发明专利已授权

一种基于密集网络的多任务卷积神经网络顾客行为分析方法

📄 申请号：CN201811317143.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-11-07

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q30_02

IPC 分类号

G06Q30_02 , G06K9_00 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络卷积神经网络多任务学习行为识别

应用场景

顾客行为分析, 零售分析, 商业智能, 精准营销, 视频监控

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摘要

基于密集网络的多任务卷积神经网络的顾客行为分析方法，首先对数据进行清洗，分为训练测试集并对dataloader进行相应编写；然后构建Dense_Block模块和Transition_layer模块，基于这两种模块构建密集网络的多任务卷积神经网络；对训练图片进行数据增强、标准化，先用大的学习率预训练模型，再用小的学习率和权重衰减微调模型。最终实现用密集网络多任务卷积神经网络对顾客的行为进行有效、迅速的识别。本发明使用单个神经网络完成对商场店铺中的顾客行为分析，提升店铺自身能力；本发明使用密集网络的卷积神经网络，对顾客的多个属性进行同时分析，提升使用效率。

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

基于永磁式环形气隙磁悬浮联轴节的二维电液伺服比例阀

当前第 / 件

一种提高4-氨基-3,6-二氯吡啶甲酸电解合成效率的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06Q30_02)

G06Q30_00 G06Q30_01 G06Q30_012 G06Q30_015 G06Q30_016 G06Q30_018 G06Q30_02 G06Q30_0201 G06Q30_0202 G06Q30_0203 G06Q30_0204 G06Q30_0207 G06Q30_0217 G06Q30_0235 G06Q30_0241 G06Q30_0242 G06Q30_0251 G06Q30_0282 G06Q30_0283 G06Q30_04 G06Q30_06 G06Q30_0601 G06Q30_0645 G06Q30_08 覆盖24个领域

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

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