基于训练特征融合的深度监督卷积神经网络行为识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201811176393.6

申请日：

2018-10-10

公开(公告)号：

CN109446923A

公开(公告)日：

2019-03-08

发明(设计)人：

李侃李杨王欣欣

申请人：

申请人地址：

100081 北京市海淀区中关村南大街5号

IPC主分类号：

G06K900

IPC分类号：

G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙) 11639

代理人：

唐华

法律状态：

公开

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
2019-03-08	公开	公开
2021-09-24	授权	授权
2019-04-02	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20181010

共 50 条

[1]

基于对比深度监督的卷积神经网络模型训练方法 [P].

陈洪波 ;

朱萍 ;

盛华栋 ;

张水锋 .

中国专利 :CN120706493A ,2025-09-26

[2]

基于特征筛选和深度融合的卷积神经网络特征融合方法 [P].

王梨名 ;

祁昆仑 ;

杨超 ;

马欣悦 .

中国专利 :CN113837353B ,2024-11-22

[3]

基于深度卷积神经网络模型的大规模人脸识别方法 [P].

王展雄 ;

邵蔚元 ;

冯瑞 .

中国专利 :CN106874898A ,2017-06-20

[4]

基于深度残差卷积神经网络的水稻病害种类识别方法 [P].

黎赣彤 ;

陈富华 ;

陈文勇 ;

汤胤 .

中国专利 :CN111951227A ,2020-11-17

[5]

基于深度卷积神经网络的雷达干扰信号特征级融合识别方法 [P].

邵广庆 ;

陈雨时 ;

于雷 ;

位寅生 ;

李迎春 .

中国专利 :CN110826630B ,2020-02-21

[6]

一种基于深度卷积神经网络的猪体识别方法 [P].

陈卫刚 ;

贾军伟 ;

王勋 .

中国专利 :CN109583507A ,2019-04-05

[7]

基于深度卷积神经网络和全局特征的肺部肿瘤识别方法 [P].

陆惠玲 ;

周涛 ;

吴翠颖 ;

杨鹏飞 ;

吴立春 .

中国专利 :CN107680082A ,2018-02-09

[8]

基于时空注意卷积神经网络的行为识别方法及装置 [P].

胡卫明 ;

杨浩 ;

原春锋 .

中国专利 :CN109241829B ,2019-01-18

[9]

基于卷积神经网络融合模型的驾驶行为基元识别方法 [P].

郑雪莲 ;

崔晓彤 ;

李显生 ;

任园园 ;

康雯钰 .

中国专利 :CN118364375A ,2024-07-19

[10]

基于四元数时空卷积神经网络的人体行为识别方法 [P].

孟勃 ;

刘雪君 ;

王晓霖 .

中国专利 :CN107341452B ,2017-11-10

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