专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种快速的建筑物立体网格数据图生成方法-CN202011530444.8有效
  • 黄朔;何伟;袁禄军;任伏虎;伍学民;王靖;黄海;刘杰 - 北斗伏羲信息技术有限公司
  • 2020-12-22 - 2023-09-08 - G06T17/20
  • 本发明公开了一种快速的建筑物立体网格数据图生成方法,属于信息技术领域,该方法能够快速且准确地确定建筑物内部各户位置以及业务数据信息。本发明的技术方案包括如下步骤:选取合适的网格层级将建筑物外轮廓的多边形区域的最小外包矩形剖分,并随机选择m样例网格。使用聚类算法将m个样例网格分成n类,n个聚类中心点做为维诺图的控制点,生成维诺图。使用维诺图分割建筑物外轮廓的多边形区域,得到建筑物内部的3D网格图。利用维诺图上的控制点对应的北斗网格码组成每户的空间索引码。将空间索引码与建筑物业务数据中对应的每户业务数据进行关联存储,并同时与建筑物内部的3D网格图关联,得到建筑物的立体网格数据图并进行展示。
  • 一种快速建筑物立体网格数据生成方法
  • [发明专利]空域网格图生成方法-CN202211652281.X有效
  • 刘杰;任伏虎;伍学民;鲁俊峰 - 北斗伏羲中科数码合肥有限公司
  • 2022-12-21 - 2023-08-01 - G06F16/29
  • 本发明提供了一种空域网格图生成方法,包括:基于地球空间立体剖分网格与时间编码,对目标对象的空域环境进行网格化建模,得到多个空域网格,基于空域网格得到空域网格地图;将获取的时空数据与空域网格地图中的空域网格进行关联,得到关联时空数据的空域网格;基于关联时空数据的空域网格构建空域关系计算模型,得到四维空域网格地图。通过生成全域全要素的四维空域网格地图,形成多尺度、高时效、科学化、精细化、融合、智能和灵活的低空空域管理服务体系,实现在二维、三维、四维空域网格图形之间自如切换。从而达到低空空域资源的科学化划分、高效率审批和精细化利用的目的。
  • 空域网格生成方法
  • [发明专利]基于时空关系的知识图谱推理方法及系统-CN202310290236.2在审
  • 刘杰;任伏虎;刘嘉澍;伍学民;王丽娜;王飞 - 北斗伏羲中科数码合肥有限公司
  • 2023-03-23 - 2023-06-30 - G06N5/04
  • 本发明提供了一种基于时空关系的知识图谱推理方法及解析系统,属于知识图谱技术领域,解决了现有技术难以支撑复杂的时空知识推理的问题。该方法包括如下步骤:将目标地理空间均匀分割成M×N×L网格矩阵;对网格矩阵中的每一单元网格体,建立包括其时空信息、实体信息的集合,作为该单元网格体的知识图谱数据模型;接收输入的时空关系问题,确定与该问题相关的判定规则,进而建立用于对每一单元网格体的时空信息、实体信息进行规则匹配正误验证的判定模型;根据上述判定模型对每一单元网格体的知识图谱数据模型进行验证,获得符合上述判定规则的所有单元网格体,将获得的所有单元网格体构成的区域或所述区域内的实体对象,作为推理结果输出。
  • 基于时空关系知识图谱推理方法系统
  • [发明专利]网格深度强化学习模型构建方法及应用方法-CN202310121563.5在审
  • 刘杰;任伏虎;徐谦;伍学民;王丽娜 - 北斗伏羲中科数码合肥有限公司
  • 2023-02-16 - 2023-06-23 - G06Q10/047
  • 本发明提供了一种网格深度强化学习模型构建方法及应用方法,其中网格深度强化学习模型构建方法,包括:基于获取路径规划任务场景和需求构建模型的需求层;采用GeoSOT全球剖分网格编码模型对环境数据进行组织与管理得到输入层;基于深度学习模块、强化学习模块和经验回放池构建处理层;基于环境态势图、规划结果图、策略网格图和奖励分布图构建输出层;输入层和处理层基于需求层的任务需求进行修改;所述处理层对输入层的数据进行处理后经输出层输出。形成“需求‑输入‑处理‑输出”的工作流程,为路径规划应用提供与深度强化学习相结合的智能模型,从而达到在路径规划应用中与深度强化学习稳定结合的目的。
  • 网格深度强化学习模型构建方法应用

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