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[发明专利]一种PID图的智能化方法-CN201911320281.8在审
发明人：凌元锦 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明涉及图形图像处理技术领域，且公开了一种PID图的智能化方法，包括图形符号和文字代号识别及其属性设置步骤、连接线识别及其属性设置步骤和连接关系识别及其属性设置步骤，所述图形符号和文字代号识别及其属性设置步骤和连接线识别及其属性设置步骤的输出端均与连接关系识别及其属性设置步骤的输入端连接该种PID图的智能化方法，利用卷积神经网络对PID图面上的图形符号和文字代号进行识别，让所有图形符号带上工程属性，建立了设备之间在物理和逻辑上的连接关系，实现PID图的智能化，可以为后续对PID图进行高级的智能解释和分析奠定基础
一种 pid 智能化方法

[发明专利]用户识别方法和装置-CN201610197077.1有效
发明人：刘坤 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2016-03-31 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了用户识别方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：从预先收集的用户信息集合中获取待识别用户的至少一个特征的属性值；从预先建立的模型中获取与待识别用户的所述至少一个特征中的每个特征和特征的属性值匹配的权重，所述模型包括以下信息：特征、与所述特征关联的候选属性值、与所述特征和所述候选属性值关联的权重，所述权重是通过对预存的目标用户信息集合和基础用户信息集合中所述特征的属性值等于所述候选属性值的用户的占比进行对比确定的；获取待识别用户的各个特征和特征的属性值匹配的权重之和；以所述权重之和的大小为依据，识别待识别用户是否为潜在目标用户。该实施方式能够准确地识别出更多的潜在目标用户。
用户识别方法装置

[发明专利]一种基于多属性和多策略融合学习的行人再识别方法-CN201710504662.6有效
发明人：凌贺飞;柳茂林;李平 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2017-06-28 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多属性和多策略融合学习的行人再识别方法，本发明方法在线下训练阶段，首先选择容易判断且具有足够区分度的行人属性，在属性数据集上训练行人属性识别器，再用该属性识别器为行人再识别数据集标注属性标签，然后结合属性和行人身份标签，采用融合行人分类和新颖的约束对比验证的策略，训练行人再识别模型；在线上查询阶段，用行人再识别模型分别对查询图像和库图像提取特征，计算查询图像特征与各库图像特征之间的欧氏距离，得到距离最近的图像，认为是行人再识别的结果。
一种基于属性策略融合学习行人识别方法

[发明专利]基于深度学习的行人属性识别方法-CN201910328041.6有效
发明人：张良;袁配配 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2019-04-23 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：一种基于深度学习的行人属性识别方法。其包括将行人图像作为Deeplab‑v2网络的输入而得到掩码图；利用掩码图与行人图像逐元素相乘得到前景图，掩码图取反并与行人图像逐元素相乘得到背景图；构建行人属性识别网络并将区域级三元损失函数和加权交叉熵损失函数联合作为网络的损失函数；将行人图像和前景图、背景图作为行人属性识别网络的输入，利用损失函数计算网络损失值，通过随机梯度下降法对网络进行优化并保存网络参数；利用行人属性识别网络参数初始化行人属性识别网络，输入行人图像即可得到属性识别结果等步骤本发明方法设计合理，因此能够大幅度提高行人属性识别的准确率。
基于深度学习行人属性识别方法

[发明专利]一种对人头部穿戴属性的分析识别方法-CN202010022968.X有效
发明人：赖捷锋;王鑫宇;卿天 -专利权人：北京百目科技有限公司
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种对人头部穿戴属性的分析识别方法，包括：检测并抓拍待识别视频流中的目标头部图像；基于穿戴属性模型，确定目标头部图像中的目标头部的当前穿戴属性；基于预先存储的人员数据库，获取与当前穿戴属性相关的目标人员，并将当前穿戴属性与目标人员进行关联标记；将关联标记结果存储到关联数据库中。用以通过设置穿戴属性模型，来实现对目标头部的穿戴属性的有效识别。
一种人头穿戴属性分析识别方法

[发明专利]一种基于特征融合的细粒度车辆属性分析系统及方法-CN202110105511.X有效
发明人：刘栓;邓雄;杨垒 -专利权人：四川天翼网络股份有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征融合的细粒度车辆属性分析系统及方法，所述所述细粒度车辆属性分析系统包括：视频处理模块、车型识别模块、存储模块、结果展示平台；视频处理模块用于视频输入并将输入的视频进行解码，获得视频帧图像；车型识别模块用于接收视频处理模块输入的视频帧图像并对其进行特征处理，得到最终车辆属性识别结果，同时将车辆属性识别结果发送至存储模块；存储模块接收并存储车型识别模块上传的车辆属性识别结果，同时将车辆属性识别结果上传至结果展示平台；结果展示平台接收并展示存储模块上传的车辆识别结果。本发明通过将细类跟粗类关联，减小细粒度分类输出的节点个数，节省训练的显存占用，同时能达到很好的识别效果。
一种基于特征融合细粒度车辆属性分析系统方法

[发明专利]一种人脸多属性识别系统-CN201911310537.7有效
发明人：吴元明;袁利娟;万军;孙茂;李子青;谭资昌 -专利权人：中国人民解放军第四军医大学
申请日： 2019-12-18 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸多属性识别系统，属于人脸识别技术领域。该系统包括：预处理单元，用于确定人脸图像，将人脸图像裁剪成预设尺寸；人脸属性网络单元包括底层特征抽取模块、ARM和CRM，底层特征抽取模块用于抽取底层的神经网络特征，ARM用于发现和捕获多个属性之间的相关性，CRM用于探索不同图像区域之间的上下文关系；训练单元，用于训练一个人脸属性预测网络，通过人脸属性预测网络预测各个属性；预测单元，用于将预处理好的人脸图像输入到训练好的人脸属性预测网络中，得到各个人脸属性的预测值本发明通过探索人脸多属性识别问题中属性之间相关性和图像区域中的上下文关系，将属性合并到同一个框架中学习，以获得更加精准的人脸属性识别。
一种人脸多属性识别系统

[发明专利]一种基于关键点识别校验的人脸识别方法、系统及装置-CN202110170397.9在审
发明人：王涛 -专利权人：的卢技术有限公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关键点识别校验的人脸识别方法、系统及装置，当采集到目标对象的待识别图像时，基于人脸样本图像，通过判断目标对象是否为活体，对活体目标对象进行人脸图像的采集，获得待识别图像，将待识别图像、以及其对应的属性特征值存储至人脸样本图像中，进行人脸轮廓的识别，根据人脸轮廓的提取待识别图像的属性特征值，比较待识别图像的属性特征值、以及各个人脸样本图像中对应的属性特征值，获取人脸属性特征值比较结果，进一步得到待识别图像的评价指标，完成对待识别图像进行人脸识别。通过本发明的技术方案提高活体识别的效率，减少人力干预投入，优化人脸识别方法，满足现有技术中对活体识别的质量的效率。
一种基于关键识别校验方法系统装置

[发明专利]语音情绪识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910405289.8有效
发明人：陈炳金;林英展;梁一川;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本申请公开了一种语音情绪识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取用户的语音数据；根据语音数据确定用户的用户属性信息；根据用户属性信息和语音数据，确定用户的情绪类别，由此，该方法不依赖语音识别技术，无需将语音转化为本文，只需通过语音数据确定用户的属性信息，并基于该属性信息实现用户的语音情绪识别，相对于传统方式仅通过通用模型实现用户的情绪识别而言，本申请基于用户属性实现用户的语音情绪识别，可以有效提升情绪识别效果，提高识别准确率。
语音情绪识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于细粒度识别的菜品及属性信息的识别系统及方法-CN202010779870.9有效
发明人：钱学明;刘成旭 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开一种基于细粒度识别的菜品及属性信息的识别系统及方法，包括：对待识别的菜品图像进行预处理；将预处理后的图像输入训预先练好的深度神经网络菜品分类与属性识别器进行识别，输出菜品的类别属性信息；将获得获得菜品的类别属性信息与预先建立的菜品数据库进行匹配，输出识别结果。本发明拓展了除菜品种类外的相关属性信息，并提高了现有识别的准确率，为实现人们健康膳食推荐、自主烹饪与营养摄入管理等工作提供了更好的系统的服务。
一种基于细粒度识别菜品属性信息系统方法

[发明专利]家居环境中基于深度学习的移动端人脸属性识别方法-CN201910867087.5在审
发明人：孔英会;郄天丛;张帅桐;刘旭;张珂;戚银城;车辚辚 -专利权人：华北电力大学(保定)
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种家居环境中基于深度学习的移动端人脸属性识别方法，所述方法由数据采集端、以路由器和互联网云端为核心的传输装置和以安卓手机和人脸属性识别APP为核心的识别终端组成识别系统，安卓手机APP获取数据采集端采集的远程视频数据，利用OpenCV 3.4.1库里的LBP人脸检测器对远程视频进行人脸检测，利用人脸属性识别终端提供的轻量级mini_Xception深度学习识别模型对检测到的人脸进行人脸属性识别，并对异常表情和陌生人的出现给与及时告警提醒本发明将轻量级识别模型移植到移动端设备上，由移动端设备完成人脸属性的识别，可避免多用户访问服务器造成信道拥塞，降低服务器运行成本。该方法识别准确率高，速率快，能满足智能家居的发展对人脸属性识别的要求。
人脸属性识别移动端设备手机远程视频数据终端多用户访问服务器运行人脸检测器数据采集端传输装置方法识别获取数据家居环境模型移植人脸检测识别系统信道拥塞远程视频智能家居告警采集端路由器移动端准确率云端服务器表情采集互联网学习检测

[发明专利]一种车辆属性识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110263092.2有效
发明人：武大硕;闫潇宁 -专利权人：深圳市安软科技股份有限公司;深圳市安软慧视科技有限公司
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种车辆属性识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括以下步骤：获取待识别车辆视频数据，所述待识别车辆视频数据包括多帧待识别车辆图像，每帧待识别车辆图像包括待识别车辆属性；将所述待识别车辆视频数据输入到预设的融合模型中，提取所述待识别车辆视频数据中多帧待识别车辆图像的空间维度特征以及时间维度特征，并根据所述空间维度特征以及所述时间维度特征输出所述待识别车辆属性的识别结果。本发明能够提高车辆属性的识别准确率。
一种车辆属性识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]根据架构生成优化逻辑-CN202180019193.3在审
发明人： J·埃格诺夫;马歇尔·A·伊斯曼;I.谢克特 -专利权人：起元技术有限责任公司
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：识别该数据集的属性，并且生成表示所识别属性和该属性之间的关系的逻辑数据。向开发环境提供该逻辑数据，该开发环境提供对表示所识别属性的该逻辑数据的部分的访问。从该开发环境接收在执行操作时指定所识别属性中的至少一个属性的规范。基于该规范和由该逻辑数据表示的所识别属性之间的关系，生成计算机程序，以通过从存储装置访问具有该规范中指定的该属性中的该至少一个属性的至少一个数据集来执行该操作。
根据架构生成优化逻辑

[发明专利]用于识别人脸属性的方法和装置-CN201910447301.1有效
发明人：陈日伟 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了用于识别人脸属性的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标人物的人脸视频片段；从人脸视频片段中提取出人脸图像集合；对人脸图像集合中的每张人脸图像进行解析，确定与该人脸图像对应的人脸属性信息和关联信息，关联信息包括以下至少一项：三维姿态信息、质量信息；基于所确定的人脸属性信息和关联信息，确定与人脸属性信息有关的置信度；若置信度超出置信度阈值，基于所确定的人脸属性信息，确定人脸属性识别结果。该实施方式在确定该人脸属性识别结果后便可以不对目标人物的其他人脸视频片段进行人脸属性识别操作，可以实现在节约检测时间的情况下获得具有较高准确度的人脸属性识别结果。
用于识别属性方法装置

[发明专利]模型训练方法、行人属性识别方法和相关装置-CN202010524708.2有效
发明人：李燊 -专利权人：重庆紫光华山智安科技有限公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了一种模型训练方法、行人属性识别方法和相关装置，该方法包括获取训练样本数据；将训练样本数据输入预先建立的行人属性识别模型，行人属性识别模型包括共享参数网络、人体分割网络和行人属性分类网络；将训练样本数据输入共享参数网络进行特征提取，得到共享参数；将共享参数输入人体分割网络进行语义分割，获得人体分割结果；将共享参数和人体分割结果输入行人属性分类网络进行行人属性分类，获得分类结果；依据人体分割结果对共享参数网络和人体分割网络进行参数更新，依据分类结果对共享参数网络和行人属性分类网络进行参数更新，得到训练后的行人属性识别模型。其能够快速的训练模型，并使行人属性识别获得更优的效果。
模型训练方法行人属性识别相关装置