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]一种一体化惯性测量模块及惯性测量单元-CN202211678394.7在审
  • 孙湘钰;于浩泽;刘洋;慕容欣;卢彤春 - 上海航天控制技术研究所
  • 2022-12-26 - 2023-06-06 - G01C21/16
  • 本发明公开了一种一体化惯性测量模块及惯性测量单元,所述模块包括:底座、外壳、顶盖、石英加速度计、光纤环、光纤陀螺组件、电路板;所述的底座、外壳和顶盖配合设置,形成一个密闭空间;所述的石英加速度计、光纤环、光纤陀螺组件、电路板均位于所述的密闭空间内;其中,所述的光纤环固定安装于所述底座的中间位置;所述的石英加速度计安装于所述光纤环内侧中心轴处,使得所述石英加速度计测量轴与所述的光纤环中心轴重合。本发明将石英加速度计置于光纤环内侧,缩小了惯性测量模块体积;更重要的是,光纤环和加速度计共轴,有利于消除杆臂对石英加速度计测量精度的影响,提高惯性测量模块及单元的测量精度,具有良好的市场应用前景。
  • 一种一体化惯性测量模块单元
  • [发明专利]一种基于深度学习的单目标快速检测方法-CN202011063213.0在审
  • 韩勇强;李利华;刘泳庆;杨旭;卢彤春 - 北京理工大学
  • 2020-09-30 - 2021-01-05 - G06T7/20
  • 本发明公开了一种基于深度学习的单目标快速检测方法,针对网络的训练过程进行设计,设计了网络的损失函数和优化方法,同时对视频序列的检测过程进行了优化,在初始状态或者上一帧未检测出目标位置的情况下,使用滑动窗口的方法,对整个图像进行遍历,将每个窗口的图像送入卷积神经网络进行计算,直到检测出目标位置信息,然后开始进行下一帧图像检测。当上一帧图像中目标位置信息(xk‑1,yk‑1)已知时,将中心坐标为(xk‑1,yk‑1)的窗口送入卷积神经网络进行运算,检测该窗口就能够迅速对目标进行定位。由于神经网络的规模和网络输入大小息息相关,本发明提供的技术方案通过控制网络的输入大小就能够对网络进行优化,保证性能的同时降低网络的规模,提高网络的计算速度。
  • 一种基于深度学习目标快速检测方法

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