一种基于深度投票机制的端到端瞳孔中心定位方法

被引：0

申请号：

CN202210005369.6

申请日：

2022-01-05

公开(公告)号：

CN114360040A

公开(公告)日：

2022-04-15

发明(设计)人：

米建勋袁士尧陈涛钱基业程晓

申请人：

申请人地址：

400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

IPC主分类号：

G06V4018

IPC分类号：

G06K962 G06N304 G06N308 G06V10774 G06V1082

代理机构：

北京同恒源知识产权代理有限公司 11275

代理人：

廖曦

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
2022-05-03	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06V 40/18 申请日:20220105
2022-04-15	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于深度投票机制的端到端瞳孔中心定位方法 [P].

米建勋 ;

袁士尧 ;

陈涛 ;

钱基业 ;

程晓 .

中国专利 :CN114360040B ,2025-04-04

[2]

一种基于物理约束的深度端到端图像去雾方法 [P].

王卫 ;

于波 ;

魏翰廷 ;

王宁 ;

张成红 .

中国专利 :CN120823118A ,2025-10-21

[3]

一种基于深度学习的端到端车牌识别方法 [P].

王智玉 ;

罗世操 .

中国专利 :CN108446696A ,2018-08-24

[4]

一种基于端到端深度学习的图像深度解析方法 [P].

付家为 .

中国专利 :CN118429748B ,2025-04-22

[5]

一种基于端到端深度学习的图像深度解析方法 [P].

付家为 .

中国专利 :CN118429748A ,2024-08-02

[6]

一种基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法 [P].

刘赶超 ;

苗宗成 ;

张驷行 ;

李学龙 .

中国专利 :CN120259619B ,2025-08-08

[7]

一种基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法 [P].

刘赶超 ;

苗宗成 ;

张驷行 ;

李学龙 .

中国专利 :CN120259619A ,2025-07-04

[8]

基于端到端多任务深度学习的车牌检测方法 [P].

王琦 ;

李学龙 ;

张聪 .

中国专利 :CN110334709B ,2019-10-15

[9]

一种基于深度学习的端到端图像去雾处理方法 [P].

郑军 ;

李俊 .

中国专利 :CN109410144B ,2019-03-01

[10]

基于深度学习的端到端乐谱音符识别方法 [P].

黄志清 ;

贾翔 ;

王师凯 ;

张煜森 .

中国专利 :CN110852375A ,2020-02-28

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