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]运动分割方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310290423.0有效
  • 李俊;程靖航;李琦铭 - 泉州装备制造研究所
  • 2023-03-23 - 2023-06-02 - G06T7/215
  • 本发明涉及视频数据处理技术领域,提供一种运动分割方法、装置、电子设备及存储介质,该方法首先获取视频片段的各视频帧中的目标关键点信息;然后将目标关键点信息输入至运动分割模型,得到运动分割模型输出的目标关键点信息所属的目标对象的目标类别。通过引入运动分割模型,可以代替人工启示的实现方式,降低误分类率,使分类结果更准确,可以有效突破非深度学习运动分割的精度瓶颈。而且,运动分割模型通过引入多层注意力特征提取,可以增加感受野,从传统卷积结构的局部感受野扩展到整个视频帧。通过引入全局特征,可以增加运动分割模型的特征学习维度,进一步提升分类结果的准确性。
  • 运动分割方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种基于Transformer神经网络的焊缝点位置提取方法-CN202210785883.6在审
  • 李琦铭;杨进兴;程靖航;李俊 - 泉州装备制造研究所
  • 2022-07-04 - 2022-09-06 - G06T7/00
  • 本发明提供一种基于Transformer神经网络的焊缝点位置提取方法,所述方法包括:采集焊缝图片作为训练样本,对训练样本进行特征点提取;获取特征点的坐标信息,并进行归一化处理;将处理后的数据输入到训练网络中,输出训练结果,将训练结果与真实值进行比较,输出并保存最优训练参数;将所述最优训练参数输入到训练网络中,得到最终的焊缝网络模型;采集待检测的焊缝图片,进行特征点提取与数据处理之后,输入到最终的焊缝网络模型,得到待检测的焊缝图片的焊缝点坐标信息;将获取到的焊缝点坐标信息输出给焊接机器人,通过焊接机器人执行自动化焊接操作。本发明提高了焊缝点位置提取的精度和效率,使其满足机器人焊接的实时性需求和相关工业性标准。
  • 一种基于transformer神经网络焊缝位置提取方法
  • [实用新型]一种避免过度挤压车体的便携式千斤顶-CN201920434217.1有效
  • 秦琴;程靖航 - 四川大学锦城学院
  • 2019-04-02 - 2020-02-21 - B66F3/22
  • 本实用新型属于千斤顶技术领域,且公开了一种避免过度挤压车体的便携式千斤顶,包括底板,所述底板的顶部安装有转动架,所述转动架的内部转动连接有两个第一连接杆,两个所述第一连接杆相对于转动架一端的内部均转动连接有转轴,两个所述转轴相对的一侧均安装有第二连接杆,两个所述第二连接杆相对于转轴的一端均转动连接有第一定位架,两个所述转轴之间贯穿有丝杆,所述丝杆靠近支撑架的一侧安装有第二定位架,所述第二定位架相对于丝杆的一侧安装有定位杆,本实用新型通过卡杆与辅助板的卡槽进行卡合,车体的受力面积被辅助板大大降低,让车体单位面积受到的压力大大降低,避免车体被顶起位置发生凹陷。
  • 一种避免过度挤压车体便携式千斤顶

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