发明专利已授权

一种基于双层次结构的草图识别方法

Name: 一种基于双层次结构的草图识别方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2021115140315
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111514031.5 📄 发布日：2026/09/09

著录项目信息

申请日

2021-12-07

公开号

CN114373077B

公开日

2024-10-29

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_40

IPC 分类号

G06V10_40 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

人机交互, 智能设计, 图像检索, 辅助教学

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于双层次结构的草图识别方法，针对目前多数草图识别方法未考虑形状特征的现状，该方法提出利用双层次结构同时编码形状特征和视觉特征用于草图识别。包括：获取两种格式的草图样本，基于卷积神经网络提取深度特征的层次化思想构建多层次形状网络，通过构建多尺度残差块、内层残差块和外层残差块搭建多层次视觉网络。基于草图样本，使用交叉熵损失训练形状网络，使用交叉熵损失和权重压缩三元组中心损失训练视觉网络。将形状网络、视觉网络与乘法融合层结合获取双层次结构。最后，将草图测试样本输入双层次结构进行识别测试。本发明不要求草图样本含有笔画信息，且无需微调过程，训练过程简单，草图识别效果具有明显优势。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114373077B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种卷积神经网络荧光光谱特征提取方法

当前第 / 件

一种环境设计用的绘图装置

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：19 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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