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Transformer的轻量级高速公路异常声音检测的方法-CN202310442042.X在审
  • 涂继辉;梁聪;卜雪奎;刘学韬;钟杰波;贺金涛 - 长江大学
  • 2023-04-23 - 2023-09-08 - G10L25/51
  • 本发明公开了一种基于Transformer的轻量级高速公路异常声音检测的方法,包括以下步骤:S1、将高速公路声音事件划分为每帧长为3秒的音频,然后将事故音频事件叠加到不同的背景噪声音频中组成数据集;S2、对数据集中的每帧音频提取Fbank音频特征;S3、将提取出的Fbank音频特征归一化处理,然后生成Fbank谱图;S4、将Fbank谱图输入到MobileAuT轻量级模型中,训练网络模型对事故音频事件的检测能力;S5、用训练好的模型来检测高速公路中的音频,及时的通过音频识别交通事故。本发明采用基于Transformer模型的方法通过音频检测识别高速公路发生的事故,弥补了图像检测的缺陷,解决了现有技术中存在的模型参数大、计算量大、不可移植到监控设备中的问题。
  • 基于transformer轻量级高速公路异常声音检测方法
  • [发明专利]基于孪生网络的胶囊内窥镜视频图像冗余帧去除的方法-CN202211091243.1有效
  • 涂继辉;刘琛;邱威;王云龙;江堃;张庆;郑欢 - 长江大学
  • 2022-09-07 - 2023-07-18 - G06T7/00
  • 本发明提供一种基于孪生网络的胶囊内窥镜视频图像冗余帧去除的方法,包括以下步骤:S1、选取连续的三帧图像,利用孪生网络模型获取每帧图像的特征图;S2、计算各个特征图之间的欧式距离;S3、利用逻辑回归模型根据欧式距离判断图像之间的相似性,从相似的图像中仅保留一张,或者保留不相似的图像;S4、从去除冗余后的图像中选择帧数在后的图像和新的连续帧图像,执行步骤S1~S3;通过以上步骤实现将胶囊内窥镜视频图像冗余帧删除。与现有技术相比,能够可靠的去除胶囊内窥镜视频图像冗余帧,而且能够避免丢失用于给医师辅助诊断的关键的图像信息。经测算,本发明中,每张图片的处理速度为0.017秒,能够满足实时处理的需求。
  • 基于孪生网络胶囊内窥镜视频图像冗余去除方法
  • [发明专利]基于Docker和Asterisk的软交换实验平台和实验方法-CN202110607904.0有效
  • 涂继辉;李苏;付博文;魏江东;邱威;周翔;李奇然;吕云霏 - 长江大学
  • 2021-06-01 - 2023-02-17 - G09B19/00
  • 本发明提供了基于Docker和Asterisk的软交换实验平台和实验方法,包括Asterisk系统、Docker环境容器和web管理系统,Asterisk系统作为软交换实验平台的核心,用Docker环境容器承载Asterisk系统,通过web管理系统对软交换实验平台进行配置和管理,具有部署简单、操作灵活、价格低廉和扩展性好的特点。Asterisk系统保证了软交换实验平台完整的体系架构和二次开发功能,为学习软交换系统的架构和原理起到了重要的作用。用Docker环境容器确保了各系统的独立性和好的扩展性。web管理系统配置和管理实验平台具有部署简单合理、操作灵活方便的优点。软交换实验平台不仅满足基础学员基础的实验学习任务,还能满足动手能力和编程能力强的学生进行二次开发,提高综合能力的的需求,适合推广使用。
  • 基于dockerasterisk交换实验平台方法
  • [实用新型]一种智能扩展板及其安装装置-CN202121090033.1有效
  • 涂继辉;李苏;付博文;魏江东;邱威;周翔;李芊纯 - 长江大学
  • 2021-05-20 - 2021-12-24 - H05K1/18
  • 本实用新型提供一种智能扩展板及其安装装置,包括扩展卡本体,扩展卡本体两侧设有半H型槽板,扩展卡本体抵靠在两个半H型槽板之间滑动,扩展卡本体一侧设有两个与主板连接的插排,扩展卡本体一侧设有涡轮,涡轮一侧设有驱动杆,驱动杆中间是蜗杆,涡轮与驱动杆中间是蜗杆啮合,驱动杆两端与插排滑动连接;驱动涡轮转动,涡轮带动驱动杆转动,以使两个插排在扩展卡本体上沿驱动杆方向相互靠近或相互远离的滑动,手驱动扩展卡本体沿半H型槽板方向滑动,以使两个插排沿半H型槽板方向滑动。插排能滑动到与主板对应的位置,保证了一个扩展板能够适应不同型号的主板。同时主板连接位置存在偏差时,能通过调整插排进行校正,进行合理安装。
  • 一种智能扩展及其安装装置
  • [发明专利]一种基于openwrt的课堂签到系统-CN202111005510.4在审
  • 涂继辉;付博文;李苏;魏江东;邱威;周翔;王云龙;简成利 - 长江大学
  • 2021-08-30 - 2021-11-30 - G07C1/10
  • 本发明提供一种基于openwrt的课堂签到系统,openwrt的智能无线路由器接收学生手机移动端发来的数据包,获得学生信息后,借助于Linux内核子系统netfilter框架进行数据包的截获、分析和重定向,进行学生课堂签到。能够代替传统的课堂签到模式,减少了工作量,在Linux内核子系统netfilter框架内进行重定向功能,提高系统的效率,使签到操作简单。同时唯一识别一个手机,防止替签,提供了更有效、更方便、更精确的课堂信息。系统不需要下载app、不需要占用手机内存,所有操作只需通过web端登录到界面即可,简单快捷。同时能够重定向功能能够禁止学生上课通过手机娱乐的现象,提高学习效率。可以随时导入和导出学生的课堂信息,为教育教学工作改革提供了有力的理论依据。
  • 一种基于openwrt课堂签到系统
  • [发明专利]导航数据辅助下的遥感影像道路网自动提取方法-CN201611153399.2有效
  • 眭海刚;陈光;冯文卿;程效猛;涂继辉 - 武汉大学
  • 2016-12-14 - 2020-05-05 - G06K9/00
  • 本发明提供一种导航数据辅助下的遥感影像道路网自动提取方法,包括以下步骤:导航数据与遥感影像配准;利用矢量数据进行道路段的提取;利用交叉口像元结构指数进行道路交叉口的提取;自适应聚类学习的道路网提取:将提取的道路段和的道路交叉口进行连接,形成道路网,根据已知道路特征来检测遥感影像中的新增道路对象,最后对道路进行验证。本发明采用遥感影像与导航路网数据作为输入数据源,综合利用导航路网数据中的位置、几何、拓扑、语义信息和高分遥感影像中的场景特征。结合现实道路结构先验知识等,完成自动化道路网要素数据提取任务。具有较强的实用性,准确度较高。
  • 导航数据辅助遥感影像道路网自动提取方法
  • [发明专利]一种基于自适应聚类学习的道路网提取的方法-CN201610273017.3有效
  • 眭海刚;陈光;冯文卿;程效猛;涂继辉 - 武汉大学
  • 2016-04-28 - 2020-03-10 - G06K9/00
  • 本发明提供一种基于自适应聚类学习的道路网提取的方法,包括已提取路段矢量的连接构网,新增路段检测与提取;道路提取结果的推理验证三方面内容。路段连接构网过程综合考虑了道路的几何特征和已检测的道路交叉结构约束,从而保证路段连接结果的合理性。新增道路自动提取是道路提取研究领域的难点,在已有道路矢量语义标记的前提下,依然需要解决高分遥感影像道路特征异质性和多样性的问题。从样本自适应聚类与多分类器道路样本分类结果融合作为新增道路提取的研究思路。最后,从道路提取结果的正确性要求出发,引入D‑S证据理论对道路提取结果进行验证,并根据各类特征与道路的关系定义相应的验证概率分布函数。
  • 一种基于自适应学习道路网提取方法
  • [发明专利]一种结构线束统计匹配的高分遥感影像道路提取方法-CN201610272080.5有效
  • 眭海刚;陈光;冯文卿;程效猛;涂继辉 - 武汉大学
  • 2016-04-28 - 2019-12-10 - G06K9/00
  • 本发明提供一种结构线束统计匹配的高分遥感道路提取方法。该方法由道路基线检测、线束剖面特征统计和道路模式匹配组成。道路基线检测是根据边缘分段编组结果统计最优编组连线对象;线束剖面特征统计是将道路基线作为水准线,计算线束中各对象与基线之间的距离,并构成一维特征向量作为道路剖面结构特征;道路模式匹配则是基于道路边线相对于中线对称分布的结构特征构建混合高斯模型,将模型与剖面统计特征进行移动匹配以检测最佳道路中线和边线位置;后处理阶段需要根据地物特征对道路提取结果进行验证和修正。本发明充分利用了高分遥感影像中的丰富的线特征,结合人工种子点作为先验信息,具有较强的实用性。
  • 一种结构统计匹配高分遥感影像道路提取方法
  • [发明专利]一种航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法-CN201610527323.5有效
  • 眭海刚;涂继辉;冯文卿;刘飞;孙开敏 - 武汉大学
  • 2016-07-06 - 2018-11-13 - G06T7/181
  • 本发明提出一种航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法,利用颜色不变量算法检测出航空遥感影像中建筑物的阴影区域,并对阴影区域进行图像细化,将细化的结果作为建筑物的背景区域;以阴影区域的质心为起点向太阳高度角反方向搜索,获得建筑物部分的区域,将这个区域作为建筑物的目标区域;利用线性迭代聚类法对航空影像进行超像素分割;基于分别获得的背景区域和目标区域,利用最大相似度进行超像素划分块的合并,提取建筑物的轮廓线。本发明利用面向对象分割思想和影像中目标的上下文信息进行建筑物轮廓线的提取,不但显著提高了建筑物轮廓提取的精度,而且降低了方法的复杂度。
  • 一种航空遥感影像建筑物轮廓提取方法

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