基于强化学习的车型识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910589073.1

申请日：

2019-07-02

公开(公告)号：

CN110348355A

公开(公告)日：

2019-10-18

发明(设计)人：

孙伟张国策张小瑞张旭孙敏

申请人：

申请人地址：

210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号

IPC主分类号：

G06K900

IPC分类号：

G06K966

代理机构：

南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204

代理人：

柏尚春

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
2019-11-12	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20190702
2019-10-18	公开	公开

共 50 条

[1]

基于强化学习和双线性卷积网络的车型识别方法 [P].

钟珊 ;

陈雪梅 ;

应文豪 ;

伏玉琛 ;

闫海英 .

中国专利 :CN111079851B ,2020-04-28

[2]

基于深度强化学习的钻井溢流早期识别方法 [P].

韩霄松 ;

蔡连宇 ;

王萌 ;

付加胜 .

中国专利 :CN120257060B ,2025-09-26

[3]

基于深度强化学习的钻井溢流早期识别方法 [P].

韩霄松 ;

蔡连宇 ;

王萌 ;

付加胜 .

中国专利 :CN120257060A ,2025-07-04

[4]

基于深度学习的车型识别模型构建方法及车型识别方法 [P].

王金桥 ;

郭海云 ;

卢汉清 .

中国专利 :CN106570477B ,2017-04-19

[5]

基于深度强化学习的机器人环境识别方法及系统 [P].

朱太云 ;

陈忠 ;

杨为 ;

柯艳国 ;

胡迪 ;

赵恒阳 ;

蔡梦怡 ;

张国宝 ;

赵常威 .

中国专利 :CN112115286A ,2020-12-22

[6]

一种基于深度学习与强化学习的车辆识别方法 [P].

孟继成 ;

丁乐乐 .

中国专利 :CN106295637A ,2017-01-04

[7]

基于深度强化学习的异构车型车辆路径规划方法及系统 [P].

刘发贵 ;

白智鑫 ;

王吕晟彪 .

中国专利 :CN118608021B ,2025-10-17

[8]

基于深度强化学习的异构车型车辆路径规划方法及系统 [P].

刘发贵 ;

白智鑫 ;

王吕晟彪 .

中国专利 :CN118608021A ,2024-09-06

[9]

一种基于深度强化学习的图像识别方法及系统 [P].

李苏豪 ;

董书琴 ;

张玉臣 ;

刘小虎 ;

孙怡峰 ;

张恒巍 ;

周洪伟 ;

吴疆 ;

谭晶磊 ;

汪永伟 .

中国专利 :CN118470493A ,2024-08-09

[10]

基于强化学习和BI-RADS指南的超声图像识别方法 [P].

张义萌 ;

艾瑞雪 ;

艾瑞嘉禾 ;

田宏天 ;

罗骁宇 ;

谭湘蓉 .

中国专利 :CN120431406A ,2025-08-05

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