基于深度神经网络和稀疏自编码器的三维关键点检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201610279232.4

申请日：

2016-04-29

公开(公告)号：

CN106709997A

公开(公告)日：

2017-05-24

发明(设计)人：

朱策林薪雨张倩王征韬刘翼鹏夏志强虢齐

申请人：

申请人地址：

611731 四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

IPC主分类号：

G06T1730

IPC分类号：

代理机构：

电子科技大学专利中心 51203

代理人：

张杨

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
2017-06-16	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:101727781535 IPC(主分类):G06T 17/30 专利申请号:2016102792324 申请日:20160429
2017-05-24	公开	公开
2019-07-19	授权	授权

共 50 条

[1]

基于自编码器和递归神经网络的车载系统入侵检测方法 [P].

李飞 ;

章嘉彦 ;

李如翔 ;

宋佳琦 ;

周启杨 .

中国专利 :CN111294341A ,2020-06-16

[2]

基于图神经网络与自编码器的异常检测方法和系统 [P].

张弦 ;

黄尚龙 ;

李青 ;

李飞 ;

张大志 .

中国专利 :CN120995258A ,2025-11-21

[3]

基于稀疏自编码器和卷积神经网络的SAR图像变化检测系统及方法 [P].

公茂果 ;

杨海伦 ;

张普照 ;

赵秋楠 .

中国专利 :CN107239795A ,2017-10-10

[4]

基于图卷积神经网络自编码器的交通异常检测方法 [P].

李孝杰 ;

任治羽 ;

史沧红 ;

吴锡 ;

陈垦 ;

吕建成 .

中国专利 :CN116776269B ,2025-12-30

[5]

一种基于神经网络的三维手势关键点检测方法和系统 [P].

侯建华 ;

麻建 ;

项俊 ;

张国帅 .

中国专利 :CN109214282B ,2019-01-15

[6]

基于神经网络的关键点检测方法和系统 [P].

C·戈尔 ;

P·罗霍斯卡 ;

A·卡拉普斯 .

中国专利 :CN115428014A ,2022-12-02

[7]

基于神经网络的关键点检测方法和系统 [P].

C·戈尔 ;

P·罗霍斯卡 ;

A·卡拉普斯 .

德国专利 :CN115428014B ,2025-10-28

[8]

基于卷积神经网络和自编码器的社区发现方法 [P].

吴伶 ;

陈志华 ;

张岐山 .

中国专利 :CN111292197A ,2020-06-16

[9]

一种基于自编码器和深度神经网络的低信噪比DOA估计方法 [P].

郑桂妹 ;

郑合 ;

宋玉伟 .

中国专利 :CN119475212A ,2025-02-18

[10]

基于稀疏自动编码器的深度神经网络玻璃管端面缺陷检测方法 [P].

蔡立明 ;

李威 ;

张文亮 .

中国专利 :CN111028210A ,2020-04-17

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