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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  • [实用新型]一种包装机生产线的智能控制系统-CN201320705373.X有效
  • 李树涛;方先其 - 扬州市创新包装有限公司
  • 2013-11-08 - 2014-05-07 - B65B57/00
  • 本实用新型公开了包括PLC控制器、摄像头、工业电脑、包装设备执行机构和工业以太网;所述包装设备执行机构与PLC控制器相连;所述PLC控制器和摄像头分别与工业电脑相连,且PLC控制器和摄像头通过工业以太网向工业电脑传输数据。通过视频检测及数据收集、分析,实现了现场设备运行状况的监测,实现故障诊断;通过视觉识别用于码垛抓手距离判断、包装分拣,实现柔性生产;通过提供远程访问接口实现远程监视和控制,有效降低了设备投入和售后服务成本,增强了售后服务及时性和设备运行可靠性。
  • 一种装机生产线智能控制系统
  • [发明专利]一种基于自适应滤波的扫描图像去网纹方法-CN201310421774.7有效
  • 李树涛;孙斌;孙俊 - 湖南大学;富士通株式会社
  • 2013-09-16 - 2014-02-05 - H04N1/58
  • 本发明公开了一种基于自适应滤波的扫描图像去网纹方法。其步骤为:利用基于图像中冗余信息去噪算法,去除扫描图像中的随机噪声;采用离散余弦变换来对去噪后的扫描图像进行频域变换,提取半色调图案的网纹频率;将去噪后的扫描图像作为输入,进行导向滤波获取每个像素点的梯度值;根据半色调图案的网纹频率和扫描图像的梯度值构造自适应滤波器,用自适应滤波器对扫描图像进行滤波处理,得到基本估计图像;用扫描图像和基本估计图像作为输入,采用边缘保持滤波算法进行滤波处理,得到去除半色调图案后的连续色调图像。本发明能够有效地改善扫描图像的视觉效果,能解决扫描图像在电子设备上的显示和重打印等问题,具有非常重要的实际应用价值。
  • 一种基于自适应滤波扫描图像去网纹方法
  • [发明专利]一种基于PTZ摄像机快速标定的车辆排队长度测量方法-CN201210295293.1无效
  • 李树涛;贺科学 - 湖南大学;长沙理工大学
  • 2012-08-18 - 2013-01-09 - G08G1/01
  • 本发明公开一种基于PTZ摄像机快速标定的车辆排队长度测量方法,包括以下步骤:选取垂直交叉的两条交通标线组成丁字形的标定参考物,根据定义的图像坐标系与世界坐标系的模型,建立图像中像素点的坐标与世界坐标系中路面对应点的坐标之间的换算关系;采用PTZ摄像机获取交通监视场景的视频图像,设置车道的兴趣域ROI,采用背景自适应更新算法和纹理特征检测兴趣域内的车辆排队状态,获取排队车辆队尾的像素及其坐标;将已检测到的队尾像素坐标换算成世界坐标,最终计算出车辆排队的长度。本发明根据纹理特征判别车辆排队尾部位置,结合摄像机标定完成车辆排队长度的测量,具有成本低、嵌入式强等优点。
  • 一种基于ptz摄像机快速标定车辆排队长度测量方法
  • [发明专利]一种微软体感装置深度图像增强方法-CN201210265372.8有效
  • 李树涛;陈理;卢婷 - 湖南大学
  • 2012-07-27 - 2012-12-19 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种微软体感装置深度图像增强方法。它包括以下步骤:对彩色图像和深度图像分别作边缘检测,并以两个边缘图像为输入,采用区域生长法得到错误像素所在的区域;移除错误像素深度值;用区域生长法在无效像素周围构建平滑区域;用双边滤波法估计平滑区域中无效像素深度值;用双边滤波法估计剩余无效像素深度值,得到增强后的深度图像。本发明首次指出深度图像和对应的彩色图像边缘不匹配的问题是由错误像素引起的,进而提出了错误像素的检测方法。本发明能够有效的填补Kinect深度图像的空洞,并且很好地解决了深度图像边缘不匹配的问题,极大地提高了Kinect深度图像的质量。
  • 一种微软装置深度图像增强方法
  • [发明专利]一种融合软决策自适应插值与双三次插值的图像超分辨率方法-CN201210159964.1无效
  • 李树涛;康旭东 - 湖南大学
  • 2012-05-22 - 2012-11-28 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种融合软决策自适应插值与双三次插值的图像超分辨率方法。它包括以下步骤:首先,分别采用软决策自适应插值与双三次插值对低分辨率图像进行超分辨率;然后,采用基于像素值差异与结构差异的失真检测方法检测出软决策自适应插值获得的高分辨率图像中出现失真的区域;最后,采用基于像素加权的图像融合方法融合不同插值方法获得的高分辨率图像从而得到最终的超分辨率结果。本发明将实时的双三次插值技术与快速的软决策自适应插值技术结合起来应用于图像超分辨率,即能够保证超分辨率后图像的边缘清晰,又不会在图像纹理密集区域造成失真,能在放大低分辨率图像的同时改善其视觉效果,具有非常大的理论意义与实际应用价值。
  • 一种融合决策自适应双三次插值图像分辨率方法
  • [发明专利]基于多尺度韦伯局部特征和核组稀疏表示的人脸识别方法-CN201210159963.7无效
  • 李树涛;龚大义;刘海仓 - 湖南大学
  • 2012-05-22 - 2012-10-10 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于多尺度韦伯局部特征和核组稀疏表示的人脸识别方法。它包括以下步骤:首先,将人脸图像尺寸归一化,利用高斯滤波器平滑图像;通过不同半径的滤波窗口提取图像多尺度的韦伯局部特征的差分激励成分,采用Sobel算子提取其方向信息;根据多尺度差分激励和方向信息提取人脸图像的多尺度的韦伯局部特征,并利用直方图交叉核将其映射到核空间;然后,利用训练样本得到的核矩阵作为稀疏字典,计算由测试样本得到的核向量的组稀疏表示系数;最后,根据组稀疏系数重构测试样本的多尺度韦伯局部特征向量,利用最小重构误差识别测试样本。本发明融合多尺度韦伯局部特征和核组稀疏表示算法进行人脸识别,大大提高了识别准确率。
  • 基于尺度韦伯局部特征稀疏表示识别方法
  • [实用新型]一种集装箱门板的自动化生产线-CN201120448454.7有效
  • 陈木胜;杨承寿;王宪锋;向桂强;张裕明;田志高;李树涛 - 山东力丰自动化成套设备有限公司
  • 2011-11-14 - 2012-07-04 - B23P23/00
  • 一种集装箱门板的自动化生产线,按照板材流水线方向依次设置有自动上料装置、自动送料装置、摆式剪板机、1#皮带输送机、板材压形定位装置、数控冲床、2#皮带输送机、定长剪切装置、堆垛装置;所述自动上料装置包括备料输送辊道、真空吸盘组,所述真空吸盘组包括架体,所述架体上设置有若干真空吸盘、前移气缸和升降气缸;所述自动送料装置包括送料机架,所述送料机架上安装有喂料进料辊、输送辊道,输送辊道一侧设置有摆式剪板机;所述输送辊道与1#皮带输送机对接,所述1#皮带输送机后置放有板材压形定位装置。采用本实用新型能够节省劳动力、降低工人的劳动强度、提高生产效率的同时可节省材料且能够保证加工质量高且稳定。
  • 一种集装箱门板自动化生产线
  • [发明专利]基于多尺度韦伯局部特征和分层决策融合的人脸识别方法-CN201110363873.5有效
  • 李树涛;龚大义;向荫 - 湖南大学
  • 2011-11-16 - 2012-06-27 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于多尺度韦伯局部特征和分层决策融合的人脸识别方法。它包括以下步骤:将人脸图像尺寸归一化,再用高斯滤波器进行平滑处理;从预处理后的人脸图像中找出均匀分布的像素点;以像素点为中心分割出一组不同尺度大小的子图像,提取每个子图像的韦伯局部特征向量;求取测试图像中每个子图像的特征向量与样本子图像的特征向量之间的卡方距离,根据卡方距离求取测试图像中每个子图像的隶属度;根据隶属度最大的原则,选择其中隶属度最大对应的识别结果作为该组的识别结果;将每一组得到识别结果通过投票的方式进行决策融合得到整个待测人脸图像的识别结果。本发明采用韦伯局部特征和分层决策融合进行人脸识别,大大提高了识别准确率。
  • 基于尺度韦伯局部特征分层决策融合识别方法
  • [发明专利]基于分布式压缩传感的近红外与可见光图像人脸识别方法-CN201110396929.7无效
  • 李树涛;魏丹 - 湖南大学
  • 2011-12-02 - 2012-06-27 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于分布式压缩传感理论的近红外与可见光人脸图像识别方法。它包括以下步骤:将人脸图像从训练图像中切割出来,并进行归一化处理,按顺序切割成块;将近红外图像和可见光图像块分别表示成一维列向量形式;将近红外图像和可见光图像的共同部分和差异部分进行联合稀疏表示,计算联合稀疏表示系数;将近红外图像与可见光图像进行融合得到的共同部分所对应的稀疏系数作为训练图像类别判定特征;对测试图像进行与训练图像相同的处理,根据训练图像类别判定特征与测试图像类别判定特征之间的最小距离和来确定所属目标类。本发明根据分布式压缩传感理论,将近红外图像和可见光图像有机地结合起来,在人脸识别中取得了非常好的效果。
  • 基于分布式压缩传感红外可见光图像识别方法

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