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申请/专利权人：中国计量大学
申请日：2023-12-29
公开（公告）日：2024-04-02
公开（公告）号：CN117809060A
主分类号：G06V10/74
分类号：G06V10/74;G06V10/82;G06F16/51;G06F16/532;G06F16/583;G06T3/4053;G06T3/4046
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开
摘要：本发明公开了一种商标侵权检测方法和系统，将超分辨率图片重构技术和基于CNN的检测模型相结合，通过超分辨率图片重构技术提高了待检测商标图片的分辨率，以便于后续CNN检测阶段特征信息充分提取，并在CNN检测过程中先提取m个特征子库集合，再进行相似性度量计算，降低了系统运算量，提高了商标侵权判定的准确度。本发明将人工智能技术运用到商标侵权判定中，进一步提高商标相似性判断的客观性和一致性，可以解决当前商标侵司法实践中的困境。此外，基于区块链技术，在线上进行侵权证据的取证和存证，进一步提高了取证存证的效率和安全。
主权项：1.一种商标侵权检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1建立图形商标保护库；所述图形商标保护库用于根据预设的采集策略采集并存储官方公告的图形商标信息，所述图形商标信息包括商标名称、商标图片、商标持有人；2采集电商平台待检测商品图形商标信息，所述待检测商品图形商标信息包括商标名称、商标图片、商标持有人或商标许可人；3判断所述待检测商品的商标图片的分辨率；基于所述分辨率的判断结果进行对应的侵权检测；其具体实现如下：根据所述图形商标保护库中图形商标数据集的分辨率大小设置阈值，将分辨率大于等于阈值的待检测商品的商标图片直接输入第二神经网络模型检测；将分辨率小于阈值的待检测商品的商标图片输入第一神经网络模型进行超分辨率图片重构处理，将生成的超分辨率重构商标图片输入所述第二神经网络模型进行检测；所述第二神经网络模型输出识别结果信息，其中，所述识别结果信息用于指示所述待检测商品图形商标是否侵权；4响应于所述识别结果信息指示所述待检测商标侵权，将所述待检测商品图形商标确定为侵权商标，将该商品确定为侵权商品；抓取侵权证据，将所述侵权证据上传至基于区块链的电子证据平台，其中所述侵权证据包括侵权商品商标图片，侵权商品链接，侵权商品网页内容截图以及侵权所有人信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量大学 一种商标侵权检测方法和系统
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