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公开(公告)号：CN111652269B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010324194.6
申请日：2020-04-22
Applicant: 浙江盈狐云数据科技有限公司 , 浙江工商大学
IPC: G06V10/764 , G06N20/00 , G06V10/762 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于群智交互的主动机器学习方法及装置。本发明主要利用众包形式的训练集的获取方式并与主动机器相结合，提出了一种增强式的主动机器学习方法及装置。在训练集的获取过程中，充分利用机器标注对于众包过程的引导作用。并且基于汇集结果确定性的变化率，提出了一种面向众包的迭代优化工作流，该工作流可控制众包冗余度及汇集结果的准确度。同时在学习阶段，基于测试集的信息熵，提出了一种主动机器学习中迭代过程的控制方式，从而保障主动机器学习的可靠性。
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公开(公告)号：CN111652268A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010323458.6
申请日：2020-04-22
Applicant: 浙江盈狐云数据科技有限公司 , 浙江工商大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于重采样机制的不平衡流数据分类方法，本发明通过周期性更新机制可以同时处理多种类型的概念漂移；在先前模型的更新过程中始终强调易错分类的样本和小样本；在重采样过程中同时考虑了概念漂移和复杂数据分布的影响；为了限制模型的时间和空间花销，集成框架中只保留最新若干基础分类器，在最终对测试样本的标签进行分类时，综合考虑了所有基础分类器和候选分类器的预测结果，并进行加权。每个先前基础分类器的权重取决于其分类性能，而候选分类器的权重只取决于当前的类别分布，有效地避免使用交叉验证机制，可以保证方法的实时性，还可以提高模型对突变型概念漂移处理的效率。
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公开(公告)号：CN103177097B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201310087554.5
申请日：2013-03-19
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度分布统计信息的图像样本库特征表示方法。本发明包括如下步骤：首先根据某类样本的图像尺寸与特点选择一定数目的位置点对集；然后对该类所有样本计算位置点领域内的灰度平均值，根据样本中位置点对的两个灰度平均值确定一个位置点对间的相互关系；继而在同一类样本之间，该类样本与其他类样本之间，确定这些位置点对相互关系的可信度与相关度；最后从初始的位置点对集中筛选出可信度高、相关度小的部分位置点对及其相互关系，作为该类样本的特征表示。本发明特别适用于分辨率低，且图像结构特征明显的图像样本库－比如车标和路标－的特征提取与表示。
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公开(公告)号：CN115187972A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210223171.5
申请日：2022-03-07
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征对比的菜品识别方法，包含以下步骤：通过摄像头采集待识别的图片；通过深度学习算法检测图片中的托盘、饮料和餐盘；根据菜品的坐标进行逻辑判断，过滤干扰区域获得待识别区域；判断待识别区域是否为静止状态；在待识别区域为静止状态时使用深度学习算法识别待识别区域获得对应菜品名称；根据菜品名称从数据库中匹配出菜品对应的菜品信息。本发明所提供的基于特征对比的菜品识别方法，提高了菜品的识别效率和识别精度，极大的改善了餐厅的智能化程度。
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公开(公告)号：CN113160357A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110373475.5
申请日：2021-04-07
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开一种信息审核方法、系统、计算机可读存储介质，其中方法包括以下步骤：获取原始图像，基于预设的尺度，对所述原始图像进行模糊处理，获得与所述尺度一一对应的模糊图像；基于所述原始图像和所述模糊图像计算反射数据，基于所得反射数据生成相应的优化图像；对所述优化图像进行数据提取，获得至少一条特征信息，所述特征信息具有标签；基于标签对所述特征信息进行审核，获得审核结果。本发明通过对原始图像进行优化提高识别准确率，从而能够对原始图像所包含特征信息进行自动提取，并基于标签对特征信息进行自动审核，以实现快速、自动审核信息的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104935832B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201510151211.X
申请日：2015-03-31
Applicant: 浙江工商大学
IPC: H04N5/272
Abstract: 本发明公开了针对带深度信息的视频抠像方法，包括计算每帧图像的三分图；对视频进行分段，使每个视频分段内的帧间保持连贯；获得各帧的未知区域内各像素最优的前景和透明度估算值；获得该视频分段中所有未知区域内像素的全局优化解；完成整段视频的抠像处理。本发明适合于对具有帧间连贯性的视频序列进行快速高效的前景目标提取，能够保持视频抠像的时空一致性，减少闪烁和视觉突变，提高了抠像计算效率。
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公开(公告)号：CN104881630B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201510148453.3
申请日：2015-03-31
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了基于车窗分割与fuzzy特征的车辆识别方法，通过提取辆前脸图像的边缘；然后根据边缘进行四边形拟合，从而快速分割出车辆前窗挡风玻璃轮廓；接着提取挡风玻璃范围内的HSV图像直方图特征；最后通过HSV直方图的区域Fuzzy差异度量对比来检索车辆。本发明摆脱了单一依靠车牌检索的不可靠性，提高了车辆图像检索的效果。
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公开(公告)号：CN103065141B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201310031392.3
申请日：2013-01-24
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，公开了一种基于色彩聚类的车牌定位方法：1）将包含车牌影像的彩色源图像转换为灰度图；2）将所述车牌影像所在区域均匀划分为方格；3）分别计算方格内部所有像素点的垂直边缘响应之和，将垂直边缘响应之和超过阈值的方格选定为待选方格；4）将所述彩色源图像转换为HSV色彩空间，分别计算所述候选集中方格的色彩模式列表；5）对所述候选集中的方格进行聚类，得到车牌候选区域列表；6）选择一个区域为车牌区域；7）应用Canny算法对所述车牌区域进行边缘检测，应用霍夫变换获得所述边缘的精确位置。本发明的优点在于，具有较强的图像识别能力，能够在道路光照条件复杂的情况下，对图像中的车牌区域进行快速准确的定位。
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公开(公告)号：CN103177097A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310087554.5
申请日：2013-03-19
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度分布统计信息的图像样本库特征表示方法。本发明包括如下步骤：首先根据某类样本的图像尺寸与特点选择一定数目的位置点对集；然后对该类所有样本计算位置点领域内的灰度平均值，根据样本中位置点对的两个灰度平均值确定一个位置点对间的相互关系；继而在同一类样本之间，该类样本与其他类样本之间，确定这些位置点对相互关系的可信度与相关度；最后从初始的位置点对集中筛选出可信度高、相关度小的部分位置点对及其相互关系，作为该类样本的特征表示。本发明特别适用于分辨率低，且图像结构特征明显的图像样本库－比如车标和路标－的特征提取与表示。
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