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]一种基于梯度幅值预运算的改进SURF算法-CN201910384347.3有效
  • 魏延辉;杨鹏飞;郑志;田晨光;刘静;马博也;牛家乐;贺佳林 - 哈尔滨工程大学
  • 2019-05-09 - 2022-09-27 - G06V10/46
  • 本发明公开了一种基于梯度幅值预运算的改进SURF算法,属于水下目标图像识别领域,以传统的SURF算法为基础,通过积分图查找的方式来代替复杂的高斯计算,在图像的边缘化和锐点中存在描述图像的极值特征和高频噪声,引入图像信噪比衡量指标,用以突出有效特征或者其分量。在SURF算法构建Hessian矩阵时,在Hessian之前加入具有平滑的梯度幅值计算方法,有效改善现有SURF算法的效果。本发明解决了传统SURF算法的特征点数目少和特征点不均匀的难题,具有特征点提取精度高,有更好的噪声抑制力的优点,可引入水下三维重建中,可有效的提高水下目标三维重建的精度与质量,为水下机器人进行水下观测和作业提供有力的支撑。
  • 一种基于梯度幅值预运算改进surf算法
  • [发明专利]一种基于机器学习的水下目标识别方法-CN201910950105.6在审
  • 魏延辉;姜瑶瑶;蒋志龙;贺佳林;李强强;马博也;牛家乐;刘东东 - 哈尔滨工程大学
  • 2019-12-13 - 2020-02-21 - G06K9/46
  • 一种基于机器学习的水下目标识别方法,属于水下机器视觉检测处理技术领域。水下目标识别算法核心是SSD目标检测算法,采用前馈卷积网络结构,通过不同层之间采用不同大小尺度的卷积盒进行卷积得到不同尺度的特征图,再根据特征图进行回归最终通过非极大值抑制算法得到结果,SSD算法采用多尺度及锚点方式解决区域建议的低精度问题,采用多尺度的特征向量,极大的提高了对小目标和大目标兼具的良好效果,对整体的识别准确率提高有很大帮助,能获得更加精准的位置信息。通过非极大值抑制算法不仅能实现目标物的检测,而且能够极大提高水下目标的识别准确度,为水下机器人进行水下目标观察和操作提供有效视觉信息,提高了水下目标的智能化识别能力。
  • 一种基于机器学习水下目标识别方法
  • [实用新型]智能空调温控器-CN201620232086.5有效
  • 武恩秀;黄宪坤;赵黎明;田阳;宋杉;唐刚;杨康;马博也;王聪倩;孙美玲 - 武恩秀;黄宪坤;赵黎明;田阳;宋杉
  • 2016-03-24 - 2016-10-12 - F24F11/02
  • 本实用新型提供一种基于STC89C52微处理器控制的智能空调温度温控器,主要由基于STC89C52微处理器控制的传感器模块和遥控器模块两部分构成;所述传感器模块主要包括STC89C52微处理器、NRF24L01无线发送模块、DS18B20温度传感器;所述遥控器模块由1602液晶显示屏、NRF24L01无线接收模块、红外学习模块及设置参数的矩阵按键模块组成。本实用新型的有益效果是:设备结构简单,体积小,便于携带,舒适度强;可以根据个人需求设置适合自己的睡眠温度,简单易上手,让产品更贴心;具有智能遥控器功能,可以匹配大多数的空调,应用范围广,符合大众消费心理。
  • 智能空调温控

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