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山东科技大学所持2项专利权转让
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项目名称 山东科技大学所持2项专利权转让 项目编号 TAQT2402910
转让底价 51 万元 转让方 山东科技大学
保证金 0万元 保证金支付方式 银行转账
挂牌时间 2024-10-10 至 2024-10-15

一、项目介绍

技术项目信息登记表(供给方)

技术项目名称 山东科技大学所持2项专利权转让
行业分类 dict_results_industry_89|dict_results_industry_90
战略性新兴产业分类 dict_emerging_industries_220
权属人所属地域 山东省青岛市黄岛区
十强产业领域 其他
项目权属(个人或单位名称) 山东科技大学
专利情况
转让底价 51 万元
合作方式 成果转让
项目简介 1.转让标的整体受让,不可拆分。 2.专利介绍:一种基于改进EfficientDet网络的海面军事目标检测与分类方法 专利申请日:2021.06.23 授权公告日:2022.06.07 专利权期限:20年 介绍:本发明公开了一种基于改进EfficientDet网络的海面军事目标检测与分类方法,属于海洋遥感技术领域,包括获得数据增强后的数据集;主干特征网络提取前,进行一次卷积和标准化的预处理;激活函数预处理;使用主干特征网络提取3、5、7层特征,输入到下一阶段的特征融合网络;在第7层基础上进行一次膨胀卷积、标准化、最大池化得到一层新特征P8;在新特征上继续使用膨胀卷积、标准化、最大池化,同时引入残差连接,与第5层特征进行特征融合得到最后一层特征P9;构建特征融合网络,将每次特征融合后的激活函数改为“Relu”;特征融合后将原来的4层特征融合单元增加到5层;将融合后的特征输入到类别预测网络与定位框预测网络;进行精度评定。 专利介绍:基于U-net神经网络的精细水体提取方法 专利申请日:2020.10.20 授权公告日:2022.04.01 专利权期限:20年 介绍: 本发明公开了基于U‑net神经网络的精细水体提取方法,涉及卷积神经网络和水体提取技术领域,特别是涉及高光谱数据进行水体提取,包括:将全部波段的原始影像导入ENVI,进行主成分分析;将不同的主成分进行多种组合;形成标签数据;将最优遥感影像划分为训练数据和测试数据;将所有训练数据输入U‑net神经网络进行训练;将最优遥感影像的测试数据输入训练后的U‑net神经网络,得到输出影像;将输出影像进行阈值分割、拼接,还原至原始大小;把还原至原始大小的输出影像与标签数据中的测试数据进行对比,评价精细水体提取的精度。 3.截至挂牌日,已取得专利证书。
市场前景分析
与同类成果相比优势分析
专利明细
序号 名称 申请号 类别 申请日 授权日
1 一种基于改进EfficientDet网络的海面军事目标检... CN202110701296.X 发明 2021-06-23 2022-06-07
2 基于U-net神经网络的精细水体提取方法 CN202011121566.1 发明 2020-10-20 2022-04-01
专利是否合并转让
获得资助情况(国家计划课题等) --
项目开发阶段 --
样品情况 样品类型 --
信息有效期 -- 至 --

二、挂牌信息

挂牌公告期 5 个工作日 报价方式 网络竞价
保证金 0万元 保证金交纳截止时间 挂牌截止日17:00前(以银行到账时间为准)

三、披露信息

价款支付方式 银行转账
受让方资格条件
1、意向受让方须为依法设立的企业法人、其他经济组织或具有完全民事行为能力的自然人。
2、意向受让方须具有良好财务状况、支付能力。
3、本项目不接受联合体受让。
重大事项及其他披露内容
1.转让标的整体受让,不可拆分。
2.专利介绍:一种基于改进EfficientDet网络的海面军事目标检测与分类方法
专利申请日:2021.06.23
授权公告日:2022.06.07
专利权期限:20年
介绍:本发明公开了一种基于改进EfficientDet网络的海面军事目标检测与分类方法,属于海洋遥感技术领域,包括获得数据增强后的数据集;主干特征网络提取前,进行一次卷积和标准化的预处理;激活函数预处理;使用主干特征网络提取3、5、7层特征,输入到下一阶段的特征融合网络;在第7层基础上进行一次膨胀卷积、标准化、最大池化得到一层新特征P8;在新特征上继续使用膨胀卷积、标准化、最大池化,同时引入残差连接,与第5层特征进行特征融合得到最后一层特征P9;构建特征融合网络,将每次特征融合后的激活函数改为“Relu”;特征融合后将原来的4层特征融合单元增加到5层;将融合后的特征输入到类别预测网络与定位框预测网络;进行精度评定。
专利介绍:基于U-net神经网络的精细水体提取方法
专利申请日:2020.10.20
授权公告日:2022.04.01
专利权期限:20年
介绍: 本发明公开了基于U‑net神经网络的精细水体提取方法,涉及卷积神经网络和水体提取技术领域,特别是涉及高光谱数据进行水体提取,包括:将全部波段的原始影像导入ENVI,进行主成分分析;将不同的主成分进行多种组合;形成标签数据;将最优遥感影像划分为训练数据和测试数据;将所有训练数据输入U‑net神经网络进行训练;将最优遥感影像的测试数据输入训练后的U‑net神经网络,得到输出影像;将输出影像进行阈值分割、拼接,还原至原始大小;把还原至原始大小的输出影像与标签数据中的测试数据进行对比,评价精细水体提取的精度。
3.截至挂牌日,已取得专利证书。
与转让相关的其他条件
意向受让方须承诺,在递交受让申请并交纳交易保证金后,即表明理解并接受本次资产转让的所有内容及程序,完全了解与认可转让标的状况以及存在的瑕疵等一切内容,并自行承担受让转让标的所带来的一切风险和后果;成为最终受让方后不得以不了解转让标的为由退还转让标的,否则将视为违约;非因转让方原因所引发的风险因素,由受让方自行承担。
意向受让方须承诺,在收到《挂牌结果通知单》之日起5个工作日内与转让方签署《技术转让合同书》,并于签订《技术转让合同书》之日起5个工作日内支付应付交易价款至转让方指定账户(交易价款无息结算),交易费用支付至中心指定账户(如本项目公告对以上办理时间有不同约定的,从其约定)。协议成交不收取交易费用,若产生竞价,收取竞价佣金。

四、联系方式

联系人 房经理 联系电话 053186196383
手机号 邮箱

五、附件资料