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]一种隧道变形测量主站-CN202321355224.5有效
  • 连捷;黄友群;王列伟;陆海东;刘洋;李海潮;周英明 - 南京派光智慧感知信息技术有限公司
  • 2023-05-30 - 2023-10-20 - G01B11/16
  • 本实用新型公开了一种隧道变形测量主站;包括壳体,拍摄组件,主控板以及防护组件,所述拍摄组件设置有一对,沿纵向反向的设置在所述壳体内,用于拍摄隧道内测量隧道形变的结构光,所述主控板与所述拍摄组件电连接,用于控制所述拍摄组件的工作,所述防护组件设置在所述壳体纵向上的两端,用于防护所述拍摄组件。本实用新型通过拍摄组件对隧道内测量隧道变形的结构光进行拍摄,通过对结构光的分析监测隧道的形变。将拍摄组件双向设置,能够在两个方向上同时拍摄结构光,增加了可拍摄结构光的数量,提高了测量效率。并且减少了测量主站的设置,节约成本。
  • 一种隧道变形测量
  • [实用新型]一种用于周界围栏的传导杆及周界围栏-CN202320498038.0有效
  • 石峥映;曹玉龙;郝乐川;王列伟;陆海东;夏宝前;黄友群;吴国强 - 南京派光智慧感知信息技术有限公司
  • 2023-03-15 - 2023-08-11 - E04H17/20
  • 本实用新型公开了一种用于周界围栏的传导杆,传导杆的内部设置有应力传导装置,应力传导装置包括安装在第一滑轮固定夹上的第一动滑轮、安装在第二滑轮固定夹上的第二动滑轮,第一滑轮固定夹和第二滑轮固定夹相互连接;第一动滑轮位于第二动滑轮的上方,第一动滑轮上套装第一钢丝线缆,第二动滑轮上套装第二钢丝线缆,传导杆的侧壁沿竖向方向设置有第一过线孔至第四过线孔,第一钢丝线缆的两端分别从第一过线孔和第二过线孔穿出,第二钢丝线缆的两端分别从第三过线孔和第四过线孔穿出。第一钢丝线缆和第二钢丝线缆用于连接第一防护线缆至第四防护线缆,使每根防护线缆的受力保持平衡。还公开了一种周界围栏,周界围栏具有上述传导杆。
  • 一种用于周界围栏传导
  • [发明专利]一种基于多尺度注意力融合的轻量级单目深度预测方法-CN202310238309.3在审
  • 夏晨星;段秀真;葛斌;崔建华;葛国庆;梁兴柱;王列伟 - 安徽理工大学
  • 2023-03-14 - 2023-07-07 - G06V10/774
  • 发明提出一种基于多尺度注意力融合的轻量级单目深度预测方法,采用相对轻量级的主干网络完成单目深度预测任务。尝试将轻量级网络所产生的多层次特征与所提出的注意力机制模块结合,在速度有所提升的同时不损失精确度。首先利用主干网络生成多层次特征,将多层特征进行分组,在第3、4、5层使用通道注意力,关注通道之间的关系,通过对通道的加权来增强重要的特征,学习每个通道的重要性,使得模型能够更好地捕捉不同通道之间的信息,提高模型性能;在第1、2层采用空间注意力,关注空间位置之间的关系,通过对不同位置的特征进行加权来突出重要的位置信息。除此之外,将每层特征的差异融合到注意力机制,增强边界。通过提出的注意力机制进一步获得密集的深度信息,得到高质量的深度图,用于SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)、三维重建、自动驾驶、目标检测等下游任务。
  • 一种基于尺度注意力融合轻量级深度预测方法
  • [发明专利]一种基于深度质量加权的RGB-D显著性目标检测方法-CN202310201765.0在审
  • 夏晨星;杨凤;梁兴柱;崔建华;王列伟;段松松 - 安徽理工大学
  • 2023-02-28 - 2023-06-23 - G06V10/46
  • 本发明属于计算机视觉领域,提供了一种基于深度质量加权的RGB‑D显著性目标检测方法,包括以下步骤:1)获取训练和测试该任务的RGB‑D数据集,并定义本发明的算法目标;2)构建用于提取RGB图像特征RGB编码器和深度(Depth)图像特征Depth编码器;3)构建跨模态加权融合模块,通过加权式引导的深度质量评估机制指导提取的RGB图像特征和Depth图像特征进行加权融合;4)构建用于多尺度特征提取融合的双向尺度相关卷积机制,以增强多模态特征的高级语义信息;5)建立解码器以生成显著图Pest;6)预测的显著图Pest与人工标注的显著目标分割图PGT计算损失;7)对测试数据集进行测试,生成显著图Pest,并使用评价指标进行性能评估。本发明可有效整合来自不同模态图像的互补信息,提升复杂场景下显著性目标预测的准确度。
  • 一种基于深度质量加权rgb显著目标检测方法

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