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[发明专利]一种基于深度学习的动物定位模型及方法-CN202310857472.8在审
发明人：马骧;何聪;贾弢;潘逸轩;曹毅超;封晓强 -专利权人：南京恩博科技有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的动物定位模型及方法，属于深度学习技术领域。针对现有技术中存在的对于动物的识别和定位需要大量实例级标注数据导致现人工标注成本高、工作效率低等问题，本发明提供了一种基于深度学习的动物定位模型及方法，通过获取动物图像的全局图像特征和图像块特征集合、获取动物类别和类别特征描述的文本描述特征，进而利用多层感知头和类激活头构建动物定位模型，再通过自蒸馏损失函数约束多层感知头和类激活头的输出分布，训练动物定位模型，从而在进行动物定位时，能够使用图像级分类标签和文本描述实现对动物的定位和识别，减少人工标注成本，有效提高定位的准确性。
一种基于深度学习动物定位模型方法

[发明专利]一种火灾检测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310418964.7有效
发明人：杨晨悦;董务闯;贾弢;王广宇;曹毅超;封晓强 -专利权人：南京恩博科技有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种火灾检测方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。针对现有技术中存在的早期火灾目标较小，计算机视觉检测早期火灾目标不及时、不准确等问题，本发明提供了一种火灾检测方法、装置、计算机设备及存储介质，通过计算显著性特征图对火灾图像进行扭曲，扩大火灾目标在火灾图像中的占比，并在变换神经网络中运用最大池化代替注意力机制得到基于最大池化的变换神经网络，将基于最大池化的变换神经网络与无锚的目标检测网络结合得到火灾检测模型，通过火灾检测模型检测火灾图像，得到检测结果，从而实现实时检测火灾，提高早期火灾小目标的检测精度。
一种火灾检测方法装置计算机设备存储介质