明人：席军强;杨森;潘竹梅 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-07-06 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： B60W40/09 文献下载
摘要：本发明涉及一种驾驶员驾驶风格识别方法及系统，属于汽车智能交互技术领域，解决了现有技术中驾驶员驾驶风格识别准确性低，实用性不强的问题。一种驾驶员驾驶风格识别方法，所述方法包括以下步骤：采集驾驶员操作信息和车辆行驶信息；根据采集的驾驶员操作信息和车辆行驶信息，初步识别驾驶员驾驶风格，得到驾驶员驾驶风格初步识别结果；根据得到的驾驶员驾驶风格初步识别结果，改变车辆状态；根据驾驶员适应车辆新状态的操作数据以及对应的车辆行驶数据，进一步识别得到驾驶员驾驶风格结果。本发明实现了驾驶员驾驶风格的准确识别，具有很强的实用性。
驾驶风格驾驶员操作信息车辆行驶信息车辆行驶数据采集操作数据车辆状态交互技术汽车智能新状态

[发明专利]一种商品的风格识别方法及装置-CN201510922684.5有效
发明人：石克阳 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2015-12-14 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请提供了一种商品的风格识别方法及装置。所述方法包括：获取商品的样本图片，按照预设方式对所述样本图片进行处理后形成样本训练集；对预先设置的深度卷积神经网络进行参数初始化以及将样本训练集中的样本图片在所述参数初始化后的深度卷积神经网络中进行训练得到图片风格识别模型；利用图片风格识别模型对待识别商品的图片进行识别获取所述待识别商品的图片属于不同风格类型的概率向量，所述概率向量中的概率值的和为1；根据设置的商品风格判断规则和概率向量识别待识别商品的风格类型。利用本申请实施例提供的技术方案，可以实现对商品风格类型进行自动、准确的识别，可以提高商品风格识别准确性和效率，降低作业人员的工作强度。
一种商品风格识别方法装置

[发明专利]一种图片风格识别方法及装置-CN201510922662.9有效
发明人：石克阳 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2015-12-14 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种图片风格识别方法及装置。所述方法包括：获取样本图片，按照预设方式对所述样本图片进行处理后形成样本训练集；对预先设置的多目标卷积神经网络进行参数初始化以及将样本训练集中的样本图片在参数初始化后的多目标卷积神经网络中进行训练得到图片风格识别模型；利用图片风格识别模型对待识别图片进行识别，获取待识别图片属于不同风格类型的概率向量，概率向量中每个风格类型的概率值的取值范围为0至1；根据预先设置的判断规则和概率向量识别待识别图片所属的风格类型。利用本申请实施例提供的技术方案，可以实现对商品图片的风格进行自动、准确的识别，可以提高图片风格识别效率，降低作业人员的工作强度，提升用户体验。
一种图片风格识别方法装置

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