崔建华
安徽理工大学
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崔建华来自安徽理工大学，专利7件。擅长视觉识别、生物模型计算、生物特征识别、场景元素、图像分析。最擅长视觉识别。排名在TOP10。一种基于多尺度注意力融合的轻量级单目深度预测方法是存续时间最长的专利。与夏晨星合作7次。
历年科研重点
视觉识别 生物模型计算 图像分析 生物特征识别 场景元素
技术领域排名
专利列表
- 有效
一种基于深度质量加权的RGB-D显著性目标检测方法
申请日: 20230228 公开日: 20260203 申请人: 安徽理工大学
- 有效
基于实例级自适应深度估计的单目三维目标检测方法
申请日: 20230509 公开日: 20260123 申请人: 安徽理工大学
- 有效
一种基于跨模态边缘引导的RGB-D显著性目标检测方法
申请日: 20230614 公开日: 20260123 申请人: 安徽理工大学
- 有效
一种基于多尺度注意力融合的轻量级单目深度预测方法
申请日: 20230314 公开日: 20251223 申请人: 安徽理工大学
- 在审
基于边缘细化和增强网络的伪装目标检测算法
申请日: 20240425 公开日: 20240705 申请人: 安徽理工大学
显示 1-5 条，共 6 条
产研合作关联
与 夏晨星 的合作详情
共 7 项合作记录基于边缘细化和增强网络的伪装目标检测算法
20240425CN202410508100.9
基于多尺度跨层特征融合网络的伪装目标检测算法
20231024CN202311379391.8
一种基于跨模态边缘引导的RGB-D显著性目标检测方法
20230614CN202310708088.1
一种基于注意力交叉和双路特征融合网络的注视估计检测算法
20230509CN202310512890.3
基于实例级自适应深度估计的单目三维目标检测方法
20230509CN202310517996.2
基于实例级自适应深度估计的单目三维目标检测算法
20230509CN202310517996.2
一种基于多尺度注意力融合的轻量级单目深度预测方法
20230314CN202310238309.3
一种基于深度质量加权的RGB-D显著性目标检测方法
20230228CN202310201765.0
