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公开(公告)号：CN109788079A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711130020.0
申请日：2017-11-15
申请人： 瀚思安信(北京)软件技术有限公司
摘要： 一种DGA域名实时检测方法和装置，其将原始域名转换为多维数值向量，输入到基于ImageNet数据集预训练好的深度学习模型，生成域名特征，并基于生成的域名特征训练域名分类器，基于训练得到的域名分类器对DGA域名进行分类和预测。该方法首次将基于ImageNet数据集预训练好的深度学习模型从视觉图像分类检测领域用于对DGA域名的实时检测，避免了在DGA域名检测中对深度学习模型的高强度训练和参数权重调整过程，具有较高的检测率和更快的检测速度。
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公开(公告)号：CN109697508A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201710990577.5
申请日：2017-10-23
申请人： 北京深鉴智能科技有限公司
CPC分类号： G06K9/62 , G06N3/08 , G06K9/6223
摘要： 本公开提供一种利用非均匀量化和查找表加速神经网络计算的方法和系统。根据本发明的方法(300)，对神经网络的每一层的参数进行非均匀量化(S310)。同时，对神经网络的每一层的输入进行非均匀量化(S320)。通过将每一层的参数的所有量化值与每一层的输入的所有量化值进行乘法运算，构建每一层的查找表(S330)。在进行神经网络的前向计算时，对于每一层的参数与输入的乘法运算，从该层的查找表中查找乘法运算的结果，逐层计算直至全部完成(S340)。本发明对神经网络的参数和输入都进行了非均匀量化，并进一步采用查找表代替乘法运算，从而加速了神经网络的计算。
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公开(公告)号：CN109214403A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201710546203.4
申请日：2017-07-06
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
CPC分类号： G06K9/46 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06K9/6256 , G06K9/4671 , G06K9/6268 , G06N3/0454
摘要： 本申请提供一种图像识别方法、装置及设备、可读介质，所述方法包括：获取待识别的图像；获得待识别的图像的特征图像，所述特征图像用于描述待识别的图像的特征；从所获得的特征图像中选取至少两个描述目标对象的特征集；基于所选取的特征集对目标对象进行识别。实施本申请，从特征图像中选取能够描述目标对象的特征时，从所述特征图像内不同区域选取多个特征集，能有效代表图像中不同位置的同类目标对象，因此能更准确地识别出目标对象。
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公开(公告)号：CN108460464A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201710094563.5
申请日：2017-02-22
申请人： 中兴通讯股份有限公司
CPC分类号： G06K9/62 , G06N99/00 , G06K9/6256 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种深度学习训练方法及装置，用以解现有深度学习领域中深度学习模型收敛较慢的问题。所述方法包括：在每次迭代训练中，根据各训练数据实例的损失值，从批量训练数据实例中确定出所有困难实例；放弃学习非困难实例的特征，学习所述所有困难实例的特征。本发明中训练方法及装置通过计算训练迭代中训练数据实例的损失值，获得对该次迭代具有较大作用数据实例，并用于对模型进行训练；也就是说集中训练困难实例，加快了模型的收敛速度。
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公开(公告)号：CN108366765A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201780004122.X
申请日：2017-11-14
申请人： 纽洛斯公司
摘要： 一种用于检测人类对象对阈下刺激的阈下面部反应的系统和方法。方法包括：接收捕获的与向多个人类对象呈现阈下目标刺激大致时间锁定的第一面部反应数据；接收捕获的与向多个人类对象呈现阈下衬托刺激大致时间锁定的第二面部反应数据；接收捕获的来自目标人类对象的针对阈下刺激的未识别面部反应数据；使用利用阈下反应训练集训练的机器学习模型，来确定目标人类对象的未识别面部反应数据是对阈下目标刺激做出反应的目标概率测量，阈下反应训练集包括第一捕获的面部反应数据和捕获的第二面部反应数据；以及输出目标概率测量。
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公开(公告)号：CN108352069A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201680065655.4
申请日：2016-12-12
申请人： 徕卡生物系统公司
CPC分类号： G06F19/24 , G06K9/00 , G06K9/0014 , G06K9/62 , G06K9/80 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06T2207/30024
摘要： 自动核分割。在实施方案中，确定数字图像中的多个超像素。对于所述超像素中的每一者，识别位于所述超像素的搜索半径内的任何超像素，并且对于所述超像素与位于所述超像素的所述搜索半径内的任何所识别的超像素之间的每个唯一局部组合，确定所述局部组合的局部得分。基于所述所确定的局部得分来识别局部组合的多个全局集合中的具有最佳全局得分的一个全局集合。
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公开(公告)号：CN108345822A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201710054366.0
申请日：2017-01-22
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 曾超
CPC分类号： G06K9/00 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T17/05 , G06K9/00791 , G06K9/4633 , G06K9/6218 , G06K9/6247 , G06K9/6267 , G06K9/6288
摘要： 本发明实施例公开了一种点云数据处理方法及装置，其中，所述方法包括：对采集到的各帧点云数据进行分类，得到低矮地物点云数据；沿车行轨迹从所述低矮地物点云数据中提取候选护栏点云数据；对候选护栏点云数据进行空间聚类，得到各候选护栏点云集合；对聚类得到的各候选护栏点云集合进行识别，并剔除干扰点云集合，得到道路中央分隔带护栏的点云数据；对所述道路中央分隔带护栏点云数据进行三维曲线拟合，获得在高精度地图中表示的道路中央分隔带护栏数据。
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公开(公告)号：CN105821538B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201610251096.8
申请日：2016-04-20
申请人： 广州视源电子科技股份有限公司
IPC分类号： D01H13/32
摘要： 本发明涉及一种细纱断裂的检测方法和系统。本发明是先获取包含目标细纱的图像，再利用训练后的卷积神经网络对其作前向计算，得到目标细纱属于细纱断裂的第一概率和属于细纱未断裂的第二概率，最后根据第一概率和第二概率的大小来确定细纱是否断裂。此方案相比人工巡查的方式，大量节约了工人的巡查时间，提高了效率，同时，相比简单的图像分析技术，由于卷积神经网络的强大表达能力，采用训练后的卷积神经网络来判断细纱是否断裂，极大地提高了识别细纱是否断裂的精确程度。
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公开(公告)号：CN104067296B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201280063432.6
申请日：2012-12-20
申请人： 康耐视公司
CPC分类号： G06K9/18 , G06K7/00 , G06K7/10 , G06K7/10722 , G06K7/1413 , G06K7/1456 , G06K7/146 , G06K7/1478 , G06K9/00503 , G06K9/00973 , G06K9/46 , G06K9/50 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种沿着投影线从二维数字图像中抽取一维数字信号的方法和装置。公开的实施例提供了其中存储有数字图象的图像存储器、工作内存、直接存储器存取控制器、保存多个转移模板的表格存储器以及处理器。所述处理器响应于投影线的取向从表格存储器中选择转移模板，从选择的转移模板和投影线参数中计算自定义的转移参数的集合，将所述转移参数传送至直接存储器存取控制器，控制所述直接存储器存取控制器将来自图像存储器的数据转移到由所述转移参数指定的工作内存中，并且使用至少一部分由直接存储器存取控制器转移至工作内存中的数据计算一维数字信号。
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公开(公告)号：CN108073928A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201611032450.4
申请日：2016-11-16
申请人： 杭州海康威视数字技术股份有限公司
发明人： 何海峰
摘要： 本申请实施例提供了一种车牌识别方法及装置。所述车牌识别方法包括：获得待识别车牌图像，并确定所述待识别车牌图像中的第一车牌区域；识别所述第一车牌区域中的字符，获得第一字符识别结果；判断所述第一字符识别结果中的所有字符是否位于同一行内；如果是，则根据所述第一车牌区域和预先保存的双层车牌字符分布特征，确定所述待识别车牌图像中未识别出车牌号码的第二车牌区域；识别所述第二车牌区域中的字符，获得第二字符识别结果；合成所述第一字符识别结果和第二字符识别结果，获得所述待识别车牌图像的车牌号码。本实施例能够提高车牌识别过程的效率。
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