专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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]图像识别方法及装置-CN201910130438.4有效
  • 张顺丰;陈志超;毛河;高枫 - 成都通甲优博科技有限责任公司
  • 2019-02-21 - 2023-06-30 - G06V10/82
  • 本申请提供一种图像识别方法及装置,应用于图像处理设备,属于图像识别检索领域,所述图像处理设备预设有神经网络模型,该神经网络模型包括通道域注意力机制层和空间域注意力机制层。通过从通道域和空间域增加待识别目标关键区域的权重,使得在跟踪待识别目标的过程中,避免待识别目标尺寸变化或者待识别目标被遮挡等因素导致待识别目标被跟丢的情况。如此,使得在识别待识别目标的过程中,关注待识别目标的关键区域,获得更具鉴别性的特征,提高了神经网络模型识别和跟踪的准确率以及稳定性。
  • 图像识别方法装置
  • [发明专利]目标跟踪方法及装置-CN201910020725.X在审
  • 张顺丰;陈志超;毛河;周彬 - 成都通甲优博科技有限责任公司
  • 2019-01-09 - 2020-07-17 - G06K9/00
  • 本申请提供的目标跟踪方法及装置,通过选取待跟踪图像中的一帧图像作为模板帧,其中模板帧中包含跟踪目标。通过基于特征金字塔网络的孪生神经网络提取模板帧中跟踪目标的第一特征和待跟踪图像中其他图像的第二特征。通过区域推荐网络的分类分支识别出待跟踪图像中的背景图片,通过区域推荐网络中的回归分支确定跟踪目标在该待跟踪图像的跟踪目标的精确位置。本申请中的孪生网络作为特征提取网络,获取融合底层和高层特征的特征图,保证了获取的特征图既有底层特征的准确性和又有高层特征的鲁棒性。通过区域推荐网络的分类分支获得跟踪目标大致位置,通过回归分支确定所述跟踪目标的精确位置,进而获得更加精确的目标位置。
  • 目标跟踪方法装置

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