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51. 发明公开

CN113971806A 一种模型训练、字符识别方法、装置、设备及存储介质有权
公开(公告)号：CN113971806A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111248583.6
申请日：2021-10-26
申请人：北京百度网讯科技有限公司
发明人：徐杨柳 , 谢群义 , 陈毅 , 钦夏孟 , 章成全 , 姚锟
IPC分类号： G06V30/194 , G06V30/24 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要：本公开提供了一种模型训练、字符识别方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于OCR光学字符识别等场景下。具体实现方案为：获得场景图像、所述场景图像中的第二实际字符和第二构建图像；采用所述待训练模型对所述场景图像进行字符识别，得到字符识别过程中提取的字符的第一特征和第一识别字符；采用所述辅助训练模型对所述第二构建图像进行字符识别，得到字符识别过程中提取的字符的第二特征；基于所述第一识别字符、第二实际字符、第一特征和第二特征，对所述待训练模型的模型参数进行调整，得到字符识别模型。应用本公开实施例提供的方案能够训练得到用于进行字符识别的模型。

52. 发明公开

CN113903041A 文本识别方法、装置、车辆及存储介质审中-实审
公开(公告)号：CN113903041A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111080968.6
申请日：2021-09-15
申请人：广州小鹏自动驾驶科技有限公司
发明人：梁康正
IPC分类号： G06V30/16 , G06V30/194 , G06V30/24 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要：本申请实施例公开一种文本识别方法、装置、车辆及存储介质，该方法包括：将待识别的目标图像输入至识别模型，所述识别模型是利用样本数据进行训练得到的，所述样本数据包括多帧样本图像，所述样本图像包含样本文本对象，并标注有所述样本文本对象的字符识别参考信息和清晰度参考信息；通过所述识别模型对所述目标图像中的目标文本对象进行字符识别和清晰度计算，以得到所述目标文本对象的第一字符识别结果和第一清晰度预测结果；根据所述第一清晰度预测结果和所述第一字符识别结果生成所述目标文本对象的文本识别结果。实施本申请实施例，能够提高文本识别的准确率。

53. 发明专利

IL296647A Methods and electronic devices for automated waste management 未知
公开(公告)号：IL296647A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：IL29664722
申请日：2022-09-20
申请人： FIDELITY AG INC , LUCE CRIS , LUCE CLIFTON , CHAKRAVARTHULA MAITHREYA , JENKINS ROY WILLIAM , HENEY CHRIS , DECKER WOLFGANG
发明人： LUCE CRIS , LUCE CLIFTON , CHAKRAVARTHULA MAITHREYA , JENKINS ROY WILLIAM , HENEY CHRIS , DECKER WOLFGANG
IPC分类号： G06V10/20 , G06V10/82 , G06V20/00 , G06V30/19 , G06V30/194
摘要： Embodiment herein discloses methods and devices for waste management by using an artificial intelligence based waste object categorizing engine. The method includes acquiring at least one image and detecting at least one waste object from the at least one acquired image. Additionally, the method determines that the at least one detected waste object matches with a pre-stored waste object and identifies a type of the detected waste object using the pre-stored waste object. Furthermore, the method includes displaying the type of the detected waste object based on the identification.

54. 发明专利

DE102021200374A1 Digitale Repräsentation eines Materials 未知
公开(公告)号：DE102021200374A1
公开(公告)日：2022-07-21
申请号：DE102021200374
申请日：2021-01-15
申请人： VOLKSWAGEN AG
发明人： THIEL KEVIN , KREY CHRISTOPHER
IPC分类号： G16C60/00 , G01B11/24 , G06N3/02 , G06T7/77 , G06V30/194
摘要： Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zum Bestimmen einer digitalen Repräsentation eines Materials, ein Verfahren sowie ein entsprechendes Computer-Programm.Die Erfindung beschreibt einen Sensor (16), der ein oder mehrere Bilder (22) von einem Material (12) aufnimmt. Neben einem realen Sensor (16) kann dieser auch virtuell in einer Software vorliegen, um auch mit virtuellen Materialien (12) arbeiten zu können. Das aufgenommene Abbild (22) wird einem Machine Learning Algorithmus zur Verfügung gestellt (beispielsweise EA oder GAN), der daraufhin in mehreren Iterationen (30) ein Material (22) annähert, welches dem Ausgangsmaterial (12) optisch gleicht und für eine vorab gewünschte Software verwendet werden kann. Hierfür liegt dem Algorithmus ein Shader für die jeweilige Anwendung zugrunde, welcher Modifizierungsmöglichkeiten hinsichtlich seiner Eigenschaften wie Beleuchtungsmodell, Reflexionsverhalten, Mehrschichtigkeit, etc. enthält. Der Algorithmus wählt beliebige Parameter, auf deren Grundlage ein Bild (22) des synthetischen Materials (12) erzeugt wird. Über eine Metrik wird die Ähnlichkeit beider Bilder bestimmt, was eine Kostenfunktion bildet. Über Optimierungsverfahren (26) wird in der Folge diese Kostenfunktion in mehreren Iterationen (30) minimiert. Das Ergebnis ist ein Material (22), welches dem Ausgangsmaterial (12) im Rahmen der Möglichkeiten des genutzten Shaders und der Möglichkeiten der Zielsoftware bestmöglich ähnelt.

55. 发明专利

DE102020214944A1 Bestimmung der für einen Bildklassifikator entscheidungsrelevanten Bildanteile mit vermindertem Rechenzeitbedarf 未知
公开(公告)号：DE102020214944A1
公开(公告)日：2022-06-02
申请号：DE102020214944
申请日：2020-11-27
申请人： BOSCH GMBH ROBERT
发明人： MUNOZ DELGADO ANDRES MAURICIO
IPC分类号： G06V30/194
摘要： Verfahren (100) zur Messung von für einen Bildklassifikator (1) entscheidungsrelevanten Bildanteilen (2a) mit den Schritten:• ein Eingabe-Bild (2) wird auf Klassifikations-Scores (3) abgebildet (110);• es wird eine Zielklasse (3*) ausgewählt (120);• das Eingabe-Bild (2) wird als zu untersuchender Bereich (4) festgelegt (130) und in mehrere Teilbereiche (4a-4d) aufgeteilt (135);• diese Teilbereiche (4a-4d) werden sukzessive ausgewählt (140);• für jeden ausgewählten Teilbereich (4a-4d) wird ein Abwandlungs-Bild (6) erzeugt, das diesen Teilbereich (4a-4d) noch erkennen lässt;• für das Abwandlungs-Bild (6) wird ein Klassifikations-Score (3') bezüglich der Zielklasse (3*) ermittelt (160);• wenn der Klassifikations-Score (3') für das Abwandlungs-Bild (6) den vorgegebenen Schwellwert (7) überschreitet (170) und ein vorgegebenes Rekursionsbudget (8) bereits ausgeschöpft ist (180), wird der aktuell ausgewählte Teilbereich (4a-4d) als Anteil (2a) gewertet;• wenn der Klassifikations-Score (3') für das Abwandlungs-Bild (6) den vorgegebenen Schwellwert (7) überschreitet (170) und das vorgegebene Rekursionsbudget (8) noch nicht ausgeschöpft ist (180), wird die Verarbeitung des Abwandlungs-Bildes (6) rekursiv fortgesetzt.

56. 发明专利

DE102020213690B4 Verfahren zum Einstellen einer Form einer Kopfunterlage, Verfahren zum Bereitstellen von Bildgebungsdaten und System mit einer Kopfunterlage 未知
公开(公告)号：DE102020213690B4
公开(公告)日：2022-01-20
申请号：DE102020213690
申请日：2020-10-30
申请人： SIEMENS HEALTHCARE GMBH
发明人： HOFMANN BERND , SCHMIDT SEBASTIAN
IPC分类号： A61B6/04 , A61B5/055 , A61B6/00 , A61B6/03 , A61N5/10 , G06N3/02 , G06T7/10 , G06V30/194
摘要： Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Einstellen einer Form einer Kopfunterlage, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst:- Lagern eines Kopfes eines Patienten mittels der Kopfunterlage,- Empfangen von radiologischen Bilddaten, welche den Kopf des Patienten betreffen,- Berechnen einer Soll-Pose des Kopfes des Patienten basierend auf den radiologischen Bilddaten,- Berechnen eines Satzes von Landmarken an dem Kopf des Patienten basierend auf den radiologischen Bilddaten,- Berechnen einer Landmarken-Soll-Stellung, welche den Satz von Landmarken betrifft, basierend auf den radiologischen Bilddaten und der Soll-Pose des Kopfes des Patienten,- Erfassen von optischen Bilddaten, welche den Kopf des Patienten betreffen, mittels einer Kamera,- Berechnen einer Landmarken-Ist-Stellung, welche den Satz von Landmarken betrifft, basierend auf den optischen Bilddaten,- Berechnen, basierend auf der Landmarken-Ist-Stellung und der Landmarken-Soll-Stellung, von Steuerungsdaten für das Einstellsystem, um die Landmarken-Ist-Stellung durch die Form der Kopfunterlage im Sinne einer Angleichung an die Landmarken-Soll-Stellung zu beeinflussen,- Einstellen der Form der Kopfunterlage mittels des Einstellsystems basierend auf den Steuerungsdaten für das Einstellsystem.

57. 发明专利

GB2581422B Representation learning using joint semantic vectors 未知
公开(公告)号：GB2581422B
公开(公告)日：2022-01-19
申请号：GB201918277
申请日：2019-12-12
申请人： ADOBE INC
发明人： XINGYU LIU , HAILIN JIN , JOONYOUNG LEE
IPC分类号： G06T7/246 , G06N20/00 , G06T7/20 , G06V10/70 , G06V30/194
摘要： Technology is disclosed herein for learning motion in video. In an implementation, an artificial neural network extracts features from a video. A correspondence proposal (CP) module performs, for at least some of the features, a search for corresponding features in the video based on a semantic similarity of a given feature to others of the features. The CP module then generates a joint semantic vector for each of the features based at least on the semantic similarity of the given feature to one or more of the corresponding features and a spatiotemporal distance of the given feature to the one or more of the corresponding features. The artificial neural network is able to identify motion in the video using the joint semantic vectors generated for the features extracted from the video.

58. 发明授权

EP3640846B1 METHOD AND APPARATUS TO TRAIN IMAGE RECOGNITION MODEL, AND IMAGE RECOGNITION METHOD AND APPARATUS 有权
公开(公告)号：EP3640846B1
公开(公告)日：2024-02-21
申请号：EP19178016.2
申请日：2019-06-04
发明人： LEE, Wonhee , SON, Minjung , JUNG, Kyungboo , CHANG, Hyun Sung
IPC分类号： G06V10/82 , G06V30/19 , G06V30/194

59. 发明专利

IL285121B Deep learning system for cuboid detection 未知
公开(公告)号：IL285121B
公开(公告)日：2022-12-01
申请号：IL28512121
申请日：2021-07-25
申请人： MAGIC LEAP INC
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06V30/19 , G06V30/194 , G06V30/196 , G06V30/198 , G06V30/199
摘要： Systems and methods for cuboid detection and keypoint localization in images are disclosed. In one aspect, a deep cuboid detector can be used for simultaneous cuboid detection and keypoint localization in monocular images. The deep cuboid detector can include a plurality of convolutional layers and non-convolutional layers of a trained convolution neural network for determining a convolutional feature map from an input image. A region proposal network of the deep cuboid detector can determine a bounding box surrounding a cuboid in the image using the convolutional feature map. The pooling layer and regressor layers of the deep cuboid detector can implement iterative feature pooling for determining a refined bounding box and a parameterized representation of the cuboid.

60. 发明专利

DE102021205034A1 TRAINIEREN EINES MASCHINENLERNFÄHIGEN MODELLS ZUR SCHÄTZUNG DES RELATIVEN OBJEKTMASSSTABS 未知
公开(公告)号：DE102021205034A1
公开(公告)日：2022-11-24
申请号：DE102021205034
申请日：2021-05-18
申请人： BOSCH GMBH ROBERT
发明人： GROH KONRAD , SMEULDERS ARNOLD , SOSNOVIK IVAN
IPC分类号： G06V30/194
摘要： Es werden ein System und ein computerimplementiertes Verfahren zum Trainieren eines maschinenlernfähigen Modells zur Schätzung eines relativen Maßstabs von Objekten in einem Bild bereitgestellt. Für diesen Zweck können ein Merkmalsextraktor (F, 360) und ein Maßstabsschätzer (380), der einen maschinenlernfähigen Modellteil (G) umfasst, bereitgestellt werden. Der Merkmalsextraktor kann eine bekannte Art von Merkmalsextraktor sein, der zum Beispiel vortrainiert werden kann, während der Maßstabsschätzer durch das System und Verfahren zum Transformieren von durch den Merkmalsextraktor erzeugten Merkmalabbildungen in relative Maßstabschätzungen von Objekten trainiert werden kann. Für diesen Zweck kann der Maßstabsschätzer an Trainingsdaten auf eine spezifische, aber nicht beaufsichtigte Weise, die möglicherweise keine Maßstabskennzeichnungen erfordert, trainiert werden. Während der Folgerung kann der Maßstabsschätzer auf mehrere Bild-Patches eines Bildes angewandt werden. Die resultierenden Maßstabschätzungen auf Patch-Ebene können zu einer Szenengeometrieabbildung kombiniert werden, die eine Geometrie einer Szene, die in dem Bild abgebildet ist, angeben kann.

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