基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统
所属领域：计算机视觉、目标跟踪与显著性检测、图像处理、用于自动驾驶、智能交通与无人机、智能安防监控、动态目标持续追踪 · 已售
发明专利专利号2023103728490
专利类型发明专利
专利状态已售
专利领域计算机视觉、目标跟踪与显著性检测、图像处理、用于自动驾驶、智能交通与无人机、智能安防监控、动态目标持续追踪
专利价格****
公开（公告）号2023103728490
IPC分类G06T7/246(2017.01)I;G06V20/40(2022.01)I;G06V10/62(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06V10/74(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/766(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I;G06N3/0455(2023.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/048(2023.01)I
公开日2023-05-12
申请人南昌工程学院
发明人王员云;张文双;王军;秦永
专利权人南昌工程学院
授权公告号CN116109678A
高企状态未报高企
专利解读
《基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统》是一发明专利，专利号为 2023103728490，当前法律状态为已售，由南昌工程学院提出申请，发明人为王员云;张文双;王军;秦永，公开（公告）日期为2023-05-12，国际专利分类号（IPC）为 G06T7/246(2017.01)I;G06V20/40(2022.01)I;G06V10/62(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06V10/74(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/766(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I;G06N3/0455(2023.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/048(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉、目标跟踪与显著性检测、图像处理、用于自动驾驶、智能交通与无人机、智能安防监控、动态目标持续追踪。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。
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