专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于人像特征库的人员管理系统及方法-CN202210993470.7在审
  • 杨萱;陈建彬;张仲凯;李俊钧 - 杭州半云科技有限公司
  • 2022-08-18 - 2023-06-23 - G06V40/16
  • 本发明公开了基于人像特征库的人员管理系统及方法,包括以下步骤:S1、建立人像特征库:S2、上传需要研判的人员A0的人像a0,并计算人像a0的向量特征s0,向量特征s0与人像特征库中的向量特征s1一一进行向量匹配,输出人像相似度排序列表,结合人为比对来判定列表人员A1为人员A0,确定人员A0的轨迹图。本发明中,首先,将数以百万计的人员照片数据化来提供检索能力,解决了“人海战术”带来的消耗时间精力,以及遗漏情况,大大提高目标人员锁定效果,其次,在实时查询的同时还提供事后监控回溯能力,以往需要人员走查主动出击,变为被动触发机制,由主动转被动大大解放人力。
  • 基于人像特征人员管理系统方法
  • [发明专利]一种人脸识别模型的训练方法及系统-CN202211517557.3在审
  • 宋小波;陈卫强;张仲恺;李俊钧;陈金 - 杭州半云科技有限公司
  • 2022-11-30 - 2023-05-02 - G06V10/774
  • 本发明涉及一种人脸识别模型的训练方法及系统,属于数据处理技术领域,解决了现有类别不均衡导致人脸识别模型偏差大的问题。包括:预处理人脸数据集,并划分为大样本数据集和小样本数据集;构建编码网络和解码网络,根据大样本数据集,训练编码网络和解码网络;根据训练好的编码网络提取出人脸数据集的特征,放入特征集合;将其中大样本人脸数据集的特征迁移至小样本人脸数据集的特征,更新特征集合;构建细粒度网络,根据更新后的特征集合,构建三元组特征样本,以triple三元函数为损失函数训练细粒度网络;训练好的编码网络和细粒度网络构成人脸识别模型。提高了人脸识别模型的识别精度。
  • 一种识别模型训练方法系统
  • [发明专利]一种小样本人脸识别方法及系统-CN202211517539.5在审
  • 陈忠;陈细平;李俊钧;张仲恺;陈金 - 杭州半云科技有限公司
  • 2022-11-30 - 2023-03-28 - G06V40/16
  • 本发明涉及一种小样本人脸识别方法及系统,属于人脸识别技术领域,解决了现有人脸样本数量小时识别结果偏差大的问题。包括获取人脸图片,将人脸图片输入至训练好的人脸识别网络,得到人脸特征向量,构建人脸图像库;人脸识别网络通过训练编码网络和解码网络提取公开的人脸数据集的特征,并将其中大样本人脸数据集的特征迁移至小样本人脸数据集的特征中训练细粒度网络而得到;检测并预处理实时采集的视频图片,得到待识别人脸图片,输入至训练好的人脸识别网络,得到待识别特征向量;基于欧式距离,获取人脸图像库中与待识别特征向量的欧式距离最小且小于阈值的人脸特征向量对应的人脸图片,作为识别结果。提高了小样本人脸识别的准确率。
  • 一种小样本人识别方法系统

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