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江苏海洋大学
企业江苏海洋大学属木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业，主营培养高等学历人才，促进科技发展、工学类、理学类、管理学类、文学类、农学类等。面向水下图像处理、目标检测、专利分析等领域提供数据服务，开放高分辨率水下图像显著性目标检测训练数据集（水下图像处理、目标检测）、江苏海洋大学实用新型授权专利创新度分析数据集（专利分析、计量学）、江苏海洋大学实用新型授权专利技术新颖度分析数据集（专利分析、技术新颖度），支撑知识产权分析与转化。
水下图像处理目标检测专利分析木材加工
数据集列表
江苏海洋大学实用新型授权专利价值分析数据集
本数据集基于实用新型专利原始数据，通过特征工程和机器学习模型（PCA降维 + K-Means聚类），生成专利价值分数（0-1）和分类（Low/Medium/High）。
江苏数据知识产权登记系统2025-09-08 更新90
江苏海洋大学实用新型授权专利创新度分析数据集
本数据集基于江苏海洋大学实用新型专利原始数据，通过专利计量学模型二次加工生成。核心输出创新度总分，该分数综合了技术创新性（IPC分类稀有度）、协作强度（发明人数量和合作机构）和审查效率（申请到公开时间差）三个维度，采用加权平均算法计算。
江苏数据知识产权登记系统2025-09-04 更新160
江苏海洋大学发明授权专利技术新颖度分析数据集
本数据集基于江苏海洋大学原始发明专利数据，通过时间衰减模型计算技术新颖度分数（0-100），并分类为高、中、低三个等级。数据涵盖脱敏处理发明人信息，输出字段包括原始属性及新颖度指标。
江苏数据知识产权登记系统2025-09-04 更新100
江苏海洋大学实用新型授权专利技术新颖度分析数据集
本数据集基于江苏海洋大学实用新型专利数据，通过时间衰减模型计算技术新颖度分数（0-100），并分类为高、中、低三个等级。数据涵盖脱敏处理发明人信息，输出字段包括原始属性及新颖度指标。
江苏数据知识产权登记系统2025-09-04 更新110
高分辨率水下图像显著性目标检测训练数据集
本数据集包含9641条样本，整体大小26.6GB，专门用于机器学习模型训练。每个样本包括：
• RGB文件夹：存储高分辨率水下彩色图像（格式JPG），分辨率通常为1920x1080或更高，捕捉真实水下场景。
• masks文件夹：存储对应的二值掩码图像（格式PNG），用于标注显著性目标的精确区域（白色表示目标，黑色表示背景）。
• json文件夹：存储JSON文件，包含元数据和标注信息。
• labels文件夹：存储文本标签文件（格式TXT），适用于YOLO等目标检测框架，包含类别编号和归一化坐标。
数据集旨在支持水下图像显著性检测算法的开发，提升模型在复杂水下环境中的性能。
江苏数据知识产权登记系统2025-09-04 更新970
江苏海洋大学发明授权专利价值分析数据集
本数据集基于专利原始数据，通过特征工程和机器学习模型（PCA降维 + K-Means聚类），生成专利价值分数（0-1）和分类（Low/Medium/High）。
江苏数据知识产权登记系统2025-09-04 更新80
江苏海洋大学发明授权专利创新度分析数据集
本数据集基于江苏海洋大学638项发明专利原始数据，通过专利计量学模型二次加工生成。核心输出创新度总分，该分数综合了技术创新性（IPC分类稀有度）、协作强度（发明人数量和合作机构）和审查效率（申请到公开时间差）三个维度，采用加权平均算法计算。
江苏数据知识产权登记系统2025-09-04 更新90