一种基于课程学习和特征增强的细粒度目标识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510638714.3

申请日：

2025-05-19

公开(公告)号：

CN120411651A

公开(公告)日：

2025-08-01

发明(设计)人：

范恩强张雪晴刘建磊

申请人：

济南赛尔无人机科技有限公司曲阜师范大学

申请人地址：

250101 山东省济南市高新区（综保区）港兴三路北段济南药谷1号楼A座1807房间

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/774 G06V10/22 G06V10/44 G06V10/42 G06V10/80 G06V10/82 G06T7/11 G06N3/0464 G06N3/084

代理机构：

济南众德知识产权代理事务所(普通合伙) 37455

代理人：

刘丽

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

山东省济宁市

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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
2025-08-19	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20250519
2025-08-01	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于小样本学习的细粒度目标识别方法 [P].

逄雪娇 .

中国专利 :CN117830593A ,2024-04-05

[2]

多特征区域的细粒度船舶图像目标识别方法 [P].

孙久武 ;

徐志京 .

中国专利 :CN112668403A ,2021-04-16

[3]

一种基于文本引导的遥感图像细粒度目标识别方法 [P].

高岭 ;

颜辰航 ;

曹瑞 ;

杨建锋 ;

刘瑞献 ;

郑杰 ;

马于惠 .

中国专利 :CN120182573A ,2025-06-20

[4]

基于细粒度目标分类的多视角多目标识别方法 [P].

顾晶晶 ;

高自强 .

中国专利 :CN114519825A ,2022-05-20

[5]

基于特征融合和联合神经网络的细粒度水声目标识别方法 [P].

曾向阳 ;

晋安其 ;

雷孟辉 ;

王海涛 ;

任树伟 ;

雷烨 .

中国专利 :CN118038890A ,2024-05-14

[6]

基于特征融合和联合神经网络的细粒度水声目标识别方法 [P].

曾向阳 ;

晋安其 ;

雷孟辉 ;

王海涛 ;

任树伟 ;

雷烨 .

中国专利 :CN118038890B ,2024-06-18

[7]

一种基于深度学习的细粒度行为识别方法 [P].

葛永新 ;

李自强 ;

陈忠明 ;

俞佳若 ;

徐玲 ;

洪明坚 ;

杨梦宁 ;

张小洪 ;

杨丹 .

中国专利 :CN114821669A ,2022-07-29

[8]

一种基于深度学习的细粒度行为识别方法 [P].

葛永新 ;

李自强 ;

陈忠明 ;

俞佳若 ;

徐玲 ;

洪明坚 ;

杨梦宁 ;

张小洪 ;

杨丹 .

中国专利 :CN114821669B ,2024-05-31

[9]

基于图融合多尺度特征学习的细粒度图像识别方法 [P].

李万益 ;

区济初 ;

黄靖敏 ;

陈憶悯 ;

郑淋萍 ;

杨焙婷 ;

郑丹暖 .

中国专利 :CN117173422B ,2024-02-13

[10]

基于集成学习策略的图像细粒度识别方法 [P].

李春国 ;

邓亭强 ;

杨绿溪 ;

徐琴珍 ;

俞菲 .

中国专利 :CN110210550A ,2019-09-06

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