基于全卷积网络的多特征融合的目标检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201710816619.3

申请日：

2017-09-12

公开(公告)号：

CN107563381A

公开(公告)日：

2018-01-09

发明(设计)人：

郭亚婧郭晓强姜竹青周芸门爱东王强付光涛

申请人：

申请人地址：

100886 北京市西城区复兴门外大街2号监管大楼521

IPC主分类号：

G06K932

IPC分类号：

G06N308

代理机构：

天津盛理知识产权代理有限公司 12209

代理人：

王利文

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
2018-02-02	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/32 申请日:20170912
2020-10-23	授权	授权
2018-01-09	公开	公开

共 50 条

[1]

基于单阶段全卷积网络和多特征融合的遥感目标检测方法 [P].

白静 ;

温征 ;

唐晓川 ;

董泽委 ;

郭亚泽 ;

裴晓龙 ;

闫逊 ;

孙放 ;

张秀华 .

中国专利 :CN113177456A ,2021-07-27

[2]

基于多路径密集特征融合全卷积网络的目标检测方法 [P].

黄守志 ;

李小雨 ;

饶丰 ;

姜竹青 ;

门爱东 .

中国专利 :CN108846446A ,2018-11-20

[3]

基于跨尺度特征融合的深度卷积神经网络目标检测方法 [P].

胡海峰 ;

黄福强 .

中国专利 :CN109522958A ,2019-03-26

[4]

基于级联卷积神经网络的目标检测方法 [P].

郭亚婧 ;

郭晓强 ;

周芸 ;

姜竹青 ;

门爱东 .

中国专利 :CN107590489A ,2018-01-16

[5]

基于深度全卷积神经网络的运动目标检测方法 [P].

白静 ;

陈盼 ;

徐航 ;

焦李成 ;

李晓宇 ;

李超贤 ;

李笑寒 ;

缑水平 .

中国专利 :CN108492319B ,2018-09-04

[6]

基于部分融合卷积网络的目标检测方法 [P].

郭杰 ;

曲天翔 ;

杨世诚 ;

张铭津 ;

李云松 ;

程智乐 ;

贾楠 .

中国专利 :CN120219951A ,2025-06-27

[7]

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

[8]

基于卷积神经网络的多特征融合SAR目标鉴别方法 [P].

王英华 ;

王宁 ;

刘宏伟 ;

纠博 ;

杨柳 ;

何敬鲁 .

中国专利 :CN106874889B ,2017-06-20

[9]

基于图神经网络多特征融合的相干雷达目标检测方法 [P].

王海波 ;

杨阳 ;

刘林岩 ;

赵杨 ;

曹东 ;

卢德勇 ;

姬士龙 .

中国专利 :CN117233725B ,2024-01-23

[10]

一种基于多尺度低层特征融合的全卷积网络语义分割方法 [P].

罗荣华 ;

陈俊生 .

中国专利 :CN108830855B ,2018-11-16

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