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[发明专利]一种轻量级CNN结合迁移学习的医学图像分类方法-CN202110691248.7在审
发明人：张小瑞;周杰;孙伟;刘青山;宋爱国 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：结合迁移学习的医学图像分类方法，包括：(1)获取医学图像数据集，并对其预处理，包括调整大小，使用高斯模糊和直方图均衡化进行增强处理，之后将预处理后的医学图像数据集按照一定比例划分得到训练集、验证集以及测试集；(2)构建预训练好的MobileNetV2网络并进行微调，对MobileNetV2网络的损失函数使用L2正则化进行处理，通过贝叶斯优化方法调整MobileNetV2网络中的超参数，之后利用训练集对MobileNetV2网络进行训练，利用验证集对MobileNetV2网络进行验证，得到重新训练好的MobileNetV2网络；(3)将测试集输入重新训练好的MobileNetV2网络，得到分类结果。本发明所述方法提高了分类精度，缩短了MobileNetV2网络的训练时间，并且对于硬件设备的要求不高，适合资源匮乏的地区使用。
一种轻量级 cnn 结合迁移学习医学图像分类方法

[发明专利]一种水果种类自动识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310097520.8在审
发明人：李致金;汤佳辉;闫金凤;范小真;高阳 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/68 文献下载
摘要：本发明公开了一种水果种类自动识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于自动识别技术领域，方法包括：构建水果数据集，并对所述水果数据集进行在线数据增强；对MobileNetV2模型进行改进，获取改进的MobileNetV2模型；根据所述水果数据集，对所述改进的MobileNetV2模型进行训练；将训练好的改进的MobileNetV2模型部署至ARM端；利用所述ARM端获取水果图像，利用训练好的改进的MobileNetV2
一种水果种类自动识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于改进MobileNetV2的垃圾图像分类方法-CN202310199512.4在审
发明人：陈俊;易才键;王师玮;姜乃祺;孟伟强;陈芳;石浩铭 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-03-04 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进MobileNetV2的垃圾图像分类方法，包括如下步骤：步骤A1:建立垃圾分类数据集；步骤A2:利用数据增强技术扩充数据集；步骤A3:搭建垃圾图像分类模型WIC‑MobileNetV2；步骤A4:将数据集经过预处理后送入WIC‑MobileNetV2模型中进行训练；步骤A5:使用训练好的WIC‑MobileNetV2模型对新的垃圾图像进行分类。
一种基于改进 mobilenetv2 垃圾图像分类方法

[发明专利]一种基于改进MobileNetV2-SSD的烟雾视频检测方法及系统-CN202010311886.7在审
发明人：张晖;杨纯;赵海涛;倪艺洋;孙雁飞;朱洪波 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进MobileNetV2‑SSD的烟雾视频检测方法，包括步骤：(1)在SSD目标检测框架上进行优化，得到MobileNetV2‑SSD模型；(2)在MobileNetV2‑SSD目标检测框架上，对其进行金字塔特征图重构操作；(3)根据烟雾的先验特征设定模型的各个特征层的默认候选框参量；(4)在六个特征层后面嵌入SE‑Net模块，得到改进的MobilenetV2‑SSD模型；(5)用烟雾数据集训练改进的MobileNetV2‑SSD模型，获得烟雾检测模型(Smoke Detection Model，SDM)，用于烟雾视频的检测。
一种基于改进 mobilenetv2 ssd 烟雾视频检测方法系统

[发明专利]基于MobileNetV2迁移学习的医学图像鲁棒水印嵌入方法和提取方法-CN202111243415.8在审
发明人：李京兵;郑俊华;黄梦醒;刘婧;陈延伟 -专利权人：海南大学
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MobileNetV2迁移学习的医学图像鲁棒水印嵌入方法和提取方法，对MobileNetV2网络进行改进，利用医学图像数据集对改进的MobileNetV2网络训练，从而使MobileNetV2网络具有了更好的抗几何攻击性能，利用训练好的MobileNetV2网络提取医学图像的特征向量与混沌置乱加密后的水印进行异或运算加密处理，将水印嵌入医学图像中，水印的嵌入不改变原始加密体数据的内容，是一种零水印技术，具有不可见性，因而改进的MobileNetV2网络与零水印技术的结合，提高了嵌入医学图像的水印的抗几何性能，具有很强的鲁棒性和不可见性，能同时保护病人的隐私信息和医学图像的数据安全，解决了现有的基于数字水印技术的医学图像处理方法抗几何攻击性能较差
基于 mobilenetv2 迁移学习医学图像水印嵌入方法提取

[发明专利]一种基于改进MobilenetV2网络的劣质数字电视画面识别方法-CN202110234304.4在审
发明人：韦潜;唐丽;杨世旺;梁丹池;黄伊慧;邹颖丰 -专利权人：广西广播电视技术中心
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进MobilenetV2网络的劣质数字电视画面识别方法，包括如下步骤进行；步骤1：采集充足的数字电视画面图像，包括正常的电视画面和劣质的电视画面并进行标签化分类，缩放和裁剪这些图像，形成输入图像集；步骤2：基于MobilenetV2结构搭建改进的网络模型；步骤3：把步骤1中图像集输入到步骤2中改进MobilenetV2网络模型中对模型进行训练；步骤4：把需要检测的数字电视画面按步骤1的方法缩放和裁剪后输入到步骤3中训练过的改进MobilenetV2模型中，识别出输入图像中是否为劣质画面。本发明的方法通过改进MobilenetV2可以实现智能检测劣质数字电视画面，并且具有识别精度高，训练样本需求少，泛化能力强的优势。
一种基于改进 mobilenetv2 网络劣质数字电视画面识别方法

[发明专利]一种基于改进MobileNetV2的车联网入侵检测方法-CN202310037113.8在审
发明人：王赢庆;秦贵和;梁艳花;杨立峰;宋佳儒;李志豪;刘婉宁;叶硼东 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进MobileNetV2的车联网入侵检测方法，属于车联网入侵检测领域。将入侵数据集进行数据预处理，划分训练集与测试集，将图像训练集作为输入，由改进MobileNetV2模型进行训练，并通过图像测试集评估模型性能，使用改进MobileNetV2模型对真实车联网入侵数据进行检测有益效果是，相比于其他入侵检测模型，本发明提出改进MobileNetV2的车联网入侵检测方法具有检测攻击种类多、检测率高的优点，经实验验证后，在代表车内网络的CAN入侵数据集的F1值为100％，在代表车外网络的
一种基于改进 mobilenetv2 联网入侵检测方法

[发明专利]一种基于显微图像的鱼粉掺假识别方法-CN202110536523.8在审
发明人：牛智有;耿婕;刘梅英;刘静;孔宪锐;沈柏胜;于重洋;吴志陶 -专利权人：华中农业大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：，包括采集不同成分比例的待测鱼粉样本的显微图像；采用掩膜变换的预处理方法对图像增强，增强显微图像各组分之间的对比度，消除聚焦光圈的影响；对掩膜变换的显微图像数据进行数据增强，划分为训练集和测试集；建立Mobilenetv2模型，利用训练集调试模型，确定最终的Mobilenetv2网络作为掺假识别和含量检测的模型；建立YOLOv3‑Mobilenetv2模型，利用训练集调试模型，确定最终的YOLOv3‑Mobilenetv2
一种基于显微图像鱼粉掺假识别方法

[发明专利]一种基于MobileNetV2模型的跌倒检测方法及系统-CN202211026232.5在审
发明人：李彬;高梦奇;李江娇;智昱旻;周大正;张友梅;张明亮;张瑜;刘丽霞 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及跌倒检测技术领域，提供了一种基于MobileNetV2模型的跌倒检测方法及系统，包括：获取待检测的人体运动图像；将人体运动图像输入基于注意力机制的MobileNetV2模型，得到跌倒检测结果；其中，基于注意力机制的MobileNetV2模型在MobileNetV2网络的特征提取部分前或者特征提取部分中，加入CBAM注意力机制的通道注意力机制和空间注意力机制，并在特征提取部分后依次连接注意力层
一种基于 mobilenetv2 模型跌倒检测方法系统

[发明专利]一种基于稀疏MobileNetV2网络的遥感图像舰船目标检测方法-CN201910335209.6有效
发明人：彭宇;尹童;马宁;于金祥;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-04-24 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于稀疏MobileNetV2网络的遥感图像舰船目标检测方法，它属于遥感图像舰船目标检测技术领域。本发明对遥感图像进行重叠分割和降采样处理获得降采样后的图像块；利用降采样后的图像块对七组卷积层进行训练，利用重叠分割后图像中的图像块对剪枝后的MobileNetV2网络进行训练，达到最大迭代次数时获得训练好的稀疏MobileNetV2网络；利用训练好的稀疏MobileNetV2网络对待测遥感图像进行目标检测。
一种基于稀疏 mobilenetv2 网络遥感图像舰船目标检测方法

[发明专利]一种基于多任务分类的肺部病理音自动化分析方法-CN202110728236.7有效
发明人：许静;张建雯;吴彦峰 -专利权人：南开大学
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务分类的肺部病理音自动化分析方法，涉及肺部病理分析技术领域，包括以下步骤：将提取的音频特征，输入至卷积神经网络MobileNetV2的多任务分类模型，所述卷积神经网络MobileNetV2本发明采用多任务学习方法可以隐式增加训练数据量，并通过同一数据的多个标签信息的领域知识来改善模型的泛化性能，从而提升卷积神经网络MobileNetV2的多任务分类模型的预测准确率，另外使用轻量化的卷积神经网络MobileNetV2的多任务分类模型，参数较少，对训练设备的计算能力、内存大小的需求比较小，使得预测分类任务可以在移动或嵌入式设备上完成。
一种基于任务分类肺部病理自动化分析方法

[发明专利]基于SSD-MobileNetV2的学生课堂行为识别技术-CN202111314375.1在审
发明人：尹淑娟;李洪星;张为;刘珂;刘浩;韩帅;李磊;张帅;武义超 -专利权人：内蒙古科技大学包头师范学院
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及行为识别技术领域，公开了一种基于SSD‑MobileNetV2的学生课堂行为识别技术，包括，步骤一：构建学生课堂行为数据集；步骤二：数据预处理与数据集划分；步骤三：使用MobileNetV2预训练模型进行迁移学习，然后将预处理好的VOC格式数据集载入SSD‑MobileNetV2多尺度目标检测网络模型中，进行可视化训练；步骤四：将数据集加载到MobileNetV2特征提取网络实现多特征特提取，在SSD多尺度目标检测网络中输出预测图片的目标分数和边界框回归参数
基于 ssd mobilenetv2 学生课堂行为识别技术

[发明专利]一种基于联邦学习的指静脉与掌静脉识别方法-CN202210754377.0有效
发明人：董延杰;康文雄;连枫钊;黄俊端;曾香玉 -专利权人：广州脉泽科技有限公司;华南理工大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的指静脉与掌静脉识别方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括以下步骤：获取手静脉图像；利用公开数据集对mobilenetV2检测模型进行联邦学习训练；将训练后的静脉检测模型mobilenetV2的卷积部分的模型参数上传至中心方；中心方进行联邦学习聚合得到若干个聚合模型；将得到的聚合模型在本地数据集中进行微调得到训练好的mobileNetV2检测模型；将手静脉图像输入至训练好的mobileNetV2
一种基于联邦学习静脉识别方法

[发明专利]改进MobileNetv2网络的驾驶行为分类方法-CN202210431467.6有效
发明人：陈浩;佘堃;于钥;姚奡如 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种改进MobileNetv2网络的驾驶行为分类方法，包括制作驾驶行为数据集；将驾驶行为数据集划分为训练集和测试集；使用训练集和测试集对改进MobileNetv2网络进行训练，得到驾驶行为类别图；使用改进MobileNetv2网络在测试集上分类准确率最高的权重进行部署，对驾驶行为类别进行分类，本发明能够直接在车载嵌入式设备部署，不再受制于网络因素，独立地实现驾驶行为分类，解决了现有的方法受制于网络
改进 mobilenetv2 网络驾驶行为分类方法

[发明专利]一种基于轻量化改进SSD算法的水面漂浮物识别方法-CN202310631497.6在审
发明人：卫晋松;邵明振;于银山;张慧;丁萍;蒋令杰 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轻量化改进SSD算法的水面漂浮物识别方法，步骤如下：在SSD网络结构上进行轻量化改进，使用MobileNetV2网络结构替代原先的VGG16网络结构，搭建了MobileNetV2‑SSD本发明结合了SSD和MobileNetV2两种算法的优势，最终实现了改进的SSD_MobileNetV2网络结构，能够有效地提高目标检测速度，并适用于小型的嵌入式平台；本发明能够使用图像目标特征提取技术进行自动识别水面漂浮物
一种基于量化改进 ssd 算法水面漂浮识别方法

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