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一种基于深度学习的森林火灾预警方法,依次包括数据生成、分类模型训练、树莓派部署和实时监控预警;数据生成:搜集部分森林场景图片及森林火灾场景图片,利用生成式对抗网络生成大量的置信度高的森林火灾仿真图片,并创建分类数据集;分类模型训练:通过轻量级卷积神经网络对分类数据集进行训练;树莓派部署:将训练结果模型部署到树莓派上;实时监控预警:在树莓派预警平台上实时采集图像并立刻进行模型推理,将推理结果及现场图片、位置等预警信息发送回服务器端。本发明,使用成本低,监控范围大,检测精度高,提高数据集的有效性,极大地提高了现场检测的准确率。
📄 2020111794359 📂 G08B17_00 👤 水发数能(北京)科技产业有限公司 📅 2020-10-29
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一种基于深度学习的森林火灾预警方法

2020111794359 · 水发数能(北京)科技产业有限公司
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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年