一种基于深度卷积神经网络的灾害烟雾检测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411406177.1

申请日：

2024-10-10

公开(公告)号：

CN118918446B

公开(公告)日：

2025-02-18

发明(设计)人：

韩瑜陶键源

申请人：

中山大学

申请人地址：

510275 广东省广州市新港西路135号中山大学

IPC主分类号：

G06V10/82

IPC分类号：

G06N3/0464 G06N3/084 G06V10/44 G06V10/764 G06V10/80 G06V20/50

代理机构：

广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205

代理人：

梁嘉琦

法律状态：

公开

国省代码：

广东省广州市

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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
2024-11-08	公开	公开
2024-11-26	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/82申请日:20241010
2025-02-18	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于深度卷积神经网络的灾害烟雾检测方法及系统 [P].

韩瑜 ;

陶键源 .

中国专利 :CN118918446A ,2024-11-08

[2]

基于深度卷积神经网络的毛囊检测方法 [P].

颜波 ;

吴文育 ;

凌宇 ;

杨凯 ;

李吉春 ;

林尽染 .

中国专利 :CN112308827A ,2021-02-02

[3]

一种基于深度卷积神经网络的烟雾检测方法及其装置 [P].

曾军英 ;

王璠 ;

秦传波 ;

翟懿奎 ;

甘俊英 ;

冯武林 .

中国专利 :CN109271906A ,2019-01-25

[4]

一种基于集成深度卷积神经网络的鲁棒烟雾检测方法 [P].

顾锞 ;

乔俊飞 .

中国专利 :CN110059723B ,2019-07-26

[5]

基于深度卷积神经网络的行人检测方法 [P].

芮挺 ;

费建超 ;

杨成松 ;

周游 ;

唐建 ;

王东 ;

殷勤 ;

宋小娜 ;

张赛 ;

肖锋 ;

邹君华 ;

张釜凯 .

中国专利 :CN108596044A ,2018-09-28

[6]

基于深度卷积神经网络的樱桃分级检测方法及系统 [P].

裴悦琨 ;

张永飞 ;

姜艳超 .

中国专利 :CN113077450B ,2024-03-12

[7]

基于深度卷积神经网络的樱桃分级检测方法及系统 [P].

裴悦琨 ;

张永飞 ;

姜艳超 .

中国专利 :CN113077450A ,2021-07-06

[8]

一种基于深度卷积神经网络的目标检测方法 [P].

丁麒 ;

李飞飞 ;

叶翔 ;

胡若云 ;

侯素颖 ;

叶盛 ;

沈然 ;

郭兰兰 ;

陈彤 ;

谢裕清 ;

邓建丽 .

中国专利 :CN111723915B ,2020-09-29

[9]

一种基于深度卷积神经网络的钢筋检测方法 [P].

黄少遇 ;

徐雪妙 ;

叶超 .

中国专利 :CN110264466B ,2019-09-20

[10]

基于深度卷积神经网络模型的焊缝质量缺陷检测系统 [P].

王海强 ;

张时瑞 ;

王浩 ;

杨凡 ;

尤宇诚 ;

李坤 ;

仇潞 ;

赵孔标 ;

徐明亮 ;

蒋坤松 ;

尚振一 ;

李金 ;

吴晶 ;

马振伟 ;

周春煦 .

中国专利 :CN118429343A ,2024-08-02

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