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]一种基于图像的交通标志检测方法-CN202110654274.2有效
  • 练智超;潘陶嘉诚;陈墨 - 浙江澄视科技有限公司
  • 2021-06-11 - 2023-03-24 - G06V20/58
  • 本发明涉及计算机视觉的深度学习技术领域,具体公开了一种基于图像的交通标志检测方法,所述方法包括对CCTSDB数据集进行数据增强,生成数据集中的正负样本;重新训练骨干网络ResNet‑101,提取卷积网络特征;根据递归FPN结构将FPN模块多尺度融合的特征图再次前向反馈到骨干网络中进行递归处理;基于注意力模块从通道注意力和空间注意力两个方面增强特征图的前景特征;基于Inhibition attention模块抑制SAM模块大目标特征,再进行二次特征提取和递归融合,生成特征图;基于transformer模块对特征图进行序列预测,生成目标框和目标类别。本发明极大的提高了检测精度和准确率,便于推广。
  • 一种基于图像交通标志检测方法
  • [发明专利]一种基于角度空间损失承数的人脸识别方法-CN202110653086.8在审
  • 练智超;李婷婷;陈墨 - 浙江澄视科技有限公司
  • 2021-06-11 - 2021-09-07 - G06K9/00
  • 本发明涉及建筑板材加工技术领域,具体公开了一种基于角度空间损失承数的人脸识别方法,包括读取人脸数据集,并对所述人脸数据集进行预处理,获取所述人脸数据集中的人脸图像;生成基于深度残差模块的网络LResNe,并基于所述网络LResNe提取所述人脸图像中的人脸特征;生成角度空间下自适应间隔的损失函数,基于所述损失函数对所述人脸特征进行分类预测和损失计算;训练分类器模型,生成特征提取模型,基于所述特征提取模型进行人脸数据的验证与识别。本发明可以在不同分辨率的视频素材中实现实时人脸识别功能,可应用于安全监控、智能支付等领域,识别能力强,应用范围广,便于推广。
  • 一种基于角度空间损失识别方法
  • [发明专利]基于深度学习算法的文本识别方法、装置、设备及存储介质-CN202011391722.6在审
  • 郭唐仪;陈墨;练智超;张德龙 - 浙江澄视科技有限公司
  • 2020-12-02 - 2021-03-09 - G06K9/34
  • 本发明适用于计算机技术领域,提供了一种基于深度学习算法的文本识别方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:根据关键点定位网络模型对包含不规则文本的图像进行处理,确定多个关键点的坐标信息,并进一步构建B样条曲线;根据B样条曲线和矫正直线确定差值变换矩阵,并利用该差值变换矩阵对图像进行变化处理得到矫正后图像;根据文本识别网络模型对矫正后图像进行文本识别,确定文本识别结果信息。本发明提供的方法先定位关键点,再构建描述文本走向的B样条曲线,然后确定B样条曲线与矫正直线之间的差值变换矩阵,并利用该差值变换矩阵对图像进行矫正,同时实现了对图像中不规则文本的矫正,提高了最终利用文本识别网络模型进行文本识别处理的准确率。
  • 基于深度学习算法文本识别方法装置设备存储介质

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