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公开/公告号CN109685118A
专利类型发明专利
公开/公告日2019-04-26
原文格式PDF
申请/专利权人 中国人民解放军陆军工程大学;
申请/专利号CN201811500514.8
发明设计人 芮挺;宋小娜;李华兵;杨成松;刘好全;殷勤;陆鸣;赵杰;王燕娜;解文彬;邵发明;周飞;
申请日2018-12-07
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构
代理人
地址 210014 江苏省南京市秦淮区后标营路100号12幢703室
入库时间 2024-02-19 09:22:25
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2019-05-21
实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20181207
实质审查的生效
2019-04-26
公开
机译: 视频中基于特征和分类器的车辆前照灯/阴影去除
机译: 视频中基于特征和分类器的车辆前灯/阴影的移除
机译: 信息例如极限速度,一种用于机动车辆驾驶员的通信方法,涉及确定特征驾驶条件参数,使得基于参数对分配给面板的显示器进行优先排序
机译:ISABoost:基于弱分类器内部结构调整的AdaBoost算法-基于ISABoost的场景分类应用
机译:基于三轴加速度计的跌倒检测方法,该方法使用自构造的Cascade-AdaBoost-SVM分类器
机译:基于视觉注意机制和adaboost级联分类器的智能交通系统车辆检测
机译:一种基于改进的Adaboost分类器的快速视频车辆检测方法
机译:通过增强基于简单形状特征的弱分类器来进行基于零件的对象检测,分割和跟踪
机译:基于强机器学习分类器和决策树桩的认知无线电混合AdaBoost分类算法
机译:基于aDaBOOsT的融合激光雷达和图像数据的特征相关性评估,用于城市景观中树木和车辆的分类
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。