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  • 【发明专利】 一种基于物联网的加油站车牌无人机识别系统及其方法 CN202110027953.7 发明公开
  • 210000 江苏省南京市经济技术开发区仙新路99号 南京澳晟科技有限公司
  • 2021/01/11 2021/02/09 G06K9/00
  • 本发明涉及一种基于物联网的加油站车牌无人机识别系统及其方法,系统包括识别管理服务器、车位识别终端、路障引导终端及物联网通讯网络,车位识别终端、路障引导终端通过物联网通讯网络与识别管理服务器建立数据连接,其中车位识别终端数量与加油站内加油机数量一致,加油站进站口和出站口均设一个路障引导终端。其使用方法包括系统组网,识别系统设置及车牌照识别等三个步骤。本发明一方面可有效满足各类加油站设施运行的的需要,且系统维护管理成本低廉;另一方面本发明可实现对车辆识别、导流、身份记录作业的需要,有效克服加油站内车辆运行、管理及调度混乱情况发生,提高加油站的整体运行和管理效率及可靠性。
  • 【发明专利】 多脉冲雷达信号的分辨性特征融合提取方法及识别方法 CN202110028601.3 发明公开
  • 410000 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号 长沙理工大学
  • 2021/01/11 2021/02/09 G01S13/89
  • 本申请涉及一种多脉冲雷达信号的分辨性特征融合提取方法和识别方法。所述方法包括:对多脉冲雷达信号特征图在空间维度上分别进行最大值池化和平均值池化,得到第一通道权重系数和第二通道权重系数;根据第一通道权重系数、第二通道权重系数、激活函数及多脉冲雷达信号特征图,得到通道权重特征图,对其在通道维度上分别进行最大值池化和平均值池化,得到通道数为2的特征图;根据通道数为2的特征图及通道权重特征图,得到高分辨性特征图,将其与多脉冲雷达信号特征图相加,得到信息完整的高分辨性特征图,并采用多卷积核进行特征融合提取,得到高分辨性特征。采取本方法可快速准确的提取出多脉冲雷达信号中的高分辨性特征。
  • 【发明专利】 一种太阳能光伏板识别方法、装置、电子设备及存储介质 CN202110028173.4 发明公开
  • 100195 北京市海淀区西杉创意园四区5号楼3层301室 航天宏图信息技术股份有限公司
  • 2021/01/11 2021/02/09 G06K9/34
  • 本申请实施例提供一种太阳能光伏板识别方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像处理技术领域。该方法包括利用预处理后的验证样本对预设的语义分割模型进行验证,以优化模型参数;利用预先获取的测试影像集和优化的所述语义分割模型进行模型预测,以获取所述测试影像集中每个像素点包含太阳能光伏板的概率;根据所述概率和预设的概率阈值确定包含所述太阳能光伏板的像素点区域,以根据所述像素点区域获取所述太阳能光伏板的第一识别结果,以提高太阳能光伏板识别精度,解决现有方法的精度难以满足实际应用需求的问题。
  • 【发明专利】 一种基于图神经网络的网络流量预测方法 CN202110027901.X 发明公开
  • 210032 江苏省南京市江北新区宁六路219号 南京信息工程大学
  • 2021/01/11 2021/02/09 H04L12/24
  • 本发明公开了一种基于图神经网络的网络流量预测方法,该方法首先用图卷积神经网络GCN来学习通信区域块的网络拓扑结构,提取通信区域块的网络流量的空间特征,然后将具有空间特征的数据作为门限递归单元GRU的输入,学习通信区域块属性的时间变化规律,进而提取通信区域块网络流量的时间特征,最后通过全连接层得到最终预测结果,可以较好的提取网络流量的时空特性,得到更好的预测精度。
  • 【发明专利】 一种无人机信号识别方法、系统、介质及设备 CN202110028566.5 发明公开
  • 410205 湖南省长沙市高新区文轩路27号麓谷钰园B7栋6层608号 湖南星空机器人技术有限公司 湖南华诺星空电子技术有限公司
  • 2021/01/11 2021/02/09 G06K9/00
  • 本发明公开了一种无人机信号识别方法、系统、介质及设备,属于无人机技术领域,用于解决无人机信号识别效率低的技术问题,此方法包括步骤:1)获取无人机信号数据,根据无人机信号识别任务定义无人机信号数据的标签类别,对无人机信号数据进行分类标注,得到训练数据集;训练数据集中的每条训练数据包括无人机信号数据及其标签类别;无人机信号数据为射频信号数据;2)根据无人机信号识别任务构建残差网络模型,使用训练数据对残差网络模型进行训练,得到训练好的无人机信号识别模型;3)将待识别的无人机信号数据输入到无人机信号识别模型,输出其对应的标签类别,完成无人机信号的识别。本发明具有操作简单、识别全面且精度高等优点。
  • 【发明专利】 双录审核方法、装置、客户端设备及存储介质 CN202110028150.3 发明公开
  • 100000 北京市海淀区西四环北路158号1幢7层80001-2 北京远鉴信息技术有限公司
  • 2021/01/11 2021/02/09 G06K9/00
  • 本发明提供一种双录审核方法、装置、客户端设备及存储介质,涉及数据处理技术领域。该方法包括:获取摄像头采集的双录视频,双录视频包括:客服人员的视频,和客户人员的视频;分别对客服人员的视频和客户人员的视频进行识别,得到客服人员的视频特征,和客户人员的视频特征;对客户人员的视频特征进行审核,得到客户人员的视频审核结果;根据客服人员的视频特征、客户人员的视频特征、视频审核结果和双录视频,写入日志系统。对双录视频进行识别得到客服人员的视频特征和客户人员的视频特征,自动对客户人员的视频特征进行审核得到审核结果,自动写入日志系统,使得审核结果更加准确,提高了审核效率,减少了人力资源的浪费。
  • 【发明专利】 基于深度卷积神经网络的飞机加油场景识别方法及系统 CN202110027931.0 发明公开
  • 100029 北京市朝阳区民族园路5号 航天神舟智慧系统技术有限公司
  • 2021/01/11 2021/02/09 G06K9/00
  • 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的飞机加油场景识别方法及系统,其中方法包括步骤:收集飞机加油场景和非飞机加油场景的图像数据形成训练数据集;根据飞机加油场景,设计深度卷积神经网络结构;参考所述训练数据集,选择模型训练参数;根据所述训练数据集合和所述模型训练参数对所述深度卷积神经网络结构训练,形成深度卷积神经网络模型;利用所述深度卷积神经网络模型对特征数据进行识别检测。根据本发明的方案,实现了基于深度神经网络自动化的飞机加油场景识别,提升了机场安全生产监管人员的工作效率。本发明算法训练需要的数据少,减少了数据收集的工作量。本发明对飞机加油场景识别准确率(mAP)高,能够匹配业务需要。
  • 【发明专利】 一种基于AI图像属性识别的智能社区监测系统 CN202110023102.5 发明公开
  • 213001 江苏省常州市新北区华山中路23号 江苏万贝科技有限公司
  • 2021/01/08 2021/02/09 H04N7/18
  • 本发明公开了一种基于AI图像属性识别的智能社区监测系统,包括社区监控系统、居家监控系统,所述社区监控系统包括道路监控模块、安保人员操作端,所述居家监控系统包括室内监控模块、居民手机端,所述安保人员操作端与道路监控模块电连接,所述居民手机端与室内监控模块电连接;所述社区监控系统用于监控社区范围内的人员活动情况,所述居家监控系统用于检测居民住宅内和住宅周围的情况,所述道路监控模块用于监测道路的情况,所述安保人员操作端用于通知安保人员采取相应的及时措施,所述室内监控模块用于监控居民家中的情况,本发明,具有节省运算力的特点。
  • 【发明专利】 高精地图生成方法、以及识别交通灯的方法及系统 CN202110026373.6 发明公开
  • 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南七道1号粤美特大厦2301 深圳裹动智驾科技有限公司
  • 2021/01/08 2021/02/09 G08G1/01
  • 本发明提供了一种用于识别交通灯的高精地图生成方法。该高精地图生成方法包括:获取路测数据,其中,路测数据包括每一交通灯的视频数据;对视频数据进行标注得到交通灯的标注数据,其中,标注数据包括交通灯的状态、以及交通灯信息;利用视频数据和标注数据生成交通灯的识别模型;以及将识别模型和交通灯信息储存到高精地图中,生成用于识别交通灯的高精地图。此外,本发明还提供了一种应用高精地图识别交通灯的方法及系统。本发明技术方案将识别模型储存到高精地图中,能够有效结合高精地图对交通灯进行识别。
  • 【发明专利】 表情识别模型的训练方法、识别方法、装置、设备及介质 CN202110022518.5 发明公开
  • 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室 北京沃东天骏信息技术有限公司 北京京东世纪贸易有限公司
  • 2021/01/08 2021/02/09 G06K9/00
  • 本公开涉及一种表情识别模型的训练方法及装置、表情识别方法及装置、电子设备及计算机可读介质,属于深度学习技术领域。该方法包括:获取人脸图像样本以及样本类型标签作为训练数据;获取卷积神经网络并进行特征提取得到样本特征;将卷积神经网络中的卷积层拆分为一条训练主路和多条训练支路,通过训练支路得到样本潜在类型的预测结果,并通过训练主路得到样本真实类型的预测结果;得到支路损失函数和主路损失函数;通过支路损失函数和主路损失函数对卷积神经网络中的神经网络参数进行迭代更新。本公开通过将卷积神经网络拆分为一条训练主路和多条训练支路,并通过训练支路挖掘样本潜在类型信息,可以提高表情识别模型的识别准确率。

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