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]一种核化的逆近邻判别分析方法-CN202310236229.4在审
  • 谭恒良;李旺旺;谢铭;冯健维;杜娇;杨朔;颜国风 - 广州大学
  • 2023-03-10 - 2023-07-14 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种核化的逆近邻判别分析方法,包括如下步骤:获得训练图像样本;利用高斯核函数将输入数据映射到高维空间;利用核技巧以及逆近邻算法得到训练图像样本在高维空间中的类内散度矩阵和类间散度矩阵的表达;通过特征分解学习最大化类间散度矩阵和最小化类内散度矩阵的投影矩阵;利用投影矩阵对训练和测试图像样本进行特征提取;使用最近邻算法对测试样本进行分类。本发明首次将逆近邻线性判别分析方法推广到高维空间,以解决非线性数据的分类问题,提出使用高斯核函数进行高维映射,对该算法进行核化,利用核技巧进行非显式映射的推导,在高斯函数映射后的空间中建立高维逆近邻进而求取散度矩阵,其中利用核技巧实现高维空间中的距离表达。
  • 一种近邻判别分析方法
  • [发明专利]融合注意力机制的多通道卷积神经网络图像识别方法-CN202211589607.9在审
  • 冯健维;谭恒良;李旺旺;谢铭;杜娇;杨朔;颜国风 - 广州大学
  • 2022-12-09 - 2023-06-27 - G06V10/82
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,且公开了融合注意力机制的多通道卷积神经网络图像识别方法,包括S3将二次补丁嵌入融合后的图像特征进行尺寸和方向的调节,并在卷积层和池化层中将融合后得到的图像特征可统一大小尺寸进行比对,并根据不同的角度进行调整,识别图像特征的多样性。本发明中S2‑1中对注意力机制融合后的图像特征进行数值初始化,并根据得到的初始化数值进行训练,并对训练后的特征进行提取,通过对初始化数值进行多次补丁嵌入训练,将训练后得到的数值进行卷积操作,得到训练后的图像特征,并与训练前的图像特征进行对比,达到弥补遗漏的细节特征,最后对细节特征进行分类,有效的避免同类别的图像识别差异大的问题。
  • 融合注意力机制通道卷积神经网络图像识别方法
  • [实用新型]一种包装纸夹持输送装置-CN202223328560.9有效
  • 伏华;靳泽荣;干小燕;刘应琪;杜娇;谢凤梅;杨延康 - 成都圣恩生物科技股份有限公司
  • 2022-12-13 - 2023-05-30 - B65B43/22
  • 本实用新型公开了一种包装纸夹持输送装置,涉及夹持输送技术领域,包括箱体及设于箱体内的送料辊、两个调节辊、夹持辊。箱体两端、顶部均开口设置,送料辊一端转动配合于箱体内壁,另一端连接第一电机输出轴,送料辊上缠绕有带状牛皮纸,带状牛皮纸通过点线刀剪裁有多个圆形牛皮纸;夹持辊包括两个弧形板、两个夹持板、两个装配头,且具有预设间隙,两个装配头分别连接两个弧形板的两端,其中一个装配头转动配合于箱体内壁,另一个装配头连接第二电机输出轴,两个夹持板设于两个弧形板内,夹持板在伸缩件的作用下用于夹持带状牛皮纸的端部;两个调节辊用于使带状牛皮纸处于水平。可以将圆形牛皮纸展开并输送至预设位置。
  • 一种包装纸夹持输送装置
  • [发明专利]基于特征谱正则化的逆近邻线性判别分析方法及装置-CN202310180179.2在审
  • 谭恒良;谢铭;李旺旺;冯健维;杜娇;杨朔;颜国风 - 广州大学
  • 2023-02-27 - 2023-05-26 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于特征谱正则化的逆近邻线性判别分析方法及装置,包括,获取已分类的训练图像集合;根据训练图像集合计算邻内散度矩阵,对邻内散度矩阵进行特征分解得到特征向量和特征值;对邻内散度矩阵的特征值进行正则化形成多种加权函数,选择多个加权函数中的其中之一对特征向量进行加权处理得到加权特征向量,使用加权特征向量对训练图像集合中每个图像的像素值进行投影得到新的图像特征;根据新的训练图像集合特征计算总体散度矩阵。在逆近邻线性判别分析方法的基础上加入了特征谱正则化技术,从而避免普通线性判别分析中由于训练样本过少而导致的类内散度矩阵奇异,难以使用特征分解求取最优投影矩阵的问题。
  • 基于特征正则近邻线性判别分析方法装置
  • [发明专利]基于特征谱正则化的格拉斯曼流形判别分析图像识别方法-CN201910943071.8有效
  • 谭恒良;高鹰;杜娇;杨朔 - 广州大学
  • 2019-09-30 - 2023-05-19 - G06V20/40
  • 本发明公开了基于特征谱正则化的格拉斯曼流形判别分析图像识别方法,包括:将标准正交基集合组成的格拉斯曼流形映射到希尔伯特空间得到向量组;依据图嵌入理论框架建立局部保持矩阵并通过权重框架函数执行正则化操作得到变换矩阵,通过变换矩阵对向量组投影得到新的样本空间;对新的样本空间结合权重邻接矩阵求解方程得到降维投影矩阵,根据变换矩阵与其组合得到的最终矩阵提取训练视频图像集合与待识别视频图像集合的降维特征并进行相似度比较得到识别结果。本发明利用特征谱正则化技术解决了GDA方法在判别分析中因类内散度矩阵奇异而导致求逆不稳定、泛化能力差的问题;且加入图嵌入理论框架使得算法能更好地保持局部信息以获得更好的识别结果。
  • 基于特征正则格拉斯曼流形判别分析图像识别方法
  • [实用新型]一种厨余垃圾桶-CN202221084347.5有效
  • 杜娇;张雨琳;周春财;蒲天 - 合肥工业大学
  • 2022-05-07 - 2022-11-11 - B65F1/14
  • 本实用新型涉及垃圾桶技术领域,具体为一种厨余垃圾桶,包括桶身以及作用于其上的桶盖,且所述桶身与所述桶盖形成的组合空腔内安装有过滤桶,所述桶身形成有污水腔和固体腔,且所述固体腔内安装有打包结构,而所述桶盖可拆卸地适配安装于所述桶身敞开端,且其结构体内部形成有垃圾通道,而所述过滤桶与所述垃圾通道连通且其安装于所述桶盖单一端面上,过滤桶形成有容纳厨余垃圾的容纳腔,所述过滤桶具有过滤部和活动部,所述过滤部适于将所述容纳腔的污水排入所述污水腔内,所述活动部适于在运动至打开位置时将所述容纳腔与所述固体腔连通;所述桶身处设有用于对污水腔进行排水的排水组件。解决了厨余垃圾的滤干效果差,且过程复杂不便的问题。
  • 一种垃圾桶

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