神思电子技术股份有限公司关于取得发明专利证书的公告
本公司及董事会全体成员保证公告内容的真实、准确、完整，没有虚假记载、误导性陈述或重大遗漏。
神思电子技术股份有限公司近日收到中华人民共和国国家知识产权局授予的五项发明专利证书，具体情况如下：
| 序号 | 专利名称 | 专利类型 | 专利号 | 专利申请日 | 专利权期限 | 证书号 |
| 1 | 一种提高自助设备人脸识别摄像头识别效率的方法 | 发明专利 | ZL 2019 1 1385323.6 | 2019年12月28日 | 20年 | 第5862207号 |
| 2 | 一种自助设备手势鼠标的实现方法 | 发明专利 | ZL 2019 1 1233856.2 | 2019年12月05日 | 20年 | 第5858307号 |
| 3 | 一种菜品视频样本半自动标记的方法 | 发明专利 | ZL 2019 1 1406896.2 | 2020年02月18日 | 20年 | 第5865621号 |
| 4 | 一种基于芯片和深度学习的半自动菜品样本采集方法 | 发明专利 | ZL 2020 1 1575627.1 | 2020年12月28日 | 20年 | 第5848767号 |
| 5 | 一种卷积神经网络输入层装置及其工作方法 | 发明专利 | ZL 2021 1 0273669.8 | 2021年03月15日 | 20年 | 第5845141号 |
上述发明专利主要应用于“神思云脑”相关的AI云服务解决方案。其中“一种提高自助设备人脸识别摄像头识别效率的方法”该发明专利主要应用于神思电子智慧政务、智慧医疗、视频平台，可有效提高用户操作成功率和效率，提升用户使用体验；“一种自助设备手势鼠标的实现方法”该发明提出了一种通过手势动作来操控屏幕的技术，通过该技术，用户无需接触屏幕即可办理相关业务，方便快捷，同时减少人机直接接触；“一种基于芯片和深度学习的半自动菜品样本采集方法”“一种菜品视频样本半自动标记的方法”分别通过软、硬件方法提升菜品视频样本采集和标注效率，有助于神思智慧餐饮产品和解决方案中的智能化算法性能提升；“一种卷积神经网络输入层装置及其工作方法”提出了一种改进的卷积神经网络模型结构，在不显著增加模型复杂度的前提下提升机器视觉算法模型的推理精度，可应用于智慧城市、智慧
能源、工业安全等领域。以上发明专利除“一种自助设备手势鼠标的实现方法”外均已应用于公司相关产品且与公司的核心技术直接相关，其取得不会对公司目前经营产生重大影响，但有利于公司保护知识产权，保持产品技术领先优势，提升核心竞争力。特此公告
神思电子技术股份有限公司董事会二〇二三年四月二十九日