
山东大学所持一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法转让
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项目名称 | 山东大学所持一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法转让 | 项目编号 | TAEI2521145 |
转让底价 | 5 万元 | 转让方 | 山东大学 |
保证金 | 0万元 | 保证金支付方式 | 银行转账 |
挂牌时间 | 2025-07-28 至 2025-08-01 |
一、项目介绍
技术项目信息登记表(供给方)
技术项目名称 | 山东大学所持一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法转让 | ||
行业分类 | 电子信息技术|计算机软件 | ||
战略性新兴产业分类 | 新一代信息技术产业|信息技术服务|新兴软件及服务 | ||
权属人所属地域 | 山东省济南市历城区 | ||
十强产业领域 | 新一代信息技术 | ||
项目权属(个人或单位名称) | 山东大学 | ||
专利情况 | 有 | ||
转让底价 | 5 万元 | ||
合作方式 | 成果转让 |
项目简介 | 1、本标的包含1项专利,各专利介绍如下: 一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法 专利申请日:2020年07月27日 授权公告日:2022年04月08日 专利权期限:20年 介绍:本发明涉及一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法,包括以下步骤:A、构建并训练视频语义分割网络(1)获取数据集;(2)构建视频语义分割网络;(3)训练视频语义分割网络;(4)测试视频语义分割网络分割的准确度;B、通过训练好的视频语义分割网络结构进行视频语义分割。本发明通过采用ConvLSTM模块考虑视频相邻帧之间的相关性,提高视频语义分割的准确度。本发明还采用了密集连接块、密集连接的空洞空间金字塔池化模块,使得特征和梯度的传递更加有效,解决了深度网络训练过程中的梯度消失问题,并且能够系统地聚合多尺度上下文信息,扩大感受野。 2、截至挂牌日,专利已取得专利证书。 3、其他重要事项详见评估报告。 | ||||||||||
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ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法 | ZL202010732937.3 | 发明 | 2020-07-27 | 2022-04-28 |
获得资助情况(国家计划课题等) | -- | ||
项目开发阶段 | -- | ||
样品情况 | 无 | 样品类型 | -- |
信息有效期 | -- 至 -- |
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。 |
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重大事项及其他披露内容 | 1、本标的包含1项专利,各专利介绍如下: 一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法 专利申请日:2020年07月27日 授权公告日:2022年04月08日 专利权期限:20年 介绍:本发明涉及一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法,包括以下步骤:A、构建并训练视频语义分割网络(1)获取数据集;(2)构建视频语义分割网络;(3)训练视频语义分割网络;(4)测试视频语义分割网络分割的准确度;B、通过训练好的视频语义分割网络结构进行视频语义分割。本发明通过采用ConvLSTM模块考虑视频相邻帧之间的相关性,提高视频语义分割的准确度。本发明还采用了密集连接块、密集连接的空洞空间金字塔池化模块,使得特征和梯度的传递更加有效,解决了深度网络训练过程中的梯度消失问题,并且能够系统地聚合多尺度上下文信息,扩大感受野。 2、截至挂牌日,专利已取得专利证书。 3、其他重要事项详见评估报告。 |
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与转让相关的其他条件 | 1、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。 2、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》,并于签订《技术转让合同》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。 |