基于多尺度精细化特征融合的深度网络目标检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311369119.1

申请日：

2023-10-20

公开(公告)号：

CN119863717A

公开(公告)日：

2025-04-22

发明(设计)人：

郭晓冰刘宁白云灿武艺郭峻菘刘伟东徐文瀚王和平沈建孙鸿博王宁胡伟高申坤李帅周晨光郑思嘉余江斌薛濛聂文萍黄旭东

申请人：

国网电力空间技术有限公司安徽继远软件有限公司

申请人地址：

102200 北京市昌平区未来科技城滨河大道18号C座7层

IPC主分类号：

G06V20/17

IPC分类号：

G06V10/82 G06V10/44 G06V10/80 G06N3/0464 G06N3/084

代理机构：

北京润平知识产权代理有限公司 11283

代理人：

丁勇

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

江苏省常州市

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共 50 条

[1]

一种基于特征精细化深度网络的弱小目标检测方法 [P].

耿杰 ;

黄沛浩 ;

李梢宏 ;

刘添乐 ;

王俊逸 ;

吴宣余 ;

蒋雯 .

中国专利 :CN115019201A ,2022-09-06

[2]

一种基于特征精细化深度网络的弱小目标检测方法 [P].

耿杰 ;

黄沛浩 ;

李梢宏 ;

刘添乐 ;

王俊逸 ;

吴宣余 ;

蒋雯 .

中国专利 :CN115019201B ,2024-03-05

[3]

基于多尺度感受野特征融合的深度神经网络目标检测方法 [P].

宋雅麟 ;

庞彦伟 .

中国专利 :CN110298266A ,2019-10-01

[4]

基于多尺度特征加权融合的目标检测方法 [P].

赵光辉 ;

吴远 ;

刘瑞涛 .

中国专利 :CN120853012A ,2025-10-28

[5]

基于多尺度深度特征差值融合网络的变化检测方法 [P].

黄睿 ;

周末 .

中国专利 :CN110472634A ,2019-11-19

[6]

基于超特征融合与多尺度金字塔网络的目标检测方法 [P].

黄守志 ;

郭晓强 ;

付光涛 ;

姜竹青 ;

门爱东 .

中国专利 :CN109034210B ,2018-12-18

[7]

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

[8]

基于轻量化多尺度特征融合的目标检测方法 [P].

黄胜 ;

计紫琦 ;

张益杰 ;

刘成祥 ;

陈洲 .

中国专利 :CN119027642A ,2024-11-26

[9]

基于DenseNet和多尺度特征融合的目标检测方法 [P].

曹毅 ;

翟明浩 ;

张威 ;

刘晨 ;

盛永健 ;

黄子龙 ;

李巍 ;

张宏越 ;

易灵杰 .

中国专利 :CN110084292A ,2019-08-02

[10]

基于生成对抗网络的多模态多尺度特征融合目标检测方法 [P].

孙雁飞 ;

叶鑫海 ;

亓晋 ;

许斌 .

中国专利 :CN113627504B ,2021-11-09

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-05-09	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 20/17申请日:20231020
2025-04-22	公开	公开