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]一种识别模型的训练方法及装置-CN202110369658.X有效
  • 夏华夏;乔健 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2021-04-07 - 2021-07-30 - G06K9/62
  • 本说明书公开了一种识别模型的训练方法及装置,通过对获取到的目标物图像进行模糊化处理,确定第一模糊图像和第二模糊图像,通过待训练的识别模型,确定第二模糊图像的识别结果,并根据第二模糊图像的识别结果,确定第一模糊图像的标注,以第一模糊图像为第一训练样本,根据第一模糊图像的标注,对待训练的识别模型进行训练。不需要人工对样本进行标注,减少了训练样本的生成时间与成本,提高了识别模型的训练效率。
  • 一种识别模型训练方法装置
  • [发明专利]图像模糊识别模型的训练方法及其装置-CN202210761227.2在审
  • 张婉平 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2022-06-30 - 2022-09-30 - G06V10/774
  • 本公开提供一种图像模糊识别模型的训练方法及其装置,涉及人工智能技术领域,具体为深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域,通过基于已标注的样本图像集对图像模糊识别模型进行训练,得到第一图像模糊识别模型;基于第一图像模糊识别模型获取未标注第二图像的模糊置信度;响应于模糊置信度未满足设定条件,基于第二图像对样本图像集进行样本增强;基于增强后样本图像集对第一图像模糊识别模型进行训练及后续步骤直至重新获取的模糊置信度满足设定条件,得到第二图像模糊识别模型。本公开通过主动学习在模型训练过程中基于无标签第二图像的模糊置信度选出部分第二图片进行标注,进行样本增强后进行迭代训练,不断提升模型的准确率。
  • 图像模糊识别模型训练方法及其装置
  • [发明专利]一种文字识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011628551.4在审
  • 张军委;李树凯;田强 - 阳光保险集团股份有限公司
  • 2020-12-31 - 2021-04-23 - G06K9/20
  • 本申请涉及一种文字识别方法、装置、电子设备及存储介质,所述文字识别方法包括:将待识别模糊图像分别输入训练好的各单模糊类型的文本识别模型,得到每个类型的文本识别模型对应的文字识别准确率;从多个文本识别模型中,选取文字识别准确率最高的文本识别模型作为第一模型,并获取第一模型在待识别模糊图像中识别错误的图像第一文本;基于对第一文本进行文字识别的准确数量,确定除第一模型之外的第二模型。本申请根据每个类型的文本识别模型对应的文字识别准确率,以及对文字识别错误样本中的文字识别的准确数量来确定综合识别模型,并通过综合识别模型来对待识别模糊图像进行文字识别,可以提高对模糊图像进行文字识别的准确率
  • 一种文字识别方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]模糊图像识别方法、装置及设备-CN202111565980.6在审
  • 李岩松;宋建军 - 北京金风科创风电设备有限公司
  • 2021-12-20 - 2023-06-23 - G06V10/44
  • 本申请公开了一种模糊图像识别方法、装置及设备。模糊图像识别方法包括获取拍摄设备对风力发电机拍摄的图像;响应于图像中包括风力发电机的叶片,将图像输入至模糊识别模型,得到模糊识别结果,模糊识别结果用于指示图像是否为模糊图像;其中,模糊识别模型用于识别图像中的模糊因素,模糊因素包括:发光要素、镜头附加要素、叶片轮廓像素点。根据本申请实施例,可以先识别图像中是否包括叶片,若图像中包括风力发电机的叶片,则基于模糊识别模型识别图像中的模糊因素,进而根据模糊识别结果判断图像是否为模糊图像,有效避免了采用模糊图像对风力发电机的叶片的故障情况进行检测
  • 模糊图像识别方法装置设备
  • [发明专利]车牌识别方法及系统-CN202111274484.5在审
  • 刘成;乔国坤 - 深圳市爱深盈通信息技术有限公司
  • 2021-10-29 - 2022-02-15 - G06V20/62
  • 本申请公开了车牌识别方法及系统,包括分别建立不同的图像识别模型;获取图片中的初始车牌信息;通过不同的图像识别模型对所述初始车牌信息进行模糊识别;判断识别出的车牌信息是否符合输出标准,若符合输出标准,则将所述符合输出标准的车牌信息作为目标车牌信息本申请通过不同的图像识别模型对初始车牌信息进行模糊识别,使在一些特殊的环境中识别效果较好,增加车牌识别的成功率,且通过在训练字符识别模型时增加图像模糊增强的数据增强方式,使字符识别模型对不同模糊类型的模糊图像增加识别效果
  • 车牌识别方法系统
  • [发明专利]一种模型训练方法、图像处理方法及电子设备-CN202310111256.9有效
  • 刘亚 - 荣耀终端有限公司
  • 2023-02-14 - 2023-08-11 - G06V10/774
  • 一种模型训练方法、图像处理方法及电子设备,涉及互联网技术领域。获取多组图像,一组图像中包括连续拍摄的k帧图像,k为大于或等于2的整数。基于每组图像中多个像素点的光流标注得到平均图像对应的模糊标签,模糊标签用于指示模糊程度。将多组图像中每组图像的平均图像作为第一输入样本,以及,平均图像对应的模糊标签作为第一输出样本,使用第一输入样本和第一输出样本训练第一网络模型,得到识别模型识别模型用于识别输入识别模型的图像的模糊程度。这样,可以训练得到识别运动图像的模糊程度的模型,用于准确识别运动图像的模糊程度。
  • 一种模型训练方法图像处理电子设备
  • [发明专利]监控视频下模糊车牌的去模糊识别系统及去模糊识别方法-CN201910417533.2有效
  • 马苏欣;王家希;戴雅淑;陈杰;邵文泽 - 南京邮电大学
  • 2019-05-20 - 2023-09-22 - G06V30/16
  • 本发明公开了一种监控视频下模糊车牌的去模糊识别系统及去模糊识别方法,系统包括:去模糊处理模块和图像识别模块,所述去模糊处理模块基于神经网络对模糊图像进行去模糊处理,并输出复原图像;所述图像识别模块通过调用API识别接口,对复原图像进行识别,输出车牌文本信息。方法包括如下步骤:1、构建图像去模糊模型;2、针对城市道路监控视频中由于车辆高速行驶造成的车牌模糊进行去模糊处理;3、对图像去模糊模型输出的复原图像进行批量识别,输出文本识别结果。本发明克服了现有深度学习中图片去模糊识别系统的不足,训练时间少,识别率高,通过本系统处理车牌图片后应用于道路交通管理。
  • 监控视频模糊车牌识别系统方法
  • [发明专利]DNN模糊识别模型训练方法及水文气象识别方法和装置-CN202211618299.8在审
  • 封波 - 上海太科舟智能科技有限公司
  • 2022-12-15 - 2023-04-11 - G06V20/00
  • 本发明涉及DNN模糊识别模型训练方法,通过对象DNN模糊识别模型对输入的样本对象提取特征,将特征进行映射获得对象的分类概率分布,将分类概率等值映射到对模糊样本模型库中的模糊集的隶属度,结合样本标注计算分类概率分布的损失函数值训练模型,在完成一代训练后结合样本标注计算模糊集贴近度的损失函数值调整模型,若任一损失函数计算的结果未达到预设损失值要求,则随机打乱模糊样本模型库中的样本并重新排序,循环迭代计算,直至这两个损失函数计算的结果均达到预设损失值要求本发明还涉及采用上述方法训练的模型识别水文气象的方法和装置,能够模拟船员自动识别水文气象要素,既可提高识别的准确性,又可大幅度减少船员的工作量。
  • dnn模糊识别模型训练方法水文气象装置
  • [发明专利]图像质量识别模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202210950610.2在审
  • 孙超 - 中国平安人寿保险股份有限公司
  • 2022-08-09 - 2022-11-04 - G06N3/04
  • 本发明涉及人工智能技术领域,本发明公开了一种图像质量识别模型训练方法、装置、设备及存储介质。通过构建包括主干神经网络和文本识别网络的目标文本检测模型,利用所获取的清晰训练样本对原始文本检测模型进行训练,获得训练完成的目标文本检测模型,以使得主干神经网络进行文本检测;基于目标文本检测模型中的主干神经网络,和原始质量识别网络构建原始质量识别模型,再对清晰训练样本进行模糊处理,得到对应的模糊训练样本;采用清晰训练样本和模糊训练样本训练原始质量识别模型,从而获取到质量识别更为精准的目标质量识别模型,通过本训练方法提高了目标质量识别模型质量识别的可靠性
  • 图像质量识别模型训练方法装置设备存储介质
  • [发明专利]车牌的识别方法、装置、存储介质及处理器-CN201710450156.3在审
  • 周文明;王志鹏 - 珠海习悦信息技术有限公司
  • 2017-06-15 - 2017-10-20 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种车牌的识别方法、装置、存储介质及处理器。其中,该方法包括在采集到模糊车牌图像的情况下,获取模糊车牌图像中的多帧第一车牌区域图像;根据预设运动补偿模型对多帧第一车牌区域图像进行对齐处理;根据预设3D卷积神经网络模型对对齐后的多帧第一车牌区域图像进行处理;对预设车牌号码识别卷积神经网络模型进行训练;对预设车牌检测卷积神经网络模型、预设运动补偿模型、预设3D卷积神经网络模型和达到收敛状态的预设车牌号码识别卷积神经网络模型进行级联处理;根据目标识别模型模糊车牌图像进行识别,得到识别结果。本发明解决了现有技术中的模糊车牌识别存在的识别精度较低、可靠性较差的技术问题。
  • 车牌识别方法装置存储介质处理器

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