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公开/公告号CN110826630B
专利类型发明专利
公开/公告日2022-07-15
原文格式PDF
申请/专利权人 哈尔滨工业大学;
申请/专利号CN201911090196.7
发明设计人 邵广庆;陈雨时;于雷;位寅生;李迎春;
申请日2019-11-08
分类号G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构哈尔滨市松花江专利商标事务所;
代理人张利明
地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
入库时间 2022-09-06 00:34:49
机译: 特征融合块,卷积神经网络,人重新识别方法和相关设备
机译: 基于卷积神经网络和特征图生成方法的深度学习中特征图计算的金字塔历史图生成方法
机译: 基于深度卷积神经网络的淹没油声纳检测图像识别方法
机译:基于深度卷积神经网络结合改进LBP特征的面部表情识别方法
机译:基于消费级相机图像的深度融合卷积神经网络识别桥梁钢箱梁表面疲劳裂纹
机译:基于局部空间,尺度和方向特征的分数级融合基于单样本问题的人脸识别方法
机译:深度卷积神经网络的特征级融合在智能手机上进行草图识别
机译:基于卷积神经网络的人类视觉系统启发特征识别方法
机译:基于深度学习的雷达数据卫星目标识别方法
机译:基于卷积神经网络的雷达干扰信号分类,样品充足和有限
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。