一种基于多分辨率卷积神经网络的交通标志识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201510002850.X

申请日：

2015-01-04

公开(公告)号：

CN104537393A

公开(公告)日：

2015-04-22

发明(设计)人：

葛宏伟谭贞刚孙亮何鹏程

申请人：

申请人地址：

116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

IPC主分类号：

G06K966

IPC分类号：

代理机构：

大连理工大学专利中心 21200

代理人：

梅洪玉

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2015-05-20	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101609907589 IPC(主分类):G06K 9/66 专利申请号:201510002850X 申请日:20150104
2018-01-16	授权	授权
2015-04-22	公开	公开

共 50 条

[1] 一种多尺度反卷积神经网络的交通标志实时检测识别方法 [P].

裴颂文 ;

汤福武 .

中国专利 :CN108898078A ,2018-11-27

[2] 一种基于改进卷积神经网络的交通标志识别方法 [P].

魏中华 ;

李霞 ;

张然 ;

褚思南 .

中国专利 :CN113052057A ,2021-06-29

[3] 一种基于卷积神经网络的交通标志识别方法 [P].

胡辽林 ;

张旭 .

中国专利 :CN110580450A ,2019-12-17

[4] 基于改进的卷积神经网络的交通标志识别方法 [P].

吴建 ;

易亿 ;

王梓权 .

中国专利 :CN109635784A ,2019-04-16

[5] 一种基于卷积神经网络的交通标志检测与识别方法 [P].

栾晓 ;

刘玲慧 ;

陈俊恒 .

中国专利 :CN107122776A ,2017-09-01

[6] 一种基于非对称卷积神经网络的交通标志识别方法 [P].

葛宏伟 ;

何鹏程 ;

孙亮 ;

谭贞刚 .

中国专利 :CN104850845B ,2015-08-19

[7] 基于参数压缩的卷积神经网络交通标志识别方法 [P].

宋佳蓉 ;

杨忠 ;

胡国雄 ;

韩家明 ;

张天翼 ;

朱家远 .

中国专利 :CN107644221A ,2018-01-30

[8] 一种基于量子卷积神经网络的交通标志识别方法 [P].

瞿治国 ;

夏易辰 ;

孙乐 .

中国专利 :CN118762349A ,2024-10-11

[9] 一种基于量子卷积神经网络的交通标志识别方法 [P].

瞿治国 ;

夏易辰 ;

孙乐 .

中国专利 :CN118762349B ,2024-11-19

[10] 基于双通道卷积神经网络的交通标志识别方法、装置 [P].

钱育蓉 ;

张猛 ;

赵京霞 ;

刘凤 .

中国专利 :CN109086753B ,2018-12-25

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