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]一种基于双向跟踪策略的视频卫星移动目标检测方法-CN202010872534.9有效
  • 吕京国;白颖奇;王雪蕊;王钟正 - 北京建筑大学
  • 2020-08-26 - 2021-08-24 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于双向跟踪策略的视频卫星移动目标检测方法,包括将*.avi格式的视频卫星影像加载入siamese孪生网络,并确定目标模板,所述目标模板需重塑为siamese孪生网络所需要的127*127*3大小;所述目标模板是以视频卫星影像的第一帧作为初始帧,在初始帧中手动框选出待检测移动目标;将上一帧中检测到的待检目标框扩增至229*229*3大小,作为当前帧待检测移动目标的搜索区域;将所述目标模板和所述搜索区域进行数据预处理;提取目标模板特征图和当前帧搜索区域特征图;等步骤。优点是:将孪生网络和双向跟踪预测结合,进一步保障遮挡情况下目标被成功检测;双向跟踪策略不仅可以优化正常检测时的精度,还能够保证目标在遮挡情况下检测的准确性。
  • 一种基于双向跟踪策略视频卫星移动目标检测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的知识图谱构建方法-CN201710713735.2有效
  • 姬东鸿;李霏 - 武汉红茶数据技术有限公司
  • 2017-08-18 - 2021-01-08 - G06F16/36
  • 本发明涉及一种基于深度学习的知识图谱构建方法,包括给定目标文本语句,使用双向长短时记忆循环神经网络模型和条件随机场模型识别目标文本语句中的目标实体;使用上下文敏感双向长短时记忆循环神经网络模型和前向神经网络模型抽取两个目标实体之间的关系;使用向量空间模型对目标实体进行规范化,并将规范化后的目标实体映射到概念上;根据目标实体、目标实体之间的关系和概念构建知识图谱。本发明将深度学习技术应用到知识图谱图谱的构建中,采用双向循环神经网络和条件随机场的实体识别模型对目标文本语句中的目标实体进行识别,减少实体识别和关系抽取过程中的特征工程,减轻人工设计和调节特征带来的负担和麻烦
  • 一种基于深度学习知识图谱构建方法

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