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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  • [外观设计]台灯(99001)-CN202130061190.9有效
  • 杨树森 - 杨树森
  • 2021-01-28 - 2021-06-01 - 26-05
  • 1.本外观设计产品的名称:台灯(99001)。2.本外观设计产品的用途:室内照明。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片:设计1立体图。5.本外观设计产品的设计1仰视图和设计2仰视图、设计3仰视图为使用时不容易看到或看不到的部位,省略设计1仰视图和设计2仰视图、设计3仰视图。6.指定设计1为基本设计。
  • 台灯99001
  • [发明专利]基于目标追踪加速的边云协同深度学习目标检测方法-CN202110091011.5在审
  • 杨树森;赵鹏;郭思言;高远方;王归秦;赵聪;贾根龙 - 西安交通大学
  • 2021-01-22 - 2021-05-18 - G06F9/50
  • 本发明提供的一种基于目标追踪加速的边云协同深度学习目标检测方法,解决了目标检测问题实时性不能得到保障的问题。通过三阶段的处理,第一阶段,在边缘节点上,使用自适应关键帧算法提供关键帧的选择方法,并且做到在同一深度学习模型中选择关键帧只需极小的计算资源代价。第二阶段,在云端,利用边缘筛选的数据,使用高精度的分类模型,进行高精度的目标检测。第三阶段,在边缘端,利用孪生网络,通过关键帧的分类和标框结果进行快速追踪,该方法在利用自适应关键帧算法实现针对视频目标检测的数据筛选,同时实现模型精度和时延消耗的折中,给解决边云协同深度学习模型视频目标检测问题提供了可靠的方案。
  • 基于目标追踪加速协同深度学习检测方法
  • [发明专利]一种指针式仪表自动识别读数方法及系统-CN202110128956.X在审
  • 赵鹏;康宗;杨树森;王艺蒙 - 西安交通大学
  • 2021-01-29 - 2021-05-18 - G06K9/32
  • 本发明公开了一种指针式仪表自动识别读数方法及系统,通过基于指针式仪表图片数据集对仪表目标检测模型进行预训练;利用预训练后的仪表目标检测模型对待识别仪表图像进行预处理,然后提取预处理后的图像特征,基于提取的图像特征,对待识别仪表图像中的表盘进行矫正处理,将待识别仪表图像中的表盘与指针进行拟合,根据提取的图像特征确定表盘的起止刻度,使用角度法即可得到仪表指针读数,通过仪表目标检测模型完成指针式仪表的检测和分类,能够快速实现表盘特征的提取,然后在表盘轮廓拟合中采用拟合方法,在读数阶段提出使用目标检测的方法定位起止刻度,解决了传统方法中必须先固定拍摄表盘角度的问题,使得拍摄现场可以具有更大的灵活性。
  • 一种指针仪表自动识别读数方法系统
  • [发明专利]一种适用于深海采矿的管船联接方法-CN202011299315.2在审
  • 李源;杨高胜;陈丹东;余倩;谢梦琪;杨树森;唐颖 - 武汉船舶设计研究院有限公司
  • 2020-11-19 - 2021-04-16 - F16L5/00
  • 一种适用于深海采矿的管船联接方法,包括S1、安装支撑盘,下放调整短节、伸缩装置,并将伸缩装置与最后一根硬管连接,提起调整短节与伸缩装置组成的管串;S2、在支撑盘内安装补芯单元;S3、下放球型接头后与调整短节连接,并拆除补芯单元;S4、下放球型接头、调整短节、伸缩装置管串至伸缩装置上的张紧环与张紧器上的钢丝绳连接处;再安装补芯单元;S5、通过钢丝绳连接张紧器与张紧环;S6、解锁伸缩装置的内、外筒,提起补芯单元、球型接头,至球型接头轴肩上升至采矿平台台面位置;S7、安装卡紧盘,提升球型接头。优点是:改善和减少管道端部弯曲应力,补偿采矿作业平台的升沉运动对硬管系统所造成的影响,保证矿浆输送顺利实现。
  • 一种适用于深海采矿联接方法
  • [发明专利]基于因果语义关系传递的图卷积网络根因识别方法-CN202011264456.0在审
  • 高炅;杨煜乾;杨树森 - 西安交通大学
  • 2020-11-12 - 2021-03-16 - G06F40/30
  • 本发明公开了一种基于因果语义关系传递的图卷积网络根因识别方法,解决了大规模复杂通信网络的故障快速准确定位问题。在知识图谱嵌入模型的启发下,假设根因识别问题中的切片样本内告警和根因告警存在因果关系,并且因果关联网络同构,即:因果关系向量r、样本序列在因果关系空间表示xseq以及序列的根因告警在因果关系空间表示构成三元组满足关系结合概率统计知识、基于均值聚合器的GraphSAGE模型以及语义关系传递模块提出深层神经网络方法,在无需专家知识的前提下提升对运维故障的根因告警识别准确性,从而可以快速准确地定位通信过程中的关键问题便于后续针对性解决处理。
  • 基于因果语义关系传递图卷网络识别方法

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