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]一种基于元学习和颜色聚类的去包装带图像处理方法-CN202310908081.4在审
  • 高扬华;陆海良;王毅君;金泳;许珍珍 - 浙江中烟工业有限责任公司
  • 2023-07-24 - 2023-10-10 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于元学习和颜色聚类的去包装带图像处理方法,包括以下具体步骤:S1,收集带有包装带和不带有包装带的图像数据,并对收集到的图像数据做标准化和降噪处理;S2,使用元学习网络,筛选出上述图像数据是否为带有包装带的,后续只对带有包装带的图像数据进行处理;S3,使用线条检测网络,包含五个卷积块,内部包含普通卷积层和空洞卷积层,每个卷积块输出一个边缘图,通过逐像素位置相加的方法叠加成最终输出的边缘图;S4,根据线条检测网络输出的边缘图,对其中包装带区域使用颜色聚类方法,达到去除包装带的效果。本发明减少后续操作的计算量,并使用了一种面对纹理复杂的包装带时也有较好效果的颜色聚类方法。
  • 一种基于学习颜色包装图像处理方法
  • [发明专利]一种基于主动学习和条件对抗网络的中文分词方法-CN202310728908.3在审
  • 金泳;楼卫东;高扬华 - 浙江中烟工业有限责任公司
  • 2023-06-19 - 2023-10-03 - G06F40/289
  • 本发明公开了一种基于主动学习和条件对抗网络的中文分词方法,属于烟草技术领域,获取目标文本的语义特征;根据所述目标文本的语义特征,利用预先训练好的BERT模型对目标文本分词划分;其中,所述BERT模型的训练包括:根据预设烟草领域数据集和通用领域数据集中获取的多个样本的语义特征预测领域;根据预设烟草领域数据集和通用领域数据集中获取的多个样本的语义特征获取烟草领域和通用领域的共有特征;本发明通过建立特定领域的烟草领域数据集,将通用领域数据集和特定领域数据集输入至BERT模型中获取相关的语义特征向量,再将相关的语义特征向量输入至判别器中与BERT模型形成对抗训练,使得模型捕获得到特定领域和通用领域的共有特征。
  • 一种基于主动学习条件对抗网络中文分词方法
  • [发明专利]一种用于叉车阅读器的单端口馈电双极化远场/近场天线-CN201811622058.4有效
  • 高扬华;陆海良;单宇翔;郁钢 - 浙江中烟工业有限责任公司
  • 2018-12-28 - 2023-09-01 - H01Q1/22
  • 本发明涉及一种用于叉车阅读器的单端口馈电双极化远场/近场天线,包括折弯金属线、开口金属环、馈电探针和底层金属板,折弯金属线、开口金属环均通过支撑柱固定在底层金属板上方,且与折弯金属线、开口金属环均与底层金属板形成空气腔,馈电探针连接在底层金属板与折弯金属线之间,开口金属环围绕折弯金属线设置,且开口金属环为多段圆弧间隔围合而成,相邻圆弧间隔处在水平面上成T形结构,折弯金属线包括第一曲折金属线、第二曲折金属线,第一曲折金属线和第二曲折金属线首尾相连且均往复折弯多次,第一曲折金属线的折弯方向与第二曲折金属线的折弯方向相互垂直。本发明天线具有多个极化方向,兼顾远场、近场通信特效,电磁性能良好。
  • 一种用于叉车阅读器端口馈电极化近场天线
  • [发明专利]融合文本向量和经纬度的地址检索方法和装置-CN202310386082.7在审
  • 单宇翔;高扬华;郁钢 - 浙江中烟工业有限责任公司
  • 2023-04-04 - 2023-08-08 - G06F16/9537
  • 本申请公开了一种融合文本向量和经纬度的地址检索方法和装置,地址检索方法包括:将待查询地址的文本转化为对应的第一融合向量,第一融合向量包括待查询地址的第一文本向量和第一经纬度坐标;将第一融合向量输入融合向量检索系统,获得预设数量的待查询地址的最近邻相似地址。本申请将地址对应的文本向量和经纬度坐标融合为一个向量,解决了基于关键字检索的方法中查询较长、复杂度高以及不准确地址存在的问题,并通过将文本转化为文本向量,很好地解决了现有向量近似近邻搜索库本身没有将文本转化为向量的功能的问题,同时融合了经纬度信息,使得检索结果既能包含空间上相近的地址,又能包含文本上相似的地址。
  • 融合文本向量经纬度地址检索方法装置
  • [发明专利]基于融合行为流程图特征的用户风险评估方法-CN202310089941.6在审
  • 单宇翔;郁钢;高扬华 - 浙江中烟工业有限责任公司
  • 2023-01-17 - 2023-08-01 - G06Q10/0635
  • 本发明公开了一种基于融合行为流程图特征的用户风险评估方法,本发明的主要设计构思在于,进行用户统计特征提取,利用空间聚类方法评估用户收货地址风险等级,基于用户参与活动的时序行为挖掘同时段强关联用户集合和行为流程图,并利用图神经网络将行为流程图嵌入到低维向量空间中,充分挖掘不同风险类型的用户的行为特征,最终构建全面、丰富的用户画像,最后表征用户画像的若干种特征因子结合随机森林算法进行用户风险评估。本发明提取收货地址风险等级因子,有效去除了不良用户自身的模糊信息,高效挖掘用户地址信息,以及提取强关联用户因子和行为流程图因子,实现高效时序数据挖掘,增强原有数据集的特征,便于构建全面的用户画像。
  • 基于融合行为流程图特征用户风险评估方法
  • [发明专利]增强边缘特征的CBDNet去噪网络优化方法及系统-CN202310401159.3在审
  • 单宇翔;高扬华;郁钢 - 浙江中烟工业有限责任公司
  • 2023-04-12 - 2023-07-14 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种增强边缘特征的CBDNet去噪网络优化方法及系统,所述方法包括:获取真实图像数据集和合成图像数据集;将原图像交替输入噪声估计网络,输出噪声估计图;对原图像和噪声估计图进行拼接;将拼接后图像输入非盲去噪网络中,输出去噪后的图像,非盲去噪网络采用U‑Net架构,包括若干卷积层、两个双线性插值上采样层和两个IndexNet模块。本发明的增强边缘特征的CBDNet去噪网络优化方法及系统,通过减少去噪过程中图像边缘信息的丢失来提高后续图像处理或检测的效果,利用CBDNet的非盲去噪网络的方式来保留更多的图像纹理特征,同时降低噪声估计网络高估噪声水平导致的过度去噪造成的影响。
  • 增强边缘特征cbdnet网络优化方法系统
  • [发明专利]一种集成对抗训练方法及装置-CN202310390510.3在审
  • 单宇翔;郁钢;高扬华 - 浙江中烟工业有限责任公司
  • 2023-04-04 - 2023-07-07 - G06N3/094
  • 本申请公开了一种集成对抗训练方法及装置,集成对抗训练方法包括:采用多种对抗样本攻击方法对第一训练集进行攻击,每种对抗样本攻击方法生成一组对抗样本;将每组对抗样本及其对应的干净样本作为一个第二训练集,采用独立的生成对抗网络对每个第二训练集进行对抗训练,并将每个生成对抗网络的生成器的输出数据作为预训练模型的输入,对预训练模型进行训练,获得第一模型;将第一模型作为训练后的模型。本申请采用多种对抗样本攻击方法获得对抗样本,并利用生成对抗网络对每组对抗样本进行背靠背的扰动消除训练,同时基于生成器的训练结果对预训练模型进行训练,大大提高了模型的防御性能和鲁棒性,并降低了对抗训练中过拟合现象出现的概率。
  • 一种集成对抗训练方法装置
  • [发明专利]一种基于图神经网络的卷烟关联性分析方法及系统-CN202310343583.7在审
  • 金泳;楼卫东;高扬华 - 浙江中烟工业有限责任公司
  • 2023-03-28 - 2023-07-04 - G06F18/22
  • 本发明公开了一种基于图神经网络的卷烟关联性分析方法,包括获取卷烟数据;根据卷烟数据构建知识图谱;其中,知识图谱的主节点为卷烟品牌,子节点为卷烟规格,尾节点为卷烟的简介信息以及属性特征;根据知识图谱获取邻接矩阵、标签矩阵以及对应的特征矩阵;利用半监督的学习方式,将邻接矩阵、标签矩阵和对应的特征矩阵输入至图神经网络中进行训练,获得相似度分类模型;将新品卷烟数据输入至相似度分类模型中,获取新品卷烟与其它卷烟的相似度。本发明利用半监督的方式,在少量标签的情况下训练图神经网络,获得具有节点关联性的相似度分类模型,可快速高效的获取新品卷烟与不同规格的卷烟的相似度。
  • 一种基于神经网络卷烟关联性分析方法系统
  • [发明专利]一种基于迁移学习和特征融合的虚假评论检测方法-CN202310046988.4在审
  • 金泳;楼卫东;高扬华 - 浙江中烟工业有限责任公司
  • 2023-01-31 - 2023-04-18 - G06F18/241
  • 一种基于迁移学习和特征融合的虚假评论检测方法,属于数据分析技术领域,包括:获取评论数据集中评论文本的语义特征和情感特征;将评论文本的语义特征与情感特征进行拼接,获取评论特征;将评论特征输入原型网络,获取评论分类的原型表示;获取主题文本的语义特征;将评论分类的原型表示与主题文本的语义特征输入MLP多层感知机中进行检测;MLP多层感知机输出检测结果;通过提取评论数据集中评论文本的语义特征和情感特征,并通过将语义特征与情感特征进行拼接融合,获取评论特征,进而利用原型网络获取评论分类的原型表示,将评论分类的原型表示与获取的主题文本的语义特征输入MLP多层感知机中进行检测,避免了利用单一因素进行检测。
  • 一种基于迁移学习特征融合虚假评论检测方法
  • [发明专利]一种基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统-CN202110378598.8有效
  • 高扬华;陆海良;郁钢 - 浙江中烟工业有限责任公司
  • 2021-04-08 - 2023-03-31 - G05D1/02
  • 本发明公开了一种基于激光雷达的仓储机器人室内建图导航系统,包括:仓储机器人,用于利用激光雷达自动扫描周围环境,获得激光数据点集,基于激光数据点集采用逼近同步定位与建图算法构建二维栅格地图时,利用最小二乘法或奇异值分解对激光数据点集进行位姿估计,根据位姿估计结果构建二维栅格地图并实时更新到仓库系统,还用于基于二维栅格地图,运用迪杰斯特拉算法确定最优路径,根据最优路径进行定位导航;仓库系统,用于接收并存储二维栅格地图,并向仓储机器人发送指令信息;移动控制端,用于向仓储机器人发送指令信息;本发明公开的室内建图导航系统具有较高的建图和定向导航精度,以及较低的数据处理量。
  • 一种基于激光雷达仓储机器人室内导航系统

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