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]一种基于动作粒度分组结构的体育视频动作识别方法-CN202310507915.0在审
  • 葛宏伟;陈雅童;李伟东;刘雨轩;唐国智;侯亚庆 - 大连理工大学
  • 2023-05-08 - 2023-08-01 - G06V40/20
  • 本发明属于计算机视觉与视频动作识别领域,公开了一种基于动作粒度分组结构的体育视频动作识别方法,提出了一种基于动作粒度的层次化分组结构,设计了一种轻量级的多尺度时空建模与信息融合机制。步骤如下:视频抽帧,分段随机帧采样,视频帧预处理,选取骨干网络,在骨干网络中插入动作粒度分组模块实现多尺度时空特征聚合,使用全连接层和softmax层进行类别预测,使用交叉熵损失对动作类别进行训练,训练及验证。通过使用本发明可有效的提取多粒度动作信息,适用于包含多层次类别的体育视频动作识别,并显著提高体育视频动作识别的精度。本发明作为一种基于动作粒度分组结构的体育视频动作识别方法,可广泛应用于体育视频动作识别领域。
  • 一种基于动作粒度分组结构体育视频识别方法
  • [发明专利]一种基于多任务信息互补的三维体素手势姿态估计方法-CN202110429625.X在审
  • 蔡奕轩;张强;周东生;侯亚庆 - 大连理工大学
  • 2021-04-21 - 2021-07-09 - G06K9/00
  • 一种基于多任务信息互补的三维体素手势姿态估计方法,步骤为:训练一个参考点精炼网络,获取准确的参考点;训练一个估计网络,使用中已获得的图像的准确参考点和手部关节位置真实值进行监督训练:对估计网络输出的三维热图执行概率估计,确定每个关节点最大的似然相应位置,然后将其转换到真实的坐标系中获得手部关节点的真实3D坐标。本发明使用三维体素化的方式来处理输入与输出,一方面改善了传统方法表示深度图像造成的透视失真,以及回归学习的高度非线性等问题。另一方面则是实现了模型参数压缩,使得模型的收敛更加的迅速,便于训练。同时引入多任务信息互补的策略,这种符合手势物理特性的网络结构在提升估计精度的同时也更具有鲁棒性。
  • 一种基于任务信息互补三维手势姿态估计方法
  • [发明专利]一种空气质量多点实时监测系统-CN201710544477.X在审
  • 何宏;侯亚庆;张志宏 - 天津理工大学
  • 2017-07-06 - 2017-09-26 - G01N33/00
  • 本发明公开一种空气质量多点实时监测系统。该系统包括空气质量监测终端、无线网关节点和上位机;所述空气质量监测终端包括多个监测节点;每个所述监测节点用于采集环境信息数据和利用压缩感知技术对所述环境信息数据进行压缩,并通过ZigBee网络将所述环境信息数据发送到所述无线网关节点;所述无线网关节点用于接收所述空气质量监测终端发送的所述环境信息数据,并将所述环境信息数据通过GPRS网络发送到所述上位机;所述上位机用于显示所述环境信息数据。本发明公开的一种空气质量多点实时监测系统,可以有效降低系统损耗。
  • 一种空气质量多点实时监测系统

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