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基于多尺度预测CNN及龙芯芯片的多类别目标识别方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
202010806204X
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 202010806204X | 专利名称 | 基于多尺度预测CNN及龙芯芯片的多类别目标识别方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V 20/40 (2022.01),G06V 10/764 (2022.01),G06V 10/774 (2022.01),G06V 10/82 (2022.01),G06T 3/4007 (2024.01),G06T 3/4046 (2024.01),G06N 3/0464 (2023.01) |
| 申请人 | 南京师范大学 | 申请地址 | 江苏省南京市栖霞区文苑路1号 |
| 发明人 | 申请日期 | 2020-08-12 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:04:52 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于多尺度预测CNN及龙芯芯片的多类别目标识别方法，包括：将目标图像输入到搭建好的多尺度背景预测卷积神经网络，输出分类结果；将分类结果为物体的候选框，去除重复的候选框；对多尺度背景预测卷积神经网络充分训练，得到训练好的多尺度背景预测卷积神经网络；视觉摄像头采集视频文件，并且统一尺寸大小；将训练好的多尺度背景预测卷积神经网络模型移植到基于龙芯芯片的嵌入式系统中完成对多类别目标的识别。本发明充分考虑了目标识别快速准确的特点，设计了多尺度背景预测卷积神经网络，利用多尺度网络模型来对多类别目标进行识别，提高了对于多类别目标的识别准确率和速度，并且具有很高的可移植性，应用前景广泛。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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