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]一种无人机燃气抢修装置-CN202321265851.X有效
  • 黄东;林楚贤;陈飞;范峻铭;黄静群;章鹏;欧武养;吴应威;王振 - 深圳市燃气集团股份有限公司
  • 2023-05-23 - 2023-10-03 - F17D5/02
  • 本申请公开了一种无人机燃气抢修装置,用于抢修燃气管道,其特征在于,包括:飞行器组件,包括飞行器本体和第一飞控模块,所述飞行器本体上设置有气体检测模块,所述气体检测模块电连接于所述第一飞控模块,所述气体检测模块用于检测所述燃气管道泄露的气体浓度,所述第一飞控模块用于控制所述飞行器本体、所述摄像模块和所述气体检测模块的工作;地面控制组件,包括第二飞控模块,所述第二飞控模块通讯连接于所述第一飞控模块,所述第二飞控模块用于控制所述第一飞控模块。本申请通过设置地面控制组件控制飞行器组件对燃气管道进行抢修,降低了应急抢修的时间,能够更详细的获取待抢修现场的信息,以及快速测定事故危险范围,提高安全性。
  • 一种无人机燃气抢修装置
  • [发明专利]基于深度学习的端到端车架号识别系统及识别方法-CN201911075932.1有效
  • 张发恩;范峻铭;黄家水;唐永亮 - 创新奇智(重庆)科技有限公司
  • 2019-11-06 - 2023-07-11 - G06V30/148
  • 本发明公开了一种基于深度学习的端到端车架号识别系统,包括:图像输入模块,用于输入包含有整个车架号字符串的图像;图像特征提取模块,连接所述图像输入模块,用于提取所述图像对应的图像特征,得到一所述图像对应的特征图,并将所述特征图转换为对应的特征向量;字符识别模块,连接所述图像特征提取模块,用于根据所述特征向量,并对存在于所述图像中的所述车架号字符串中的各个车架号字符进行对应的字符类型识别,并最终识别得到对所述车架号字符串的字符识别结果,本发明实现了对车架号的自动识别,整个识别过程快速高效,识别准确率高,解决了传统的人工识别方式识别效率低下,容易出现漏检、错检的问题。
  • 基于深度学习端到端车架识别系统方法
  • [发明专利]一种水侵方向预测方法-CN202211416076.3有效
  • 范峻铭;林小兵;王壮生;郑宇超;高康;柳远松;田景春 - 成都理工大学
  • 2022-11-11 - 2023-03-24 - G06F17/10
  • 本发明涉及一种水侵方向预测方法,包括,步骤1、根据研究区域的基本数据资料确立沉积相识别标志并划分沉积微相;步骤2、在沉积格架约束下,根据步骤1所得到的沉积微相划分结果划分不同类型的砂体,以获得砂体展布;步骤3、统计生产资料的时间轴线数据,并绘制见水情况图件;步骤4、将各见水情况图件与砂体展布进行叠合对比,并在砂体展布因素及若干关联因素的多重约束下确定水侵方向;本方法,以野外剖面数据、测井数据及钻井岩心数据等为基础,建立沉积微相,判断砂体展布,并结合生产数据的时间轴线来对水侵方向进行预测,不仅可以比较准确的预测水侵方向,而且该方法具有良好的普适性,适合绝大多数场合。
  • 一种水侵方向预测方法
  • [实用新型]变形轮-CN202222156096.3有效
  • 范峻铭 - 范峻铭
  • 2022-08-16 - 2023-01-03 - B60B19/02
  • 本实用新型公开了变形轮,涉及变形轮技术领域,其技术方案要点是包括轮架,轮架由多个支撑杆构成,且多个支撑杆相互远离的一端均固定连接有驱动座,驱动座的两侧均设有一对托板,且位于同一侧的两个托板之间均固定连接有第一连接杆与第二连接杆,驱动座两侧的两对托板均通过第一连接杆分别与驱动座的两端进行铰接,支撑杆通过变形机构控制托板的展开或折叠,且多个托板的外围包裹有橡胶履带,多个驱动座上均通过驱动机构对橡胶履带进行驱动或制动,效果是通过改变橡胶履带的形状与驱动方式,能够实现在轮式、腿式、履带式三者之间自由切换,同时兼顾运动速度、越障能力、适应性。
  • 变形
  • [发明专利]一种基于深度学习的多颗粒度人机共融环境感知方法-CN202211008001.1在审
  • 范峻铭;郑湃;李树飞 - 香港理工大学深圳研究院
  • 2022-08-22 - 2022-12-16 - G06V20/70
  • 本发明公开了一种基于深度学习的多颗粒度人机共融环境感知方法,获取人机共融场景的RGB图像和深度图像;将所述RGB图像和所述深度图像输入编码网络,得到编码图像;将所述编码图像输入金字塔池化模块,得到池化图像;将所述池化图像输入解码网络,得到解码图像;将所述解码图像输入多粒度分割输出模块,得到不同粒度等级的场景分割图像;其中,所述粒度等级包括区域等级、实体等级以及实体的部分等级。不同粒度等级的场景分割图像为协作机器人提供更加完善的环境感知能力,使其能够根据环境和任务的不同自适应地切换不同粒度的环境感知分割结果,从而更好地进行后续协作行为决策和运动规划。
  • 一种基于深度学习颗粒度人机共融环境感知方法

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