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公开(公告)号：CN107491730A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710575858.4
申请日：2017-07-14
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06K9/00449 , G06F16/245 , G06K9/3241 , G06K9/3275 , G06K9/342 , G06K9/4604 , G06K9/4633 , G06K9/6255 , G06K9/6267 , G06K2209/01
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的化验单识别方法，其通过对化验单结构的调查分析，设计了一套能准确分割化验单各区域并进行有效清理的算法，规范并细分了从手机拍摄的化验单照片如何一步步进行处理最后得到清晰的图像，并使用成熟的开源OCR引擎进行识别；在化验单图像处理流程的各个阶段本发明都做了周全的考虑，优化了性能，提高了图像处理的效率；进行识别后，本发明利用化验项目信息数据库建立的化验单项目词库实现了对识别引擎模式自动选择和对识别结果智能纠错，提高化验单识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN107195069A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710509012.0
申请日：2017-06-28
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G07D7/2008 , G07D7/2016
Abstract: 本发明公开了一种人民币冠字号自动识别方法，其通过对人民币图像结构布局的深刻认识，设计实现了一套能准确识别人民币边缘、朝向和冠字号区域的算法。本发明通过高效的算法实现和精心设计的处理步骤，借助成熟OCR引擎的功能，大大提升了冠字号识别的速度；通过对OCR引擎识别效果科学的统计分析和对冠字号模式的认识，综合利用多个引擎的优势，成功的将成熟的开源OCR引擎应用于冠字号识别这一特定领域，并且保证了冠字号识别的准确率，提供了极高的识别速度。
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公开(公告)号：CN108573276B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810200443.3
申请日：2018-03-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高分辨率遥感影像的变化检测方法，该方法首先在经过必要的正射校正、影像配准、直方图匹配等预处理后，使用超像素分割与合成算法对多时相遥感图像进行分块，并以超像素为单位进行局部特征的计算和样本选择，实现对影像中具有明显倾向性的变化或未变化区域的自动标注；之后，以标注结果为样本训练孪生卷积神经网络，对图像变化情况进行分类，并进行降噪和形态学滤波等后处理，得到最终的变化检测结果。实验表明，在高分二号卫星遥感影像数据集上，本发明方法的各项指标都大大优于传统变化检测算法，Kappa系数平均提升0.3，平均总体错误率低于3.5％，检测结果具有更高的实用价值。
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公开(公告)号：CN108573276A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810200443.3
申请日：2018-03-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高分辨率遥感影像的变化检测方法，该方法首先在经过必要的正射校正、影像配准、直方图匹配等预处理后，使用超像素分割与合成算法对多时相遥感图像进行分块，并以超像素为单位进行局部特征的计算和样本选择，实现对影像中具有明显倾向性的变化或未变化区域的自动标注；之后，以标注结果为样本训练孪生卷积神经网络，对图像变化情况进行分类，并进行降噪和形态学滤波等后处理，得到最终的变化检测结果。实验表明，在高分二号卫星遥感影像数据集上，本发明方法的各项指标都大大优于传统变化检测算法，Kappa系数平均提升0.3，平均总体错误率低于3.5％，检测结果具有更高的实用价值。
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