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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种基于卷积神经网络的人脸检测方法及系统-CN201710807662.3在审
发明人：刘云楚 -专利权人： 四川云图睿视科技有限公司
申请日： 2017-09-08 - 公布日： 2018-03-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸检测方法及系统,包括以下模块数据预处理模块，用于处理训练数据；人脸检测模型设计模块，用于设计人脸检测的模型结构；人脸检测模型训练模块，用于训练人脸检测的离线模型；人脸实时检测模块，用于输出人脸的位置。本人脸检测方法得到最终的人脸框位置信息为人脸框的宽和高的平方根；一个人脸框预测器来负责预测人脸位置，从而使得每个预测器有专门负责的人脸位置；随着人脸检测模型训练的进行，每一个预测器对特定的人脸尺寸的人脸预测的结果会越来越好。
一种基于卷积神经网络检测方法系统

[发明专利]一种基于全卷积网络的人群密度估计、人数统计的方法-CN201710938273.4在审
发明人：刘云楚 -专利权人： 四川云图睿视科技有限公司
申请日： 2017-09-30 - 公布日： 2018-02-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全卷积网络的人群密度估计、人数统计的方法，包括训练数据准备模块、预测模型设计模块、预测模型训练模块和实时检测模块。所述的全卷积网络包括1个深层卷积神经网络和2个浅层卷积神经网络；深层卷积神经网络用于处理人群离摄像头近的场景，获取人的脸部和人体特征，采用最大池化操作；浅层卷积神经网络用于处理人群离摄像头远的场景，获取人体轮廓信息，采用平均池化操作。本模型采用全卷积网络可以适应任何尺寸的输入图像；此模型采用的深层和浅层网络组合的方式，因此可以很容易地迁移到不同的应用场景；此系统可以同时高效且准确的预测出人群密度和人群数量。
一种基于卷积网络人群密度估计人数统计方法

[发明专利]一种基于深度学习的多任务级联人脸对齐方法-CN201710304638.8在审
发明人：刘云楚 -专利权人： 四川云图睿视科技有限公司
申请日： 2017-05-03 - 公布日： 2017-08-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的多任务级联人脸对齐方法，包括如下步骤采用卷积神经网络进行人脸对齐模型训练，其中主线网络包括8层卷积层、4层归一化层、4层激活层、4层池化层以及一层全连接层，结构是每两层卷积层之后是归一化层、激活层和池化层，以此类推；前三层归一化和最后一层全连接层之后分别由全连接层作为支线网络进行预测，分别预测出人脸的关键点和人脸的属性。本发明在模型的训练过程中加入了性别、是否笑、是否带眼睛、姿态等辅助信息实现了多任务学习，在网络的每两层都有预测输出，实现了由粗到精的级联人脸关键点定位检测，提高了人脸对齐对人脸表情、姿态、性别和遮挡的鲁棒性。
一种基于深度学习任务级联对齐方法

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