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]版面分栏方法及装置-CN201711365898.2有效
  • 胡雨隆;胡金水 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2017-12-18 - 2022-05-17 - G06V30/414
  • 本发明公开了一种版面分栏方法及装置,该方法包括:获取待分栏文本图像;沿Y轴扫描整张所述待分栏文本图像,保存X轴上的空白段;分别沿Y轴自上而下和/或自下而上扫描所述空白段,得到第一组分割线和/或第二组分割线;根据所述第一组分割线和/或所述第二组分割线得到基于整体分析的分栏结果。利用本发明,针对复杂手写版面,也能得到理想的分栏效果。
  • 版面分栏方法装置
  • [发明专利]一种表格检测方法和装置-CN201811513646.4有效
  • 吴爱红;胡雨隆;殷兵;胡金水 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2018-12-11 - 2021-07-02 - G06K9/00
  • 本发明提供了一种表格检测方法和装置,所述方法包括:获取待测图像;提取所述待测图像中的表格线条元素,得到预处理表格线条图像;基于预设的检测核,提取所述预处理表格线条图像中的交叉点;基于所述交叉点,重构表格线条,得到目标表格线条图像。所述装置包括:待测图像获取模块、预处理表格线条图像提取模块、交叉点提取模块、目标表格线条图像获取模块。本发明实施例通过检测表格中的交叉点,并基于所述交叉点对表格线条进行重构,从而实现了表格的检测以及提取。基于交叉点检测表格,可以有效避免表格中非表格线段的干扰,并通过交叉点区分了表格中的短线段和手写字符中的笔画,避免了表格中文字的干扰,表格检测的准确性高。
  • 一种表格检测方法装置
  • [发明专利]手写文本行提取方法及系统-CN201610563053.3有效
  • 胡雨隆;胡金水;竺博;魏思 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2016-07-15 - 2020-07-14 - G06K9/46
  • 本发明公开了一种手写文本行提取方法及系统,该方法包括:接收包含手写文本的图像;利用预先构建的语义分割模型对所述图像进行语义分割,并根据语义分割结果确定各分割区域及其区域类别,所述区域类别包括:背景区域、文本行区域及文本行间隔区域;根据各分割区域的区域类别,提取文本行分割线;根据所述文本行分割线提取文本行。相较于现有技术,本发明方案不仅通用性强,而且可以有效提高文本行提取的准确性。
  • 手写文本提取方法系统
  • [发明专利]一种图像对齐方法及装置-CN201610887988.7有效
  • 张银田;胡雨隆;胡金水 - 讯飞智元信息科技有限公司
  • 2016-10-11 - 2020-02-14 - G06K9/00
  • 本发明提供了一种图像对齐方法及装置,其中方法包括:获取第一图像,其中所述第一图像为拍摄目标文本所得图像;获取所述第一图像中的文本短行;确定各文本短行之间的连接关系;根据所述连接关系将所述各文本短行连接成第一字符串;将所述第一字符串与第二字符串对齐,以实现所述第一图像与模板图像的对齐,其中所述第二字符串是所述模板图像中的文本行或文本短行连接成的字符串。本发明并未使用现有技术中的图像特征点匹配等算法,而是根据文本短行连接后得到的字符串对图像进行对齐。这种基于内容的对齐方法可以克服图像变形等的影响,大大提高了图像对齐的效果,进而可以正确提取出答题区域,为自动阅卷打下了坚实的基础。
  • 一种图像对齐方法装置
  • [发明专利]神经网络的处理方法及装置、存储介质、电子设备-CN201711090247.7在审
  • 何孟华;胡雨隆;何春江 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2017-11-08 - 2018-04-20 - G06N3/02
  • 本公开提供一种神经网络的处理方法及装置、存储介质、电子设备。该方法包括获取网络层的输入向量和权重向量集合,所述权重向量集合包括N个原始权重向量,N为所述网络层的输出向量的个数;从所述权重向量集合中选取至少两个第一权重向量,并将所述至少两个第一权重向量替换为预设权重向量,所述至少两个第一权重向量为相似权重向量,且每个第一权重向量与所述输入向量的相关度小于预设相关度;利用所述输入向量以及处理后的权重向量集合,计算得到所述网络层的N个输出向量,所述处理后的权重向量集合包括所述权重向量集合中未被选取的原始权重向量、以及所述预设权重向量。如此方案,有助于降低神经网络的计算量,提高计算效率。
  • 神经网络处理方法装置存储介质电子设备

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