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基于卷积神经网络和编码的手写数字识别方法

Name: 基于卷积神经网络和编码的手写数字识别方法
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 2020112793527
Availability: InStock

📄 申请号：CN202011279352.7 📄 发布日：2026/06/22

著录项目信息

申请日

2020-11-16

公开号

CN112508036B

公开日

2024-07-26

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V30_19

IPC 分类号

G06V30_19 , G06V30_18 , G06V10_44 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络人工智能算法图像识别模式识别神经网络卷积神经网络

应用场景

光学字符识别, 手写数字识别, 表单自动化处理, 邮政分拣, 银行票据识别

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摘要

本发明涉及光学符号识别领域，特别是手写数字识别这一应用领域，提出了一种基于卷积神经网络和编码的手写数字识别方法。本发明基于卷积神经网络和编码的方法，通过训练手写数字集和其轮廓特征，训练获得网络模型，求得各分类的二进制编码，识别时比较待识别编码和码本的汉明距离得到预测结果。实验结果证明该方法可以较为准确的识别手写数字，在泛化能力上也有不错的表现。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN112508036B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于图像DCT域的SVD分解的模糊检测方法

当前第 / 件

基于深监督学习的图像显著性目标检测方法（需要二次变更）

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：99 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

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