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哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地戴开恒获国家专利权

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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地申请的专利低质图像目标检测模型的训练和检测方法、相关设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119048735B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411076362.9,技术领域涉及:G06V10/25;该发明授权低质图像目标检测模型的训练和检测方法、相关设备是由戴开恒;王元慧;王成龙;张潇月;吴鹏;任哲达设计研发完成,并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

低质图像目标检测模型的训练和检测方法、相关设备在说明书摘要公布了:本申请提供了一种低质图像目标检测模型的训练和检测方法、相关设备,训练方法包括:获取针对目标区域的低质样本图像;将低质样本图像输入至第一编码器,得到低质样本图像的初始特征;将初始特征输入至迁移卷积网络,基于第一目标特征,对迁移卷积网络进行训练,得到目标卷积网络;其中,第一目标特征基于初始特征得到;基于目标卷积网络,得到针对低质样本图像的第二目标特征;将第二目标特征输入至第一检测头,对第一检测头进行训练,得到目标检测头;第一检测头基于第一目标特征得到;基于第一编码器、目标卷积网络和目标检测头,得到目标检测模型;目标检测模型用于针对低质待检测图像进行目标检测。为实现高效的目标检测提供了技术支持。

本发明授权低质图像目标检测模型的训练和检测方法、相关设备在权利要求书中公布了:1.一种低质图像目标检测模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括:获取针对目标区域的低质样本图像;将所述低质样本图像输入至第一编码器,得到低质样本图像的初始特征;将所述初始特征输入至迁移卷积网络,基于第一目标特征,对迁移卷积网络进行训练,得到目标卷积网络;其中,所述第一目标特征基于所述低质样本图像的初始特征得到;所述第一目标特征的特征清晰度强于所述初始特征的特征清晰度;基于所述目标卷积网络,得到针对低质样本图像的第二目标特征;将所述第二目标特征输入至第一检测头,对第一检测头进行训练,得到目标检测头;所述第一检测头基于所述第一目标特征得到;基于所述第一编码器、目标卷积网络和目标检测头,得到目标检测模型;所述目标检测模型用于针对低质待检测图像进行目标检测;其中,所述第一目标特征基于所述低质样本图像的初始特征得到,包括:将低质样本图像的初始特征输入至预先训练好的图像类型预测模型中,得到低质样本图像的低质类型;将所述低质样本图像的低质类型输入至预先训练好的内容映射网络中,得到针对所述低质类型的映射编码信息;将所述映射编码信息和所述低质样本图像的初始特征输入至第一解码器,得到复原样本图像;所述复原样本图像的清晰度强于所述低质样本图像的清晰度;基于所述复原样本图像,得到针对低质样本图像的第一目标特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地,其通讯地址为:572000 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城百泰产业园四号楼四楼A129区;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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