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]一种结合密度估计的拥挤场景行人检测方法-CN202010986101.6有效
  • 牟松;万好;骆杰豪;陈兴发;邓壮志 - 广东机场白云信息科技有限公司
  • 2020-09-18 - 2023-08-29 - G06V40/10
  • 本发明涉及一种结合密度估计的拥挤场景行人检测方法,包括:采集图像,点标注图像中行人头部位置,框标注图像中行人区域形成边界框;搭建卷积神经网络行人检测模型,模型包括骨干网络模块、密度估计模块、行人检测模块,通过骨干网络模块提取所述图像的特征图F,将骨干网络模块提取的特征图F与密度估计模块输出的预测密度图D1/8进行软连接从而得到新的特征图I作为行人检测模块的输入,通过行人检测模块得到分类结果S和回归结果B;用预测密度图D1/8经过双线性插值获得人群密度图D,基于所述人群密度图D及所述回归结果B,动态计算非极大值抑制阈值;将全部边界框基于所述非极大值抑制阈值进行非极大值抑制,得到行人检测结果。
  • 一种结合密度估计拥挤场景行人检测方法
  • [发明专利]一种基于注意力机制和度量学习的菜品识别方法-CN202110529177.0有效
  • 康文雄;周泳鑫;张雄;骆杰豪 - 华南理工大学
  • 2021-05-14 - 2022-11-18 - G06V10/764
  • 本发明提供了一种基于注意力机制和度量学习的菜品识别方法,包括以下步骤:S1、建立模板特征检索库,经过训练后的度量学习网络模型提取每个类别模板图片的特征向量;S2、输入单个菜品图像,切割出菜品图像中所有单个菜品子图,存放在特征检索库中;S3、通过度量学习模型提取单个菜品图像的特征向量,与模板特征检索库的所有特征向量进行余弦相似度计算,比较两两特征向量的距离,取其中与输入图像相似度最高的模板类作为当前菜品的类别。采用度量学习的框架,使网络能够开放式的识别新菜品,只需要事先在模板特征库中增加新菜品类别模板图片的特征,就能够识别新菜品,而不需要增加训练来微调网络模型,减少操作。
  • 一种基于注意力机制度量学习菜品识别方法
  • [发明专利]一种基于行人区域合并的安全设备穿戴检测方法-CN202210224492.7在审
  • 康文雄;骆杰豪;郑安;赵俊红 - 华南理工大学
  • 2022-03-07 - 2022-07-01 - G06T7/00
  • 本发明提供的一种基于行人区域合并的安全设备穿戴检测方法,包括:对待检测图片进行行人检测,得到行人区域集合Q;遍历行人区域集合Q,基于IoA实现行人区域的合并,并得到新的区域合并后行人区域集合遍历区域合并行人区域集合中每一个行人区域坐标,并根据合并后的行人区域坐标将合并后的行人区域图片从图片中分割出来,得到合并后的行人区域图片集合遍历行人区域图片集合对行人区域图片集合中的每张行人区域图片进行安全穿戴设备检测,得到安全穿戴设备坐标集合将行人区域集合Q与安全穿戴设备坐标集合进行合并,输出最终的行人检测结果以及安全穿戴设备检测结果。本方法能有效提高检测精度。
  • 一种基于行人区域合并安全设备穿戴检测方法

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