基于无监督学习深度学习网络的中文检测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201510819927.2

申请日：

2015-11-23

公开(公告)号：

CN105469047B

公开(公告)日：

2016-04-06

发明(设计)人：

周异陈凯周曲任逍航

申请人：

申请人地址：

200240 上海市闵行区东川路800号

IPC主分类号：

G06K900

IPC分类号：

G06K934 G06K962

代理机构：

上海汉声知识产权代理有限公司 31236

代理人：

徐红银;郭国中

法律状态：

授权

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-02-22	授权	授权
2016-04-06	公开	公开
2016-05-04	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101658479031 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2015108199272 申请日:20151123

共 50 条

[1]

基于无监督学习的工业网络异常流量深度检测方法 [P].

杨强 ;

杨涛 ;

蒋镇泽 ;

王文海 .

中国专利 :CN115766193B ,2025-08-19

[2]

无监督学习的视觉表示学习系统及方法 [P].

熊红凯 ;

高星 .

中国专利 :CN109242097A ,2019-01-18

[3]

基于深度学习网络的车牌检测定位方法 [P].

郭文忠 ;

丁宁 ;

柯逍 .

中国专利 :CN110020651B ,2019-07-16

[4]

基于深度学习网络的早产检测方法 [P].

陈里里 ;

郝亚如 ;

曹浩 ;

司吉兵 .

中国专利 :CN109614840B ,2019-04-12

[5]

一种基于无监督学习深度学习的视觉检测系统 [P].

胡常安 ;

苏志勋 ;

常玉春 ;

罗笑南 ;

罗钟铉 .

中国专利 :CN117853983A ,2024-04-09

[6]

基于深度学习网络的行人检测方法、装置及系统 [P].

陶海 ;

柯家琪 ;

杨帆 .

中国专利 :CN107578021A ,2018-01-12

[7]

一种基于无监督学习的路面异常检测方法及系统 [P].

李继凯 .

中国专利 :CN114663742B ,2022-06-24

[8]

基于深度学习网络的PET系统TOF定位方法 [P].

刘华锋 ;

冯旭辉 ;

阿曼居勒·木哈什 .

中国专利 :CN117409098A ,2024-01-16

[9]

基于无监督生成对抗深度学习网络的PET系统TOF定位方法 [P].

刘华锋 ;

何承锴 .

中国专利 :CN120563649A ,2025-08-29

[10]

基于无监督学习的行人再识别方法及系统 [P].

王重道 ;

王生进 .

中国专利 :CN113255394B ,2025-02-07

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