视频识别方法、装置、设备以及存储介质.pdf
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视频识别方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本申请公开了一种视频识别方法、装置、设备以及存储介质,属于计算机技术领域。通过本申请实施例提供的技术方案,能够对多个视频帧特征进行编号,得到的多个特征编号就能够表示对应的视频帧特征。在编号过程中,结合了视频帧特征之间的相似度,也即是若两个视频帧特征的编号相同,也就能够表示两个视频帧特征之间的相似度较高,进一步就能够表示两个视频帧特征分别对应的两个视频帧之间的相似度较高。采用视频帧特征的编号来确定视频的第一重复度信息,就快速反映视频中视频片段的重复情况。当第一重复信息符合目标条件时,就能够将视频确定为目标类
识别方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开提供了一种识别方法、装置、设备以及存储介质,涉及深度学习、计算机视觉、智慧城市等人工智能技术领域。该方法包括:获取目标图像;确定待监测对象在目标图像中的位置信息,记为第一位置信息;基于第一位置信息以及目标图像对应的转换矩阵,确定待监测对象在世界坐标系下的位置信息,记为第二位置信息,其中,转换矩阵用于将像素坐标系下的位置转换为世界坐标系下的位置;响应于确定待监测对象为停留状态且停留时间超过预设阈值,基于第二位置信息判断待监测对象的停留区域,执行与判断结果对应的操作。基于本公开提供的识别方法,能够快速对
文本识别方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开提供了文本识别方法、装置、设备以及存储介质,涉及深度学习技术领域。具体实现方案为:接收目标图像;利用预先训练的轻量化文本检测网络对目标图像进行文本检测,得到文本检测框;利用预先训练的轻量化文本识别网络对文本检测框中的文本进行识别,得到文本识别结果。本实现方式能够利用轻量化网络进行文本识别,从而提高文本识别的效率,并且对硬件的要求不高。
账户识别方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本申请公开了一种账户识别方法、装置、设备以及存储介质,属于支付领域。通过本申请实施例提供的技术方案,使用了条件匹配和模型识别结合的方式对第一类目标账户的进行识别。对于条件匹配来说,针对虚拟资源转出次数异常的账户,对其资源转出信息进行条件匹配,根据匹配的结果确定一个类型参数。对于模型识别来说,结合异常账户的资源转出信息和账户特征信息进行分类,得到另一个类型参数。基于两个类型参数进行融合后得到的类型参数对异常账户的进行识别,这样能够提高第一类目标账户识别的实时性和准确性。
表单识别方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开提供了表单识别方法、装置、设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域。具体实现方案为:电子设备可以获取第一图像,第一图像包括目标表单的图像内容,目标表单包括多个文本实体单元。电子设备可以对第一图像进行矫正,得到第二图像。电子设备可以基于第二图像获取多个文本实体单元中每个文本实体单元的文本特征,并基于多个文本实体单元的文本特征,得到每个文本实体单元的实体类别和多个文本实体单元的关系信息。最后,电子设备可以基于多个文本实体单元的实体类别和多个文本实体单元的关系