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]一种基于深度学习的视觉多目标跟踪方法及装置-CN201911252433.5在审
  • 田寅;温博阁;唐海川;咸哓雨;李欣旭 - 中车工业研究院有限公司
  • 2019-12-09 - 2020-05-15 - G06T7/246
  • 本发明实施例提供一种基于深度学习的视觉多目标跟踪方法及装置,该方法包括:通过目标检测网络模型依次获取跟踪目标在当前视频帧的候选检测框,并记录坐标位置信息,并获取对应的模板图像;获取除第1帧外的视频中每一帧图像作为待搜索区域图像;将每个模板图像和待搜索区域图像输入到由孪生卷积神经网络构建的目标跟踪网络模型,从而获取跟踪目标的跟踪结果。本发明实施例提供的基于深度学习的视觉多目标跟踪方法及装置,通过分别将利用目标检测网络模型获取的各个跟踪目标对应的模板图像和待搜索区域图像输入到由孪生卷积神经网络构建的目标跟踪网络模型,进而获取模板图像对应的跟踪目标的跟踪结果,计算量低,实现了多目标实时、准确跟踪。
  • 一种基于深度学习视觉多目标跟踪方法装置
  • [发明专利]一种基于深度学习的地铁司机情绪辨识方法及装置-CN201711481094.9有效
  • 王经纬;唐海川;龚明;田寅 - 中车工业研究院有限公司
  • 2017-12-29 - 2020-04-24 - G06K9/00
  • 本发明提供一种基于深度学习的地铁司机情绪辨识方法及装置,所述方法包括:获取司机情绪状态数据库,包括人脸图像及其对应的情绪状态;构建用于情绪状态辨识的深度学习网络模型;利用所述司机情绪状态数据库对所述深度学习网络模型进行训练,将训练完成的所述深度学习网络模型的结构和参数进行固化,获得情绪状态辨识模型采集地铁司机的实时工作视频并按照预设的帧率提取出连续的多帧图像,将所述连续多帧图像输入所述情绪状态辨识模型,获得所述地铁司机的情绪状态辨识结果。本发明采用基于3D卷积神经网络和堆叠自编码器的深度学习网络模型对地铁司机的情绪状态进行实时监测,识别精度高,能及早发现司机异常工作状态,确保行车安全。
  • 一种基于深度学习地铁司机情绪辨识方法装置

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