基于压缩感知和卷积网络的物体检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010113024.3

申请日：

2020-02-24

公开(公告)号：

CN111428751B

公开(公告)日：

2020-07-17

发明(设计)人：

索津莉张志宏任杰戴琼海

申请人：

申请人地址：

100084 北京市海淀区清华园

IPC主分类号：

G06V10764

IPC分类号：

G06V1082 G06N304 G06N308

代理机构：

北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201

代理人：

王艳斌

法律状态：

实质审查的生效

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
2020-08-11	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20200224
2020-07-17	公开	公开
2022-12-23	授权	授权

共 50 条

[1]

基于深度全卷积网络的物体检测方法 [P].

芮挺 ;

肖锋 ;

王东 ;

方虎生 ;

周飞 ;

芮思琦 ;

刘好全 ;

赵杰 ;

杨成松 ;

朱经纬 ;

齐奕 ;

张釜恺 .

中国专利 :CN109284779A ,2019-01-29

[2]

基于卷积神经网络的物体检测方法及装置 [P].

贾纪元 ;

周莉 ;

陈杰 .

中国专利 :CN110309842B ,2019-10-08

[3]

卷积神经网络和基于卷积神经网络的目标物体检测方法 [P].

欧阳万里 ;

许春景 ;

刘健庄 ;

王晓刚 .

中国专利 :CN104680508A ,2015-06-03

[4]

基于时空卷积网络和拓扑感知的网络异常检测方法及系统 [P].

郑凯 ;

孙福振 ;

任崇广 ;

王振 .

中国专利 :CN111669373B ,2020-09-15

[5]

基于深层卷积网络的RGB‑D图像的物体检测和语义分割方法 [P].

刘波 ;

邓广晖 .

中国专利 :CN106709568A ,2017-05-24

[6]

图卷积网络系统和基于图卷积网络系统的3D物体检测方法 [P].

杨光远 ;

黄瑾 ;

张凯 ;

丁冬睿 .

中国专利 :CN112801059A ,2021-05-14

[7]

物体检测设备、物体检测方法和物体检测系统 [P].

粂野博行 ;

村井祐一 ;

武田靖 .

中国专利 :CN106462978A ,2017-02-22

[8]

物体检测装置、物体检测方法和物体检测程序 [P].

小关义博 .

日本专利 :CN121058041A ,2025-12-02

[9]

物体检测装置、物体检测方法和物体检测程序 [P].

村松洋一 .

中国专利 :CN102985945A ,2013-03-20

[10]

基于卷积神经网络的配电室物体检测方法、装置和设备 [P].

程津 .

中国专利 :CN113591773A ,2021-11-02

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