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]一种低像素密度文本的识别方法-CN202010190222.X有效
  • 李振;鲁宾宾;刘挺;陈伟强;陈远琴;孟天祥;翟昶 - 民生科技有限责任公司
  • 2020-03-18 - 2023-05-12 - G06V30/148
  • 本发明属于图像识别技术领域,涉及一种低像素密度文本的识别方法。该方法的具体步骤为:对待识别的低像素密度文本进行图像信息采集,并将采集的图像信息输入并进行预处理,进行初步定位;再次进行精确定位;根据得到精确定位结果进行图像信息区域识别,并对识别后的结果进行分类,将分类数据分别输入特殊符号识别模型和普通文本识别模型进行识别;对识别后结果进行汇总和结构化输出。本发明的有益效果是:该方法通过对低像素密度文本中含有特殊符号的文字区域进行判别,对特殊符号使用训练后模型进行识别从而提高特殊符号识别准确率,识别过程分多步骤进行,但涉及检测和再识别网络都比较小,可以有效提高识别效率。
  • 一种像素密度文本识别方法
  • [发明专利]语义分割模型的训练方法、分割方法和电子设备-CN202211160608.1有效
  • 郝志军;李玲;翟昶 - 北京航星永志科技有限公司
  • 2022-09-22 - 2023-04-25 - G06V10/26
  • 本发明提供一种语义分割模型的训练方法、分割方法和电子设备,该方法包括:获取多个图像样本、以及各图像样本对应的目标分割区域;将多个图像样本输入至初始语义分割模型中,得到各图像样本对应的预测类别概率图;根据各图像样本对应的预测类别概率图,确定各图像样本对应的预测分割区域;再根据各图像样本对应的目标分割区域和预测分割区域,对初始语义分割模型的模型参数进行更新,以得到训练后的语义分割模型。这样可以结合深度学习训练得到图像处理模型,可以自动地从图像中分割出目标分割区域,从而提高了目标分割区域的分割效率。此外,结合深度学习训练得到图像处理模型分割目标分割区域,还可以提高分割结果的准确度。
  • 语义分割模型训练方法电子设备
  • [发明专利]基于OCR的财务报表信息检测和识别方法-CN202010898577.4在审
  • 李振;鲁宾宾;刘挺;刘昊霖;翟昶;陈远琴;母丹;王子祎 - 民生科技有限责任公司
  • 2020-08-31 - 2020-12-01 - G06K9/00
  • 本发明涉及财务数据分析技术领域,提供了一种基于OCR的财务报表信息检测和识别方法,包括:对财务报表图像进行图像预处理、财务报表非表格区域信息提取、财务报表表格区域信息提取、文本检测、文本识别、格式化输出、配平校验。本发明首先区分是正常的表格、三线表、无线表;针对不同制表方式,采用不同的区域定位方法快速完成财务要素定位;用文字检测识别方法完成各要素的识别;针对数字混淆、小数点错漏问题,根据会计准则设置科目间配平规则,如OCR结果通过配平校验,才认为输出了正确的识别结果;本发明能大幅提高财务报表处理效率,能确保财务报表表格区域提取的准确性和通用性以及财务报表领域文本识别准确性,具有推广应用价值。
  • 基于ocr财务报表信息检测识别方法
  • [外观设计]手表(轮速)-CN201930733172.3有效
  • 翟昶 - 北京昶亮科技有限公司
  • 2019-12-27 - 2020-06-02 - 10-02
  • 1、外观设计名称:手表(轮速)。2、外观设计产品的用途:戴在手腕上,用以计时和显示时间。3、外观设计的设计要点:本外观设计的要点在于保护形状、图案与色彩的结合。4、请求保护的外观设计包含有色彩。5、公告视图为主视图。
  • 手表轮速
  • [发明专利]一种基于多平台自主预测的智能运维告警过滤方法及系统-CN201710464866.1在审
  • 翟昶 - 北京至信普林科技有限公司
  • 2017-06-19 - 2017-11-17 - G06Q10/00
  • 本发明涉及运维设备的维护领域,尤其涉及一种基于多平台自主预测的智能运维告警过滤方法及系统。所述方法包括以下步骤(1)数据获取整合;(2)数据质量检查;(3)数据清洗;(4)特征工程;(5)样本采集;(6)模型训练及参数优化;(7)模型发布(8)模型使用;(9)模型反馈及优化。所述系统包括数据获取整合模块、数据质量检查模块、数据清洗模块、特征工程模块、样本采样模块、模型训练及参数优化模块、模型发布模块、模型告警过滤使用模块和模型反馈及优化模块。本发明保障了低级别告警事件的实时可处理性,避免了因为专家主观判断的错误以及不能24小时工作而无法避免潜在的突发严重告警事件发生的可能。
  • 一种基于平台自主预测智能告警过滤方法系统

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