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1. 发明专利

GB2606258A System for and method of detecting changes 未知
公开(公告)号：GB2606258A
公开(公告)日：2022-11-02
申请号：GB202201349
申请日：2022-02-02
申请人： PREQIN LTD
发明人： GARY BROUGHTON , DHAMODHARAN VAIRAVEL , DARREN THORPE
IPC分类号： G06V30/41 , G06K9/62 , G06V20/52
摘要： Method of detecting changes to a webpage, document or image’s content comprising: obtaining a first 310 and second document image 320; determining a portion of the first image that differs from the second image at corresponding locations (312, 322, Figs.10&11); searching for the portion of the first image at different locations in the second image; and defining the portion as a relevant change if the portion is not found in the second image. Images may be scaled to identical dimensions (1002,Fig.8). Masks 300 may be applied to images to avoid consideration of high frequency changes (e.g. dates, times, feeds). Images may be converted to greyscale (1004,Fig.8). Determining differences may involve comparing greyscale pixel patterns to determine local structural similarity index measures (SSIM). Difference measures (SSIMs) may be binarized (1012,Fig.8) and subjected to contour analysis (1014,Fig.8) to determine bounding boxes (1016,Fig.8). Averaging local SSIMs may produce a global difference measure that is compared to a threshold to determine whether further processing is performed (1020-1024,Fig.8). The global threshold is dependent on the image content i.e. images or text. Optical character recognition may be used to determine text location thereby determining whether image differences coincide with the text location to indicate a relevant change.

2. 发明专利

CA3119249C QUERYING SEMANTIC DATA FROM UNSTRUCTURED DOCUMENTS 未知
公开(公告)号：CA3119249C
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CA3119249
申请日：2021-05-20
申请人： SAP SE
发明人： HOEHNE JOHANNES , REISSWIG CHRISTIAN
IPC分类号： G06V30/41 , G06F16/33 , G06N3/02
摘要： Disclosed herein are system, method, and computer program product embodiments for querying document terms and identifying target data from documents. In an embodiment, a document processing system may receive a document and a query string. The document processing system may perform optical character recognition to obtain character information and positioning information for the characters of the document. The document processing system may generate a two-dimensional character grid for the document. The document processing system may apply a convolutional neural network to the character grid and the query string to identify target data from the document corresponding to the query string. The convolutional neural network may then produce a segmentation mask and/or bounding boxes to identify the targeted data.

3. 发明专利

DE112020005095T5 AUTOMATISCHE TRENNUNG UND EXTRAKTION VON TABELLENDATEN UNTER VERWENDUNG VON MASCHINELLEM LERNEN 未知
公开(公告)号：DE112020005095T5
公开(公告)日：2022-08-04
申请号：DE112020005095
申请日：2020-10-20
申请人： IBM
发明人： ZHONG PETER , JIMENO YEPES ANTONIO JOSE , SHAFIEIBAVANI ELAHEH
IPC分类号： G06V30/41 , G06V10/82
摘要： Ein computerrealisiertes Verfahren zum Verwenden eines Modells für maschinelles Lernen (ML), um Tabellendaten automatisch aus einem Bild zu extrahieren, enthält ein Empfangen eines Satzes von Bildern von Tabellendaten und eines Satzes von Markup-Daten, die jeweils den Bildern von Tabellendaten entsprechen. Das Verfahren enthält des Weiteren ein Trainieren eines ersten neuronalen Netzwerks, um die Tabellendaten unter Verwendung der Markup-Daten in Zellen zu trennen, und ein Trainieren eines zweiten neuronalen Netzwerks, um unter Verwendung der Markup-Daten einen Inhalt der Zellen in den Tabellendaten zu ermitteln. Das Verfahren enthält des Weiteren ein Empfangen eines Eingabebildes, das erste Tabellendaten ohne jegliche Markup-Daten enthält, ein Erzeugen einer elektronischen Ausgabe, die den ersten Tabellendaten entspricht, durch ein Ermitteln der Struktur der ersten Tabellendaten unter Verwendung des ersten neuronalen Netzwerks und ein Extrahieren von Inhalt der ersten Tabellendaten unter Verwendung des zweiten neuronalen Netzwerks.

4. 发明专利

CA3135111A1 CHARACTER POSITIONING METHOD AND SYSTEM FOR CERTIFICATE DOCUMENT 未知
公开(公告)号：CA3135111A1
公开(公告)日：2022-04-20
申请号：CA3135111
申请日：2021-10-20
申请人： CANADA LTD 10353744
发明人： WANG YUAN
IPC分类号： G06V30/41 , G06N3/04 , G06V10/20 , G06V10/77 , G06V10/80
摘要： The present invention discloses to a license document character locating method and system, the method comprises: after inputting to be tested image into deep learning model, outputting spliced and fused feature map; performing image difference calculation on feature map marked with different indexes to obtain difference value of feature map; performing binarization calculation on the difference value of feature map; marking image connected component according to binarization calculation result; traversing all connected components and converting into locating coordinates, outputting coordinate set. The invention achieves the automatic recognition of the license document character with high positioning accuracy and supports character detection in any direction.

5. 发明公开

CN118038473A 一种文本识别方法、装置、设备及存储介质审中-公开
公开(公告)号：CN118038473A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410195020.2
申请日：2024-02-22
申请人：山东浪潮科学研究院有限公司
发明人：展恩昊 , 段强 , 姜凯 , 李锐 , 宁方刚
IPC分类号： G06V30/41 , G06V30/19
摘要：本申请公开了一种文本识别方法、装置、设备及存储介质，涉及文本识别技术领域，包括：获取初始模型；初始模型为利用预设多种版面结构类型对应的第一预设数量的文本识别任务训练得到的模型；确定当前的待识别文档对应的当前版面结构类型，并利用当前版面结构类型对应的第二预设数量的文本识别任务对初始模型进行训练得到目标模型；第二预设数量小于第一预设数量，且第二预设数量与第一预设数量之间的大小关系满足预设远小于条件；利用目标模型对待识别文档进行文本提取，并对提取到的目标文本进行识别得到文本识别结果。这样一来，本申请可以基于版面结构类型对模型进行二次训练调整，再进行文档提取，提高了结果的准确性，且适用多种识别场景。

6. 发明公开

CN118038248A 图像处理方法及装置、文字图像处理模型训练方法及装置审中-公开
公开(公告)号：CN118038248A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410044810.0
申请日：2024-01-11
申请人：浙江阿里巴巴机器人有限公司
发明人：万建强 , 宋思博 , 余文文 , 姚聪 , 杨志博
IPC分类号： G06V10/96 , G06V10/94 , G06V10/774 , G06V30/41 , G06V30/18
摘要：本说明书实施例提供图像处理方法及装置、文字图像处理模型训练方法及装置，其中所述图像处理方法包括：确定目标文字图像以及、与所述目标文字图像对应的目标任务标识；将所述目标文字图像以及所述目标任务标识，输入文字图像处理模型，获得所述目标文字图像中、与所述目标图像处理任务对应的目标文字识别结果，其中，所述文字图像处理模型通过样本文字图像、多个样本图像处理任务分别对应的样本任务标识、以及所述样本文字图像中、与各样本图像处理任务对应的样本文本识别结果训练获得；利用一个模型完成多个图像处理任务，简化了处理的整体链路，且能够提升不同任务间的信息交互与共享效率，实现更高效、更准确的处理。

7. 发明公开

CN118037496A 一种基于区块链技术的遗嘱管理系统及方法审中-公开
公开(公告)号：CN118037496A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311517244.2
申请日：2023-11-15
申请人：兰州新区大数据投资建设管理有限公司
发明人：何永强 , 郝占军 , 高玉洁 , 李文锐 , 张钊 , 赵丹阳 , 张超
IPC分类号： G06Q50/18 , G06V30/41 , G06V30/42 , G06F40/109 , G06F21/64 , G06F21/32
摘要：本发明涉及数据存储技术以及信息安全技术领域，且公开了一种基于区块链技术的遗嘱管理的方法，包括以下步骤：1）立遗嘱用户通过用户下载模块在手机、电脑或平板等智能化的工具上下载，下载完成后分别通过注册模块和认证模块对客户进行简单的认证处理；2）此处只会对使用者的面部扫描或指纹扫描以免后期的需要按写密码等需求提高便捷作用。该基于区块链技术的遗嘱管理系统及方法，通过手写遗嘱利用采集模块采集模块下自动对手写的进行分析配合遗嘱数据模块，以电子版方式呈现而出且期间利用融信链区块链系统、公正证处区块链系统、云储存模块和司法鉴定模块对电子版遗嘱进行储存和司法鉴定永久保存，从而能提高立遗嘱人员时的便捷性。

8. 发明授权

CN110992299B 一种检测浏览器兼容性的方法及装置有权转让
公开(公告)号：CN110992299B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN201811142994.5
申请日：2018-09-28
申请人：花瓣云科技有限公司
发明人：印杰 , 郭亚峰 , 杜闯 , 杨振兴
IPC分类号： G06F11/36 , G06T7/00 , G06T7/10 , G06T5/73 , G06T5/30 , G06V30/41
摘要：本发明实施例涉及一种检测浏览器兼容性的方法，方法包括：采集测试页面的页面图像，测试页面是被测浏览器加载的页面；对采集到的页面图像进行预处理；确定预处理后的页面图像的页面熵值，根据页面熵值确定被测浏览器是否存在兼容性问题。在浏览器兼容性测试中，通过采用图像熵算法、自动分割网页图像为子图以及动态阈值技术，解决了现有的图像对比测试技术检测不出网页未打开，显示为空白的问题。对于页面显示中未正常加载的小图片测试精确度大幅提升。本发明不需要人工介入，大幅降低了人力成本且后期免维护，并且大幅提升了浏览器兼容性自动化测试的性能。

9. 发明授权

CN117608545B 一种基于知识图谱的标准作业程序生成方法有权
公开(公告)号：CN117608545B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410065354.8
申请日：2024-01-17
申请人：之江实验室
发明人：田品 , 李炜铭 , 杨婧 , 马小雯 , 段曼妮 , 王佳玮 , 刘彦林 , 王永恒
IPC分类号： G06F8/30 , G06F16/36 , G06V30/41 , G06V30/418 , G06V30/413 , G06V30/162 , G06V30/19 , G06V30/146
摘要：本发明涉及一种基于知识图谱的标准作业程序生成方法，包括以下步骤：对标准作业程序进行知识图谱的本体设计；对不同类型的标准作业程序文档进行知识抽取的模板标注；基于OCR技术，对标准作业程序文档中的信息进行自动知识抽取；将抽取出的知识与本体概念对齐；构建出每个概念下的实体表；构建用于描述实体间关系的关系表；基于实体表和关系表，进行实体对齐处理；通过Neo4j构建出用于用户查询的图数据库服务。与现有技术相比，本发明将纸质或电子文档形式的标准作业程序数字化，能够有效实现标准作业程序的内容知识化、应用智能化。

10. 发明授权

CN115512368B 一种跨模态语义生成图像模型和方法有权
公开(公告)号：CN115512368B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211007329.1
申请日：2022-08-22
申请人：华中农业大学
发明人：向金海 , 蔡汶宏 , 张子强 , 朱焰新 , 肖书尧 , 章英
IPC分类号： G06V30/41 , G06V30/19 , G06F40/126 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/094
摘要：本发明提供了一种跨模态语义生成图像模型和方法，采用了深度学习领域的生成对抗网络技术，结合自然语言处理领域的Bert模型提取文本描述的特征向量作为图像生成的条件，从而生成符合文本描述的图像，实现了由文本描述产生图像的功能。本发明提出了自适应语义特征融合模块，通过跨模态的方式调整生成图像，将语义特征更好地融合到图像生成的过程中，更加有效地构建文本与图像之间的映射关系，使得生成图像更加贴合语义描述。本发明将对比学习的方法应用到跨模态语义图像生成研究中，提出基于对比学习的损失函数，通过其约束文本特征与图像特征之间的相关性增强最终生成图像与语义的一致性，极大提升了模型性能。

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