交通图像类专利转让_商标转让

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专利名称：基于深度学习的交通图像安全带分类方法申请号：2021100094865 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：交通工具深度学习交通图像相似专利发布日：2023/09/20
摘要：本发明公开基于深度学习的交通图像安全带分类方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、构造数据集，并对数据集进行格式转换，随机分为训练集和测试集；步骤2、搭建具有SE模块的深层稠密残差网络并设计网络各层参数；步骤3、设置训练时需要的损失函数、网络优化算法及所有超参数，损失函数为加入正则化的交叉熵损失函数；步骤4、根据步骤3设置的损失函数、网络优化算法对步骤2构建的具有SE模块的深层稠密残差网络进行训练，得到网络模型；步骤5、对步骤1中的测试集通过步骤4中得到的网络模型权重进行预测，判断汽车驾驶员是否佩戴安全带。该方法能够增加安全带检测的准确度，减少虚警率和漏检率，以获取更高的安全带分类精度。

专利名称：一种融合深度区域分割的多大气光值交通图像去雾方法申请号：201910559582X 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：交通工具交通图像相似专利发布日：2025/03/12
摘要：本发明公开了一种融合深度区域分割的多大气光值交通图像去雾方法，首先制作雾霾图像数据集，然后利用雾霾图像数据集为输入，训练雾霾图像深度分割器，让机器学习雾霾天气下天空和非天空区域的特征；采集雾霾天气下用于测试的交通图像；采用雾霾图像深度分割器对采集的交通图像进行分割，得到天空区域和非天空区域，求取天空区域和非天空区域的大气光值和透射率，加权平均后，得到综合大气光值和综合透射率；利用快速引导滤波对综合透射率细化处理，重构无雾交通场景图片。

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