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公开(公告)号：WO2023080450A2
公开(公告)日：2023-05-11
申请号：PCT/KR2022/014489
申请日：2022-09-27
Applicant: 주식회사 카카오브이엑스
IPC: A63B57/00 , A63B71/06 , G01S19/14 , B64C39/02 , B64D47/08 , A63H30/04 , G06V40/16 , H04N21/2187 , G06K19/07
Abstract: 본 발명은 노 캐디 시스템에 관한 것으로, 각 유저의 허리에 착용된 가방에 넣어있고, GPS(Grobal Positioning System)가 탑재된 적어도 하나의 GPS 탑재 디바이스; 복수의 골프팀에 속하는 각 유저별 영상을 저장하고, 각 유저별 영상을 분류하여 디스플레이 장치에 디스플레이하는 서버; 및 골프팀 당 1대가 배치되며, 객체인식 및 행동인식을 통해 스윙동작을 시작하는 유저를 포커싱하는 카메라가 GPS가 탑재되고, GPS 탑재 디바이스에서 발생하는 GPS의 신호를 감지하여 골프팀에 속하는 각 유저를 추적하고, 촬영된 각 유저의 영상을 서버로 송신하는 유저추적장치를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2023078442A1
公开(公告)日：2023-05-11
申请号：PCT/CN2022/130245
申请日：2022-11-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于特征组的查询树多标签并发识别方法及系统，其根据标签返回的数据串的特征将整个数据串空间划分为多个互不相交的子集，每个子集包含若干个不同的数据串，子集中的每个数据串可以视为一个完整标签ID或部分ID，且每个子集都对应的唯一的查询前缀，该前缀的长度固定，不会随着碰撞发生的实际位置动态增长，当来源于同一个子集的多个数据串同时返回时，读写器可以在一个时隙中同时识别它们，消除了传统方法中碰撞时隙无法被充分利用的问题，极大的加快了查询速度，有效的减少了查询次数，提高了查询效率，减少了信息的传量。
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公开(公告)号：WO2023078041A1
公开(公告)日：2023-05-11
申请号：PCT/CN2022/124693
申请日：2022-10-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于自适应比例学习的肿瘤组织病理分类系统及方法，首先获取若干病理切片并进行数字化扫描，将扫描后的病理图像按照分类任务目标类别进行人工标注，构建数据集；然后利用RGB通道和灰度值的差值分布特征分割组织前景，构建包含多级放大倍数的图像块的训练数据组；最后进行多级放大倍数整合，组合了各级放大倍数和整合放大倍数的交叉熵函数形成损失函数，实现多放大倍数整合学习；通过自适应比例学习，对图像全局比例标签和未达到最低比例的图像块训练权重进行动态调整，扩大数据利用率，实现快速收敛。在日常肿瘤组织的病理检查中，在尽可能低地增加额外工作负担的基础上，最大限度地提升检出率。
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公开(公告)号：WO2023077742A1
公开(公告)日：2023-05-11
申请号：PCT/CN2022/088965
申请日：2022-04-25
Applicant: 新东方教育科技集团有限公司
Abstract: 一种视频处理方法及装置、神经网络的训练方法及装置。该视频处理方法包括：获取至少一个帧图像和音频片段；对至少一个帧图像进行预处理，得到面部区域的嘴部特征信息；基于嘴部特征信息和音频片段，使用视频处理网络对至少一个帧图像进行处理，得到目标视频，其中，目标视频中的对象具有与音频片段同步的嘴型变化，嘴部特征信息至少用于向视频处理网络提供每个对象的面部区域和嘴部的基本轮廓，以及每个对象的面部区域和嘴部的位置关系。在该视频处理方法中，利用嘴部特征信息向视频处理网络提供脸部与嘴部的大致轮廓与位置，方便网络生成更加准确的嘴部区域，所得到的目标视频的嘴型部分匹配度更高，准确度也更高。
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公开(公告)号：WO2023076549A1
公开(公告)日：2023-05-04
申请号：PCT/US2022/048155
申请日：2022-10-28
Applicant: EMERSON DIGITAL COLD CHAIN, INC.
Inventor： AXELSSON, Alexander , LAWLER, Casimir E., Jr.
Abstract: Exemplary embodiments are disclosed of systems and methods for quality monitoring of a pallet(s) of goods in a cargo during transit, comprising: one or more pallet temperature performance tags; one or more portable monitoring devices; one or more control box temperature performance tags; and one or more pallet level shipping labels.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2023075538A1
公开(公告)日：2023-05-04
申请号：PCT/KR2022/016795
申请日：2022-10-31
Applicant: 주식회사 람다
Inventor： 이상훈
Abstract: 본 발명은 반사입자를 포함하는 필름에서 3차원 특징점을 추출하여 복제여부를 판단할 수 있는 정품 인증 방법을 제공하는 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 정품 인증 방법은 식별코드에 서로 다른 각도로 광을 조사하여 촬영한 제1 이미지와 제2 이미지를 카메라로부터 획득하는 단계, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지로부터 상기 식별코드의 3차원 특징점을 식별하는 단계 및 상기 특징점에 기초하여 상기 식별코드의 복제 여부를 판단하는 단계를 포함하고, 상기 식별코드는 내부에 무작위로 배치된 복수의 반사입자를 포함하는 소정 두께의 인증 필름을 포함한다.
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公开(公告)号：WO2023071578A1
公开(公告)日：2023-05-04
申请号：PCT/CN2022/118680
申请日：2022-09-14
Applicant: 北京有竹居网络技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种文本对齐语音的方法、装置、设备及介质，该方法包括：电子设备对视频的视觉分量进行识别，获得包括视频中文本所在的空间位置、文本出现和消失的时间以及文本的内容的第一识别结果，对视频的语音分量进行识别，获得包括视频中语音对应的至少一个单词以及至少一个单词出现的时间的第二识别结果，根据第一识别结果进行编码获得第一特征，对第二识别结果进行编码获得第二特征，然后根据第一特征和第二特征获得融合特征，通过分类器获得融合特征对应的文本是否对齐语音的属性，以实现文本对齐。
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公开(公告)号：WO2023071322A1
公开(公告)日：2023-05-04
申请号：PCT/CN2022/107453
申请日：2022-07-22
Applicant: 深圳思谋信息科技有限公司 , 上海思谋科技有限公司
Abstract: 一种识别二维码定位码区的方法，包括：将包含二维码的图像中识别为疑似二维码的定位码区的线段作为候选线段；基于各候选线段在图像中的位置，将各候选线段聚类形成多个候选线段簇；根据各候选线段簇的簇内线段密集度，确定多个候选线段簇中的密集候选线段簇；根据各密集候选线段簇对应的长度统计信息，在各密集候选线段簇间进行长度近似匹配，并将匹配结果为长度近似的密集线段簇所包含的候选线段确定为定位码区的线段；根据所确定的定位码区的线段在图像中的位置，得到定位码区在图像中的位置。
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公开(公告)号：WO2023071209A1
公开(公告)日：2023-05-04
申请号：PCT/CN2022/098028
申请日：2022-06-10
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京智芯半导体科技有限公司
IPC: G06K7/10 , G06K17/00 , H03K17/687
Abstract: 本发明提供一种智能开关电路、系统、应用智能开关系统的电路及芯片，属于射频识别器件领域。所述智能开关电路包括：RFID标签模块、自保持继电装置和通断元件；所述RFID标签模块与所述自保持继电装置连接，所述自保持继电装置与所述通断元件连接；所述RFID标签模块在与读写器通信时激活，并输出电能到所述自保持继电装置；所述自保持继电装置在电能的作用下控制所述通断元件切换通断状态。本发明的智能开关电路在与读写器通信时激活，并输出电能驱动自保持继电装置控制通断元件切换通断状态，从而实现开关功能，克服了现有的智能开关需要通讯功能处于开启状态，耗电量高的不足。
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公开(公告)号：WO2023071188A1
公开(公告)日：2023-05-04
申请号：PCT/CN2022/096440
申请日：2022-05-31
Applicant: 上海商汤智能科技有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本公开提供了一种异常行为检测的方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取在预设管理区域内采集的视频帧；检测视频帧中的阻碍对象，以及位于阻碍对象两侧的目标对象；根据位于阻碍对象两侧的目标对象之间的距离，将位于阻碍对象不同侧的多个目标对象进行配对，得到目标对象检测对；并确定包含目标对象检测对的目标视频帧区域；利用训练好的行为检测神经网络对目标视频帧区域进行异常行为检测。本公开中的目标视频帧区域对应的可以是存在异常行为的区域，避免了其它无关区域对于异常行为检测的影响，检测的准确率较高，且由于利用训练好的行为检测神经网络直接进行异常检测，显著提升了检测效率。
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