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]电子设备的显示方法、装置、电子设备以及可读存储介质-CN202110354665.2在审
  • 吕飞帆;张华;张运超;武小宇 - 华为技术有限公司
  • 2021-03-31 - 2022-10-04 - G06F3/14
  • 本申请适用于设备管理技术领域,提供了一种电子设备的显示方法、装置、电子设备以及可读存储介质,该电子设备的显示方法包括:第一电子设备向第二电子设备发送关于第一电子设备的第一硬件参数以及第一显示参数;第二电子设备根据第二电子设备的第二硬件参数、第一硬件参数以及第一显示参数,确定第二显示参数;第二电子设备显示数据内容的第一显示效果与第一电子设备显示数据内容的第二显示效果一致。本申请提供的技术方案可以能够保证第一电子设备与第二电子设备之间显示效果保持一致,避免因硬件模块差异或显示设置的不同,对同一内容数据显示时的显示效果存在偏差,提高了显示参数调整的准确性以及调整效率。
  • 电子设备显示方法装置以及可读存储介质
  • [发明专利]双摄像头视频融合的方法和电子设备-CN202011568367.5在审
  • 张运超;吕飞帆;杨发盛 - 华为技术有限公司
  • 2020-12-25 - 2022-07-01 - G06T5/50
  • 一种双摄像头视频融合的方法和电子设备,可以实现在视频录制过程中融合不同摄像头的优势,提高视频的质量。包括:获取第一摄像头在第一时刻拍摄的第一图像和第二摄像头在第二时刻拍摄的第二图像;将第一图像和第二图像进行处理,以得到处理后的第一图像和处理后的第二图像;将处理后的第一图像和处理后的第二图像融合,以得到第一时刻的第一融合图像;获取第一摄像头在第三时刻拍摄的第三图像;将第三图像进行处理,以得到处理后的第三图像;获取第一时刻和第三时刻之间的单应矩阵;根据第一融合图像和单应矩阵获取第四图像;将处理后的第三图像和第四图像融合,以得到第三时刻的第二融合图像。
  • 摄像头视频融合方法电子设备
  • [发明专利]一种拍照方法及相关设备-CN202011482589.5在审
  • 武小宇;吕飞帆;刘子鸾;张运超 - 华为技术有限公司
  • 2020-12-15 - 2022-06-17 - H04N5/232
  • 本申请实施例提供一种拍照方法及相关设备,本申请实施例涉及图像处理技术领域。使得电子设备可以模仿其他设备的拍摄图像的拍摄风格,生成其他拍摄风格的图像。具体方案为:该拍照方法应用于电子设备,电子设备包括图像信号处理器ISP参数,当图像信号处理器采用预设ISP参数处理第一raw域图像,可以生成第一图像。电子设备获取第一导向图,确定第一导向图对应的第一ISP参数,预设ISP参数与第一ISP参数不同;将预设ISP参数设置为第一ISP参数。当图像信号处理器采用第一ISP参数处理第一raw域图像,生成第二图像。
  • 一种拍照方法相关设备
  • [发明专利]参数确定方法及电子设备-CN202011110798.7在审
  • 吕飞帆;武小宇;张运超;张晓玲;贾瑞 - 华为技术有限公司
  • 2020-10-16 - 2022-04-22 - G06F9/451
  • 本申请提供参数确定方法及电子设备;涉及终端技术领域,能够利用预先配置的目标图像,通过自动搜索过程,确定满足预设条件的目标参数,提高参数确定效率。该方法包括:获取参数调节维度,确定该参数调节维度对应的原始数据和目标图像。以及获取待调节参数的模块的信息,确定搜索空间。在搜索空间中搜索第一参数,利用第一参数和原始数据,获得第三图像。通过对比第三图像和目标图像的相似度,判断当前相似度是否满足要求。若满足,则将当前第一参数确定为用于调节待调节参数的模块的目标参数。
  • 参数确定方法电子设备
  • [发明专利]一种基于多分支卷积神经网络的图像和视频增强方法-CN201810804618.1有效
  • 陆峰;吕飞帆;赵沁平 - 北京航空航天大学
  • 2018-07-20 - 2020-11-10 - G06T5/00
  • 本发明提供一种基于多分支卷积神经网络的图像和视频增强方法,包括:输入低质量的单幅图像或视频序列,稳定求解增强后的图像或者视频;一种新颖的多分支卷积神经网络结构,能够有效解决因光照不足、噪声等因素所导致的图像或视频质量下降问题;一种新颖的训练损失函数,能够有效提高神经网络的精度和稳定度。本发明的应用之一是无人车(机)驾驶,其原理是针对视频传感器因周围环境变化或干扰所带来的图像质量下降进行处理增强,从而为决策系统提供更高质量的图像及视频信息,从而有助于决策系统做出更加准确、正确的决策。本发明也可广泛用于视频通话、自动导航、视频监控、短视频娱乐、社交媒体、图像修复等领域。
  • 一种基于分支卷积神经网络图像视频增强方法

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