上海仙工智能科技有限公司陈忠伟获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉上海仙工智能科技有限公司申请的专利基于深度学习的物体次序判断方法、计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115661604B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211009385.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于深度学习的物体次序判断方法、计算机可读存储介质是由陈忠伟;石岩;邓辉;李华伟;王益亮;陈丁;赵越设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的物体次序判断方法、计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的物体次序判断方法、计算机可读存储介质，其中该判断方法的步骤包括：S1建立OrderNet网络模型，包括：以卷积网络为主干网络用于物体特征检测，并在检测头建立分类检测分支网络；S2建立包含目标各种排序的图像作为数据集；预先对目标的每种排序进行编码；S3将数据集作为OrderNet网络模型的输入，当主干网络判断出目标特征时，经分类检测分支网络输出其预测向量；S4解码预测向量，获取对应编码以查询出目标对应的排序。籍此实现可直接预测图像中多个物体之间的排序次序及其排序是否正确的预测结果，突破了现有技术只能采用分割再组合的思想进行处理的局限性。
本发明授权基于深度学习的物体次序判断方法、计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的物体次序判断方法，其特征在于步骤包括： S1建立OrderNet网络模型，包括：以卷积网络为主干网络用于物体特征检测，并在检测头建立以1x1卷积替代全连接层的分类检测分支网络； S2建立包含目标各种排序的图像作为数据集；预先对目标的每种排序进行编码； S3将数据集作为OrderNet网络模型的输入，当主干网络判断出目标特征时，经分类检测分支网络输出其预测向量； S4解码预测向量，获取对应编码以查询出目标对应的排序，其中步骤包括： 定义长度为C个目标的编码序列集合,其中；的数量为，S中任意一个元素都是长度为C的序列； 定义分类检测分支排列组合集合为，其中； 当集合与满足单射条件，即中任意存在中的一个与其对应，则可得到映射关系，其中映射函数 定义，计算获取解码的排序结果，其中是连续或运算算子。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海仙工智能科技有限公司，其通讯地址为：201206 上海市浦东新区新金桥路27号13号楼2楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励