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| 专利/申请号： | CN202010476319.7 | 专利名称： | 基于超轻量级全卷积神经网络的花卉识别方法 |
| 申请日： | 2020-05-29 | 申请/专利权人 | 三峡大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 湖北省宜昌市西陵区大学路8号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06K9/62 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2024-02-23 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN111652308B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 16 | 所属领域： | 网络传输专利转让搜索 |
摘 要：基于超轻量级全卷积神经网络的花卉识别方法，对收集的数据集做清洗与分割处理，采用OTSU算法将数据集中的彩色图像二值化，通过最大连通区域法来标记最大的连通区域，提取出连通区域的位置信息，生成矩阵掩码，并叠加回原始图片获得花卉的分割图；采用迁移学习的方法来训练重量级的花卉分类神经网络，对花卉的分割图进行筛选，将保留下来的花卉分割图构建成新的数据集；构建适用于弱算力平台的超轻量级的卷积神经网络，将新构建的数据集输入到其中进行训练，实现花卉识别分类。本发明所提出的超轻量级神经网络，以及花卉数据集的增广方法相较于现有的其他方法，在速度与精度上都取得了相当大的性能提升。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2024/07/26 | 专利权的转移 | 登记生效日: 2024.07.11 专利权人由三峡大学变更为深圳万知达企业管理有限公司 国家或地区由中国变更为中国 地址由443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8号变更为518000 广东省深圳市龙华区大浪街道同胜社区华兴路13号智云产业园A栋1003 |
| 2024/02/23 | 授权 | |
| 2020/10/13 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 202010476319.7 申请日: 2020.05.29 |
| 2020/09/11 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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