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MobilenetV3的小麦头快速检测方法-CN202110503290.1有效
  • 董明刚;魏雪影 - 桂林理工大学
  • 2021-05-10 - 2022-11-11 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于MobilenetV3的快速小麦头检测方法。通过收集并处理Kaggle竞赛网站上公布的小麦头图片和相关标签文件获得全球小麦头检测数据集(GWHD)。以YOLOv3网络为基础,使用MobilenetV3_large代替Darknet53作为主干网络,并将自底向上的信息通道和注意力机制引入检测分支,形成Wheat‑YOLO网络。利用K‑means++算法对目标候选框重新聚类,同时根据数据集中目标分布情况对候选框进行线性缩放,将得到的锚框应用到各尺度网络层,并在GWHD数据集上进行训练和检测。本发明在检测精度提高的情况下极大的提升了网络的检测速度,为真实场景下的小麦头检测提供了良好的解决方案。
  • 一种基于mobilenetv3小麦快速检测方法
  • [发明专利]一种基于优化SSD算法的口罩佩戴检测方法-CN202111040853.4在审
  • 董明刚;王豪庆;魏雪影 - 桂林理工大学
  • 2021-09-06 - 2021-12-24 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于优化的SSD算法口罩佩戴检测方法,本发明从自我收集、制作和整理的口罩数据集当中提取人脸佩戴口罩的特征信息和口罩佩戴类别标签,针对原始SSD目标检测算法对小目标检测鲁棒性不够的缺陷进行改进。首先实现SSD算法对口罩的检测,再对其卷积网络层输入大小进行改变找到最佳,再通过改变其每个卷积层的先验框的大小来优化,最后在SSD算法原本的VGG16主干网络上将FC6和FC7层转化为卷积层并增加RFB网络模块,以提高感受野来提高整个网络对于特征提取的能力。最后的实验结果表明优化后的SSD‑RFB算法的平均检测精度(mAP)达到了88.03%,比原始的SSD512模型提高了2.67%,比起同类型的目标检测算法YOLOv3提高了6.47%。提升了口罩佩戴检测的准确度与鲁棒性。
  • 一种基于优化ssd算法口罩佩戴检测方法
  • [发明专利]一种基于改进YOLOv3网络的安全帽佩戴检测方法-CN202010953092.0在审
  • 董明刚;魏雪影;敬超 - 桂林理工大学
  • 2020-09-11 - 2020-12-25 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv3网络的安全帽佩戴检测方法。通过截取施工现场视频监控数据以及对公共数据集筛选的方法采集样本制作安全帽佩戴检测数据集(SHWDS)。以YOLOv3网络为基础,根据数据集样本的尺寸特点,将8倍和16倍降采样信息分别与深层语义信息进行融合,建立这两个尺度的特征融合目标检测层,并且为了避免梯度消失并增强特征的复用,在8倍降采样特征图前使用2个DBL单元和2个ResNet单元,同时为了增加目标回归的稳定性与收敛速度,用DIOU损失函数替换原始的损失函数得到用于检测的模型网络。利用K‑means算法对数据进行聚类,将聚类得到的先验框尺寸应用到各尺度网络层,并在自制的SHWDS上进行训练和检测,保存训练最优模型用于真实的施工现场中。
  • 一种基于改进yolov3网络安全帽佩戴检测方法

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