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摘 要:本发明提供一种基于小波变换的渐进式深度卷积网络图像识别方法及装置所述方法包括:选取训练图像集,对训练图像进行小波分解,获得所述训练图像的成分图像;训练渐进式深度卷积神经网络模型;判断所述渐进式深度卷积神经网络模型是否稳定;若是,获取待识别图像,利用预先训练好的所述渐进式深度卷积神经网络模型识别图像。根据本发明的方案,利用图像小波变换所提供的对图像的多尺度、多层级的表示,进行渐进式深度卷积神经网络的设计,能自动选择最小化的成分图像组合来实现图像的准确识别,能够加快深度学习模型的运算速度,消耗最小化计算资源。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910783600.2 | 专利名称: | 基于小波变换的渐进式深度卷积网络图像识别方法及装置 |
申请日: | 2019-08-23 | 申请/专利权人 | 深圳大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省深圳市南山区南海大道3688号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 网络 音视频 人工智能 图像处理 网络传输 卷积网络搜索 |
公开/公告日: | 2021-07-30 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110633735B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
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 |
2023/03/10 | 专利实施许可合同备案的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 合同备案号: X2023980032340 专利申请号: 201910783600.2 申请日: 2019.08.23 让与人: 深圳大学 受让人: 深圳市星迅电子科技有限公司 发明名称: 基于小波变换的渐进式深度卷积网络图像识别方法及装置 申请公布日: 2019.12.31 授权公告日: 2021.07.30 许可种类: 普通许可 备案日期: 2023.02.20 |
2021/07/30 | 授权 | |
2020/01/24 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 201910783600.2 申请日: 2019.08.23 |
2019/12/31 | 公开 |