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]基于多源信息融合的雷达探测方法、装置及存储介质-CN202110562451.4有效
  • 刘欢;向宏义 - 北京环境特性研究所
  • 2021-05-24 - 2023-01-20 - G01S13/87
  • 本发明提供了一种基于多源信息融合的雷达探测方法、装置及存储介质,方法包括:在从至少两个雷达的探测信号中得到至少两个探测对象之后,将该至少两个探测对象进行形状组合,然后对组合后的探测形状与预先存储的至少一个模板形状分别计算形状相似度,由于模板形状是对应真实探测对象的实际形状,如果在得到的至少一个形状相似度中存在一个形状相似度大于第一阈值,表明组合后的探测形状与大于第一阈值的形状相似度对应的模板形状是相似的,进而表明组合后的探测形状是对应真实探测对象的,如此,就可以确定该至少两个探测对象为同一个探测对象。本方案,在对两个以上的雷达探测到的探测对象判断是否为相同探测对象时,能够提高判断准确性。
  • 基于信息融合雷达探测方法装置存储介质
  • [发明专利]一种基于紫外成像电晕检测的目标识别方法及装置-CN201811121658.2有效
  • 宋亚军;杨晨;向宏义 - 北京环境特性研究所
  • 2018-09-26 - 2021-02-05 - G01R31/12
  • 本发明涉及一种基于紫外成像电晕检测的目标识别方法、装置及紫外成像电晕检测仪,其中方法包括:通过双光谱相机获取观测区域的紫外图像和可见光图像,提取紫外图像中的放电目标,对提取的放电目标进行几何特征分析,确定放电目标的中心位置;通过可见光相机和日盲紫外相机的参数,计算出放电目标的中心位置在可见光图像中的对应位置,并以该位置为中心确定感兴趣区域,在该感兴趣区域采用边缘检测方法进行目标检测,获取放电目标的轮廓信息,并计算目标特征;将提取的可见光图像的目标特征与典型放电设备数据库中的目标特征进行比对,确定所提取放电目标的设备类别。本发明可以用于紫外成像电晕检测的目标识别与测距方法。
  • 一种基于紫外成像电晕检测目标识别方法装置
  • [实用新型]自动拷机监测装置-CN202022152665.8有效
  • 刘欢;向宏义 - 北京环境特性研究所
  • 2020-09-27 - 2021-01-22 - G06F11/22
  • 本实用新型涉及自动拷机监测装置,包括外壳体、芯片、程序接口、存储卡、网线接口、指示灯和报警器,外壳体内安装有线路板,芯片安装在线路板上,程序接口架设在外壳体侧端面,程序接口与线路板电性连接,存储卡穿过外壳体插接在线路板上,若干个网线接口架设在外壳体侧端面,网线接口与线路板电性连接,指示灯与报警器均固连在外壳体侧端面上,指示灯与报警器均与线路板电性连接,本实用新型具有解放人力,有效控制设备信号错检、漏检问题,提升试验质量的优点。
  • 自动监测装置
  • [发明专利]自动拷机监测装置-CN202011032697.2在审
  • 刘欢;向宏义 - 北京环境特性研究所
  • 2020-09-27 - 2020-12-08 - G06F11/22
  • 本发明涉及自动拷机监测装置,包括外壳体、芯片、程序接口、存储卡、网线接口、指示灯和报警器,外壳体内安装有线路板,芯片安装在线路板上,程序接口架设在外壳体侧端面,程序接口与线路板电性连接,存储卡穿过外壳体插接在线路板上,若干个网线接口架设在外壳体侧端面,网线接口与线路板电性连接,指示灯与报警器均固连在外壳体侧端面上,指示灯与报警器均与线路板电性连接,本发明具有解放人力,有效控制设备信号错检、漏检问题,提升试验质量的优点。
  • 自动监测装置
  • [发明专利]一种基于图像处理的踏板检测方法及系统-CN201810446977.4有效
  • 杨晨;孙新学;宋亚军;向宏义 - 北京环境特性研究所
  • 2018-05-11 - 2020-10-23 - G06K9/46
  • 本发明涉及一种基于图像处理的踏板检测系统及方法,其中方法包括以下步骤:图像采集步骤、采集踏板落下和收起状态的图像作为训练样本,并采集待检测时刻踏板的图像作为测试样本;分类器训练步骤、提取训练样本中每个图像的方向梯度直方图信息构成特征向量;选择SVM分类器核函数,并使用提取的训练样本训练SVM分类器;踏板检测步骤、提取测试样本的图像的方向梯度直方图信息构成特征向量,并利用所述SVM分类器判断为踏板落下或收起的状态。本发明通过采集踏板图像,提取方向梯度直方图信息,构成特征向量,利用SVM分类方法特征向量进行分类,从而实时监控踏板收放状态,防止与过往列车发生蹭车事故,提升动车检修平台安全裕度。
  • 一种基于图像处理踏板检测方法系统

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