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本发明提供一种基于局部CNN框架的甲骨拓片分类方法,包括:对甲骨拓片图像进行区域划分,将图像划分为盾纹区域、齿纹区域和非盾纹非齿纹区域;基于CNN框架对划分后的各区域进行训练,提取各区域特征,建立甲骨拓片的分类识别模型;对未知类型的甲骨拓片在进行区域分割后,利用训练好的CNN框架进行甲骨拓片的分类。本发明在传统的利用专家经验进行甲骨材质分类研究的基础上,采用卷积神经网络对甲骨拓片进行自动分类,通过对甲骨专家整理好的甲骨拓片扫描成像后进行训练,利用CNN框架的特征抽取、分类预测的能力,建立甲骨拓片的材质分类识别模型,实现对龟甲和兽骨拓片的自动判别,能够将领域专家的知识固化于计算机模型,促进甲骨分类学的发展。
📄 201910917806X 📂 G06V10_764 👤 西南大学, 首都师范大学 📅 2019-09-26
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发明 已授权

一种基于局部CNN框架的甲骨拓片分类方法

201910917806X · 西南大学, 首都师范大学
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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