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本发明公开了一种基于深度学习的办公场所人员行为轻量级目标检测方法,属于图像检测技术领域。本发明基于所改进的C3S模块以及FPN模块,可以方便地应用到目标场所的指定的目标对象的检测任务中,且检测任务的精度高、复杂度低。本发明可以用于对指定的办公场所的人员行为进行检测,将实时监控的目标场所的图像输入到本发明的目标检测网络模型,基于其输出即可得到对应的检测结果。本发明可以用于运维场所的目标检测,也可以用于其他业务场景的目标检测,如营业场所监控场景、重要区域安防监控场景、重要设施监控场景等,模型对人员违规行为、场所及设备异常状态的检测能力将进一步得到提升。
📄 2022100108006 📂 G06V40_20 👤 四川宏杰麒科技有限公司 📅 2022-01-06
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发明 已授权

基于深度学习的办公场所人员行为轻量级目标检测方法

2022100108006 · 四川宏杰麒科技有限公司
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年