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火灾检测方法-CN201911355379.7有效
  • 曹江涛;秦跃雁;王永利;张宇 - 辽宁石油化工大学
  • 2019-12-25 - 2021-11-05 - G08B17/12
  • 一种基于深度学习的火灾检测方法,属于图像处理技术中的火灾检测领域,包括以下步骤:接收输入的图像;构建跳跃连接卷积神经网络,利用跳跃连接卷积神经网络中的可形变卷积及池化操作对输入图像进行火灾特征提取,并利用跳跃连接对低层级特征与高层级特征进行融合;使用不同尺寸的滑动窗口对火灾特征映射图进行特征向量提取,进行火灾候选框的预测;对每一个火灾候选框进行区域可形变池化;将深度特征输入到全连接层进行火灾的分类预测与定位。本发明将浅层特征与高层特征相融合,并利用具有几何形变能力的卷积神经网络,从而有效地解决了对于背景与火灾相类似场景以及火势蔓延变大前期的小火苗检测的误检率高以及准确率低的问题。
  • 一种基于深度学习火灾检测方法
  • [发明专利]基于多分类器融合的视频火焰检测方法-CN201810579111.0有效
  • 曹江涛;姬晓飞;秦跃雁;卢鑫 - 辽宁石油化工大学
  • 2018-06-05 - 2021-09-10 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种基于多分类器融合技术的视频火焰检测方法,该方法首先利用基于YCbCr颜色空间进行初步候选火焰区域的分割,然后从候选火焰区域中提取火焰的整体移动特征、纹理特征和频闪特征,再将这三种火焰特征分别输入支持向量机、朴素贝叶斯、决策树和随机森林四种分类器进行分析,最后提出一种基于置信度函数(D‑S证据理论)的多分类器融合的检测识别方法,尤其当同一特征输入不同分类器时输出结果存在冲突,本发明提出了拒绝准则以解决冲突;本发明能够有效的提高视频火焰检测技术的可靠性和适用性,具有高准确率、低误报率的特点。
  • 基于分类融合视频火焰检测方法

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