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]基于轻量化深度学习的典型极端火高精度识别方法-CN202211555488.5在审
  • 李建微;唐寰;曹路洋;黄欣 - 福州大学
  • 2022-12-06 - 2023-03-10 - G06V20/70
  • 本发明涉及一种基于轻量化深度学习的典型极端火高精度识别方法,包括以下步骤:步骤S1:获取典型极端火图像;步骤S2:对典型极端火图像进行极端火类型和极端火位置标注,生成典型极端火数据集,并预处理,得到训练数据集;步骤S3:对轻量型网络结构MobileNetV3‑small中bottleneck结构里的SE注意力机制模块改进为CA注意力机制,构建MobileNetV3‑small‑CA网络结构;步骤S4:基于YOLOv5网络模型的主干特征提取网络进行改进,引入MobileNetV3‑small‑CA网络结构,基于训练数据集对改进YOLOv5网络模型进行训练;步骤S5:利用训练后的改进YOLOv5网络模型对典型极端火数据集进行辨识检测。本发明实现对典型极端火火灾现场进行实时分辨识和定位。
  • 基于量化深度学习典型极端高精度识别方法
  • [发明专利]基于和声搜索算法的改进粒子滤波定位与建图方法-CN202211108246.1在审
  • 李建微;黄欣;曹路洋;唐寰 - 福州大学
  • 2022-09-13 - 2022-12-13 - H03H21/00
  • 本发明公开了一种基于和声搜索算法的改进粒子滤波定位与建图方法,包括初始化粒子和粒子权重;根据提议分布获取当前时刻的粒子集并计算粒子权重;利用和声搜索算法优化粒子位姿;利用小生境算法进一步优化;计算优化后的粒子权重并归一化;计算有效粒子数,基于偏差修正的EWA优化算法进行自适应优化组合重采样;基于粒子的运动轨迹,更新粒子的地图信息,建立实际地图。本发明所提供的粒子滤波方法,能够在使用更少粒子的同时获得更为准确的滤波估计;重采样改进策略在保证粒子多样性的同时解决了传统重采样引起的粒子贫化问题。多方面改进提高了定位与建图的效率和精度。
  • 基于和声搜索算法改进粒子滤波定位方法
  • [发明专利]基于多跨度互补信息捕捉与融合的胰腺分割网络-CN202211108345.X在审
  • 李建微;曹路洋;黄欣;唐寰;黄锶涵 - 福州大学
  • 2022-09-13 - 2022-12-02 - G06T7/12
  • 本发明公开了一种基于多跨度互补信息捕捉与融合的胰腺分割网络,包括:具有降维网格残差卷积的编码器支路、具有升维网格残差卷积的解码器支路、多尺度特征捕捉模块MFCM、时空注意力模块CSAM、具有金字塔多尺度融合的后处理模块PMFM;多尺度特征捕捉模块MFCM设置于编码器支路之后,用于提取编码器支路特征图中胰腺的多尺度细节信息;时空注意力模块CSAM设置于编码器支路与解码器支路之间,利用解码器支路每一层的输出特征来挖掘前一层的互补特征。多尺度融合的后处理模块PMFM设置于解码器之后,用于对胰腺特征做进一步多尺度细节召回。解决了现有方案中易丢失小目标信息和边缘信息、对胰腺的分割效果不理想的问题。
  • 基于跨度互补信息捕捉融合胰腺分割网络

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