专利名称：一种融合双深度学习网络的无参考视频质量评价方法      申请号：2022103521310     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机图像识别 图像视频 数据传输 深度学习网络   相似专利 发布日：2025/05/14  
摘要： 本发明公开了一种融合双深度学习网络的无参考视频质量评价方法，将视频内每一帧的视频图像输入至无参考视频质量评价网络，首先通过双深度学习网络提取获得视频图像的深度特征，经过ANN网络进行特征降维处理后输入双向门控循环网络，通过双向门控循环网络构建视频帧特征之间的联系获取视频帧质量分数，然后视频帧质量分数经过改进的时间记忆模型获得视频质量分数预测分量，同时视频帧质量分数经过高斯分布回归预测模型获得视频质量分数预测分量，再经过调节因子进行优化调节获得最终的视频质量分数。使用本发明可以方便地对视频图像质量给出快速的预测评价分数。

专利名称：一种基于深度学习网络的山火预测方法      申请号：2021107921892     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：电网检测 电网安全 消防安全 火灾监测 深度学习网络   相似专利 发布日：2025/01/06  
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习网络的山火预测方法，属于深度学习技术领域。本发明的山火预测网络模型同时引入了卷积神经网络CNN和卷积长短期记忆网络CONVLSTM对山火进行预测，不仅考虑了山火在时间上的时序规律，也能够提取山火像元以及山火附近像元的空间特征；利用山火时空维度的信息，使预测精度更高，并且本技术方案通过深度学习自动构建山火预测模型，调节影响因子权重，无需过高的专家知识设置影响因子权重，通用性更好。

专利名称：构建书法浮雕深度学习网络的方法及构建书法浮雕的方法      申请号：202010353361X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 深度学习网络   相似专利 发布日：2025/04/07  
摘要： 本发明公开了一种构建书法浮雕深度学习网络的方法及构建书法浮雕的方法，属于书法浮雕建模领域，要解决的技术问题为：如何结合深度学习实现由单张书法图像生成书法浮雕。包括如下步骤：基于多种数量和种类的书法字体图像及对应的书法字体浮雕构建数据集；分别构建渐变型书法字体浮雕和扁平型书法字体浮雕，并将书法字体及对应的书法字体浮雕分别进行组合；基于损失函数训练浮雕深度学习网络中的参数，对训练后浮雕深度学习网络中参数进行优化和预测，得到训练后的扁平型浮雕深度学习网络模型及训练后的渐变型浮雕深度学习网络模型。通过上述构建书法浮雕深度学习网络的方法得到扁平型浮雕深度学习网络和渐变型浮雕深度学习网络，并预测书法字体浮雕的高度场。