发明专利 已授权

一种基于量子卷积神经网络的交通标志识别方法

📄 申请号:CN202411245459.8 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2024-09-06
公开号
CN118762349B
公开日
2024-11-19
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

自动驾驶; 智能交通系统; 辅助驾驶

摘要

本发明公开了一种基于量子卷积神经网络的交通标志识别方法,具体包括如下步骤:步骤1:采集交通标志图像,并为每个图像进行标签处理;将采集的交通标志图像和对应的标签作为样本数据;步骤2:建立量子卷积神经网络,所述量子卷积神经网络包括预处理层,量子计算层和分类层;步骤3:对量子卷积神经网络进行训练,并采用训练好的量子卷积神经网络进行交通标志识别。本发明提高了交通标志分类性能,降低复杂性,能够应对大规模图像数据,具有较好的抗量子噪声性能,拥有很好的可应用性和可扩展性。

常见问题

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN118762349B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:15 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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