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    • 4. 发明公开
    • SYSTEMS, METHODS AND ARTICLES FOR READING HIGHLY BLURRED MACHINE-READABLE SYMBOLS
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    • EP3016028A1
    • 2016-05-04
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    • Datalogic IP TECH S.r.l.
    • DEPPIERI, FrancescoDE GIROLAMI, Maurizio AldoLANZA, AlessandroSGALLARI, Fiorella
    • G06K9/18G06K9/52
    • G06K7/1473G06K9/183G06K9/522
    • Systems and methods for robust recognition of machine-readable symbols from highly blurred or distorted images. An image signal representation of a machine-readable symbol element is transformed into a different space using one or more transform operations, which moves an n-dimensional vector of measured light intensities into another n-dimensional space. The types of transform operations may include blur robust orthonormal bases, such as the Discrete Sine Transform, the Discrete Cosine Transform, the Chebyshev Transform, and the Lagrange Transform. A trained classifier (e.g., an artificial intelligence machine learning algorithm) may be used to classify the transformed signal in the transformed space. The types of trainable classifiers that may be used include random forest classifiers, Mahalanobis classifiers, support vector machines, and classification or regression trees.
    • 用于从高度模糊或失真的图像鲁棒识别机器可读符号的系统和方法。 使用一个或多个变换操作将机器可读符号元素的图像信号表示变换成不同的空间,其将测量的光强度的n维向量移动到另一个n维空间中。 变换操作的类型可以包括模糊鲁棒的正交基,例如离散正弦变换,离散余弦变换,切比雪夫变换和拉格朗日变换。 可以使用经过训练的分类器(例如,人造智能机器学习算法)来对经变换的空间中的变换后的信号进行分类。 可以使用的可训练分类器的类型包括随机森林分类器,马哈拉诺比斯分类器,支持向量机和分类或回归树。