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基于Handle标识定位的图像识别防伪方法及图像识别防伪系统
本公开提供了一种基于Handle标识定位的图像识别防伪方法及图像识别防伪系统,旨在解决现有技术中商品的防伪标识图像本身容易被复制仿造,从而导致商品假冒难易辨识真伪的问题。基于Handle标识定位的图像识别防伪方法,包括接收客户端防伪识别图像；将原商品防伪识别图像与客户端防伪识别图像进行对比；当相似度大于设定值时,判断待验证商品为原商品；当相似度小于预设值时,判断商品为疑似假货；原商品防伪识别图像的制作方法为：在商品上设置防伪识别区；在防伪识别区内设置Handle标识二维码,并在防伪识别区内随机的位置设置标志性符号。每个商品上均设有独立的Handle标识二维码,标志性符号的位置是随机设置,极难实现批量造假。
一种多层三值主元与双向长短期记忆融合的文本识别方法
本发明涉及文本识别技术领域,涉及一种多层三值主元与双向长短期记忆融合的文本识别方法,其包括以下步骤：一、输入场景图像；二、经过基于多层融合的TPCANet模型获得图像特征输出；三、将图像特征输入BLSTM网络预测置信度；四、输入全连接进行预测最可能的文本框坐标；五、根据文本框坐标在原图像上进行目标文本框的切割；六、将切割得到的文本框输入基于多层融合的TPCANet模型提取包含更多文本信息及空间信息的特征输出；七、继续输入BLSTM网络预测特征序列对应字符的概率；八、将带概率的序列输入CTC网络预测最大概率的序列,实现转录,从而输出所需要的文本序列。本发明具有较佳的识别能力。
一种基于MASK RCNN的农作物图像分割提取算法
本发明属于深度学习与图像处理算法技术领域,具体涉及一种应用于Mask Rcnn图像处理算法的网络结构设计与实现及增添边缘损失方法。本发明提出了一种基于Mask Rcnn的农作物图像分割提取算法。首先对Fruits 360数据集进行预处理,利用PyTorch深度学习框架搭建改进Mask Rcnn网络模型构架,在网络设计中增添路径聚合与特征增强功能,优化了区域提取网络和特征金字塔网络。通过ROIAlign中的双线性插值法来保存特征图的空间信息,最后为进一步提高分割掩模边缘精度,在ROI输出的mask分支中增添微全连接层,并使用sobel算子预测目标边缘,在损失函数中加入边缘损失。通过与传统图像提取算法对比实验结果表明,本发明方法性能优异,准确性、鲁棒性和网络的泛化性能均有更优良的表现。
一种基于图像生成技术的垃圾物品图像数据集构建方法
本发明涉及一种基于图像生成技术的垃圾物品图像数据集构建方法：搜集整理单目标垃圾图像数据集；利用U2-Net模型得到单个垃圾物品的mask图像；对单个垃圾物品进行抠图,构成Crop数据集；从Crop数据集中随机抽取多张图像,依次随机粘贴在一张大的纯色背景图上；合成多张图像构成Syn数据集；将采集的少量多目标真实图视为目标域,Syn数据集视为源域,用CycleGAN模型进行风格转换；对风格转换结果进行优化处理,得到最终合成图。本发明的一种基于图像生成技术的垃圾物品图像数据集构建方法,将繁杂的数据采集和标注过程交给计算机自动完成,可显著提高数据集的构建效率,降低人工成本。
文本处理方法、装置、终端及存储介质
本公开的实施例提供了一种文本处理方法、装置、终端及存储介质。方法包括：响应于预设操作事件,获取文本的目标图像；对目标图像进行图像拼接,得到拼接图像。本公开通过目标图像的获取以及图像拼接,可以用于实时获取文本图像和文字轨迹。
答题图片识别方法、批阅装置及存储介质
本申请涉及一种答题图片识别方法、批阅装置及存储介质。所述识别方法包括：根据作业或试卷的页数选择与所述页数相同的答题识别模板；根据各幅答题原始图片的识别区域和所述答题识别模板上预设的匹配区域进行灰度匹配,确定各幅答题原始图片的第一灰度匹配值；所述作业或试卷的每页扫描图片生成一页答题原始图片；根据各幅答题原始图片的灰度匹配值确定是否需对各幅答题原始图片进行旋转后识别；在判定不需要旋转时,根据所述答题识别模板对各幅答题原始图片进行识别；在判定需要旋转时,根据所述答题识别模板对各幅答题旋转图片进行识别。本申请有效解决由于收集的试卷或作业的方向不一致而导致重新扫描识别的问题。
有痕阅卷方法、批阅装置及存储介质
本申请涉及一种有痕阅卷方法、批阅装置及存储介质,所述有痕阅卷方法包括：根据预先设置的批阅分数区域模板确定试卷扫描图片上的各个批阅分数区域；对于每个批阅分数区域,根据该批阅分数区域中分数总数将该批阅分数区域划分为多个识别区域；根据各个识别区域的阅卷痕迹确定被选择的识别区域；根据被选择的识别区域对应的分数,确定该批阅分数区域的分数。本申请可以实现主观题阅卷,阅卷分数修改方便；阅卷对于笔的颜色没有限制,对于试卷的纸张无要求,有效降低了试卷及阅卷成本。
一种基于模板旋转匹配的指针仪表读数的方法及系统
本申请公开了一种基于模板旋转匹配的指针仪表读数的方法及系统,其涉及仪表智能读数技术领域,该方法包括：获取包含指针仪表图形的采集图像；基于模板旋转匹配法定位并截取所述采集图像中的所述指针仪表图形；对所述指针仪表图形进行处理,得到所述指针仪表图形的二值图像；根据所述二值图像,识别获取指针旋转中心点和指针长度；基于所述指针旋转中心点和所述指针长度获取指针位置、仪表起始刻度和仪表终止刻度；基于所述指针仪表图形中的刻度分布,根据所述指针位置、所述仪表起始刻度和所述仪表终止刻度计算仪表读数。本申请具有获取所有指针仪表的读数所消耗的人力较少的优点。
音视频采集设备控制方法、装置、电子设备和存储介质
本发明公开了一种音视频采集设备控制方法、装置、电子设备和存储介质。其中,所述方法包括获取目标用户的历史位置数据；基于所述历史位置数据,构造位置特征向量；基于所述位置特征向量,判断所述目标用户出现的第一位置；根据所述第一位置,确定对所述第一位置进行音视频采集的至少一个音视频设备；控制所述至少一个音视频设备执行对所述目标用户的音视频采集的操作。本发明能够根据用户的历史位置数据提前预判用户可能出现的位置,进而提前控制该位置相应的音视频采集设备开启以进行音视频数据的采集,防止音视频采集设备在采集数据时遗漏重要数据。
一种图像显示方法及装置、电子设备
本申请公开了一种图像显示方法及装置、电子设备,该方法包括：响应于图像显示指令,获取待显示的图像并转换为灰度图像；将所述灰度图像的第一图像特征输入分类模型,所述分类模型用于根据输入的第一图像特征预测所述灰度图像为文本图像或非文本图像的模型；根据分类模型的预测结果确定所述灰度图像为文本图像时,提升所述图像的对比度并显示；确定分类模型预测的分类结果为非文本图像时,将所述灰度图像的第二图像特征与预置的至少一个文本图像特征模板逐一匹配；当存在匹配成功的文本图像特征模板时,提升所述图像的对比度并显示。实现了更精确地识别出文本图像,消除了抖点算法引起的麻点。

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