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5G的工程管理平台-CN202310918128.5在审
  • 左宏亮;刘巍巍;郝杰;金大为;马智尧;张晨;张晋;张风雷;田涛 - 河南省通信建设管理咨询有限公司
  • 2023-07-25 - 2023-10-20 - H04L67/12
  • 本发明公开了一种基于5G的工程管理平台,包括脉冲采集模块、波形采集模块、时间模块、北斗定位模块、数据库,还包括信息筛选模块、异常判断模块、5G传输模块和管理平台终端,所述波形采集模块采集工程项目中信号传输模块的载波信号波形A,并提取载波信号波形A的均值信号A‑1,同时所述波形采集模块通过时间模块和北斗定位模块提取采集载波信号波形的时间信号A‑T和位置信号A‑P,所述脉冲采集模块采集工程项目中信号传输模块的脉冲信号B,同时所述脉冲采集模块通过时间模块和北斗定位模块提取采集脉冲信号的时间信号B‑T和位置信号B‑P,能够对载波信号波形进行异常判断,并且同时对信息传输的脉冲信号进行判断,提高了基于5G的工程管理平台的准确性。
  • 一种基于工程管理平台
  • [发明专利]基于图卷积的不完整观测条件下的行人重识别方法及系统-CN202310921268.8在审
  • 刘萌;张风雷;张昊宇;许海振;韩强;严明;聂礼强 - 山东建筑大学
  • 2023-07-25 - 2023-10-10 - G06V40/10
  • 本发明属于行人重识别技术领域,尤其涉及一种基于图卷积的不完整观测条件下的行人重识别方法及系统,包括:获取行人图像并进行预处理;分别对预处理后的行人图像进行局部特征提取、全局特征提取和属性特征提取,得到行人图像的关键点表示、全局视觉特征以及文本属性特征;将全局视觉特征与关键点表示输入至自适应阈值引导的掩码图卷积网络,得到视觉引导的关键点;基于文本属性特征和关键点表示,利用循环异构图卷积网络获得属性增强的关键点和视觉增强的属性;将视觉引导的关键点、属性增强的关键点和视觉增强的属性进行加权融合得到最终的行人表示。本发明的循环异构图卷积网络通过图内和图间的交互有效地融合了结构化的视觉和文本行人信息。
  • 基于图卷完整观测条件下行人识别方法系统
  • [发明专利]一种多域轮胎花纹图像分类方法、系统、介质及设备-CN202310382056.7有效
  • 刘萌;张风雷;王旭峰;周迪;李达;厉盛华 - 山东建筑大学
  • 2023-04-12 - 2023-07-18 - G06V10/764
  • 本发明属于图像处理技术领域,提供了一种多域轮胎花纹图像分类方法、系统、介质及设备,针对多场景轮胎花纹图片分类问题,提出的方案为:基于轮胎花纹图像数据集和训练后的轮胎花纹分类模型得到分类概率分布进行分类得到轮胎花纹图像分类结果;其中,轮胎花纹分类模型的构建过程包括:将轮胎花纹图像数据集分为源域和目标域;对轮胎花纹图像数据进行特征提取得到轮胎花纹图像的全局特征和局部特征;基于全局特征和局部特征,构建双内存模块,通过双内存模块保存两个域中局部特征的视觉知识和跨域传递知识,从而利用一个域的特征来构造包含两个域信息的全息特征。其普遍性和抗噪性都有所提升。
  • 一种轮胎花纹图像分类方法系统介质设备
  • [发明专利]一种多模态第一视角视频分类方法及系统-CN202310016150.0有效
  • 刘萌;张风雷;宋雪萌;许海振;郭杰;王少华 - 山东建筑大学
  • 2023-01-06 - 2023-04-25 - G06V20/40
  • 本发明属于计算机视觉领域,提供了一种多模态第一视角视频分类方法及系统。该方法包括,获取视频数据和视频动作类别,提取视频数据的视觉表示序列和音频表示序列;采用基于联合表示的交叉注意模块,得到联合表示增强的视觉特征表示序列和联合表示增强的音频特征表示序列;计算视觉模态的自监督对比损失函数和音频模态的自监督对比损失函数;计算视觉模态的分类预测结果和音频模态的分类预测结果;计算分类预测损失函数;构建联合损失函数,用于联合优化第一视角视频分类网络,得到已训练的第一视角视频分类网络。本发明针对每个模态应用自监督对比学习来增强模态内特征,使这些特征不受与动作有关的干扰因素的影响,提升了动作分类的精准度。
  • 一种多模态第一视角视频分类方法系统

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