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专利名称
农业 化学；冶金 建筑 机械工程 区域搜索
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]一种智能终端上的花卉识别方法-CN201410582707.8有效
  • 郭礼华;廖启俊 - 华南理工大学
  • 2014-10-27 - 2017-10-20 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种在智能终端上进行花卉识别的方法，包括了训练过程和自动分类过程。训练过程通过对图片进行局部形状特征提取，特征编码，特征多层聚类，全局形状特征提取和全局颜色特征提取，特征融合的方法从图片中提取出与花卉类别相关信息。然后使用线性支持向量机进行训练，得到支持向量机模型；在智能终端上进行的自动分类过程，通过特征提取和使用KD树结构进行快速的特征提取，然后使用支持向量机模型进行分类，最终根据用户拍摄的花卉图片对所展示的图片进行筛选后给用户展示结果。本发明在智能终端上实现了花卉类别自动识别，速度快，存储量小，准确率高，用户体验良好。
  • 一种智能终端花卉识别方法
  • [发明专利]一种智能终端上的食物识别方法-CN201510862931.7在审
  • 郭礼华;罗才;廖启俊 - 华南理工大学
  • 2015-11-30 - 2016-04-20 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种在智能终端上的食物识别方法，该方法是基于卷积神经网络方法，包括了训练过程和自动分类过程。训练过程包括如下步骤：首先建立训练样本集，然后根据经典的AlexNet网络构建网络结构模型，再利用开源的Caffe网络框架进行训练网络，并且不断调整初始条件以得到最优的网络结构模型和参数配置；在智能终端上的自动分类过程，将用户拍照的待识别图片作为网络的输入图片，根据在计算机上训练好的网络结构的参数配置好网络对输入图片进行分类，最终给用户展示最优的前10个分类结果。本发明在智能终端实现了食物类型的自动识别，速度快，存储量小，准确率高，用户体验良好。
  • 一种智能终端食物识别方法
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  • 共 3 条
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