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]神经网络模型训练的方法和装置-CN201910883124.1有效
  • 于德权;吴觊豪;贾明波;马杰延 - 华为技术有限公司
  • 2019-09-18 - 2023-10-17 - G06N3/0464
  • 本申请提供了人工智能领域中的一种神经网络模型训练的方法,包括:获取神经网络模型、第一训练数据和第一训练数据的类别,神经网络模型是根据第二训练数据训练得到的,第一训练数据包括支持数据和查询数据,支持数据包括第一训练数据中的每一类的全部或部分数据,查询数据包括第一训练数据中每一类的全部或部分数据;利用神经网络模型对于第一训练数据进行特征提取,以得到第一训练数据的特征;根据每一类的类中心特征与查询数据特征的特征距离,调整神经网络模型中部分层的参数,以得到调整后的神经网络模型。通过对训练得到的神经网络模型的部分层的参数进行调整,从而得到具有良好精度和泛化能力的神经网络模型。
  • 神经网络模型训练方法装置
  • [发明专利]编解码方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品-CN202210234190.8在审
  • 毛珏;赵寅;于德权;张恋 - 华为技术有限公司
  • 2022-03-10 - 2023-09-19 - G06T9/00
  • 本申请公开了一种编解码方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品,属于编解码技术领域。在编解码过程中进行概率估计时,基于未量化图像特征的超先验特征,通过第一概率分布估计网络估计未量化图像特征的概率分布,再通过量化得到经量化图像特征的概率分布。或者,基于未量化图像特征的超先验特征,通过第二概率分布估计网络(对第一概率分布估计网络的网络参数进行简单处理得到的网络)直接估计出经量化图像特征的概率分布。即使在多码率场景下,未量化图像特征的数值范围不受量化步长影响,是稳定的,因此,通过未量化图像特征来训练第一概率分布估计网络的训练难度较小且训练稳定,能够训练出性能良好的网络,有利于提升编解码性能。
  • 解码方法装置设备存储介质计算机程序产品
  • [发明专利]画质调整方法及装置-CN202011092293.2有效
  • 于德权;谢江荣;唐忠樑 - 华为技术有限公司
  • 2020-10-13 - 2023-05-12 - H04N21/44
  • 本申请提供一种画质调整方法及装置,能够解决图像优化时针对的场景有限的问题,从而提高画质优化的适应性,可应用于电子设备中。该方法包括:获取第一画质调整参数;根据第一画质调整参数调整第一图像的画质;其中,第一画质调整参数根据第一图像的第一画质特征确定;或者,第一画质调整参数根据第一图像的第一画质特征和第二图像的第二画质特征确定。其中,所述第一图像与所述第二图像位于同一视频流中,所述第二图像为所述第一图像的上一个视频帧。
  • 画质调整方法装置
  • [发明专利]特征图的处理方法和相关设备-CN202111149140.1在审
  • 于德权;赵寅;杨海涛 - 华为技术有限公司
  • 2021-09-29 - 2023-04-04 - G06T9/00
  • 本申请提供了一种特征图的处理方法和相关设备,涉及人工智能技术领域。该方法包括:根据预设的步长与特征图尺寸范围的对应关系、以及目标特征图的尺寸确定P个目标步长,所述P为任意正整数;调用神经网络模型对所述目标特征图进行处理,以得到所述目标特征图的处理结果;其中,所述神经网络模型包括P个动态步长模块,在调用所述神经网络模型对所述目标特征图进行处理的过程中,所述P个动态步长模块中的任一个动态步长模块的步长为所述P个目标步长中与所述任一个动态步长模块对应的目标步长。本申请实施例,在给定算力的情况下,能够使得特征域任务网络适配不同尺寸的输入特征图。
  • 特征处理方法相关设备
  • [发明专利]一种二维码编码、解码方法及电子设备-CN202110486582.9在审
  • 王浩任;于德权;高昊昇 - 华为技术有限公司
  • 2021-04-30 - 2022-11-01 - G06K19/06
  • 一种二维码编码、解码方法以及电子设备。在该方法中,电子设备获取待编码文本,待编码文本中包含N个字符;电子设备从X个可选编码模式中确定N个字符中各字符的目标编码模式;电子设备根据各字符的目标编码模式将N个字符分成M个字符段,并确定M个字符段中各字符段的目标编码模式;M小于或等于N;电子设备根据各字符段的目标编码模式对M个字符段进行编码,得到第一二进制字符串;电子设备将第一二进制字符串生成第一二进制字符串的长度对应版本的二维码。实施本申请提供的技术方案,电子设备可以将待编码文本编码成更短的二进制字符串。
  • 一种二维码编码解码方法电子设备
  • [发明专利]二维码识别方法及相关装置-CN202110169337.5在审
  • 王浩任;于德权;任亿;高昊昇;柳春良;宋平 - 华为技术有限公司
  • 2021-02-07 - 2022-08-16 - G06K7/14
  • 公开了一种二维码识别方法及相关装置,其特征在于,该二维码包括位于中部的图像区域和围绕图像区域的圆环区域,圆环区域包括编码区域、第一间隔区域和第二间隔区域,编码区域中包括多个码元,编码区域包括第一编码区域和第二编码区域,第一编码区域和第二编码区域之间设置有第一间隔区域和第二间隔区域;该二维码识别方法包括:电子设备获取待识别的二维码,识别该待识别二维码对应的第一信息。本申请实施例,提供了一种使用间隔区域将编码区域断开的二维码样式,增加了二维码的多样性和美观性,并且基于该二维码样式能够实现该二维码的识别。
  • 二维码识别方法相关装置
  • [发明专利]图像处理方法及相关装置-CN202011063094.9在审
  • 谢江荣;于德权;唐忠樑 - 华为技术有限公司
  • 2020-09-30 - 2022-04-12 - G06T3/00
  • 本申请实施例公开了一种图像处理方法,本申请实施例方法包括:数据处理设备获取原始图像后,对原始图像进行下采样,通过深度网络计算后生成深度双边网格,通过对深度双边网格中的原始仿射变换矩阵进行修正,得到新仿射变换矩阵,数据处理设备根据新仿射变换矩阵进行仿射滤波,生成增强后的图像。根据修正后的新仿射变换矩阵得到的增强后的图像,有效的减少了负优化的现象。
  • 图像处理方法相关装置
  • [外观设计]带二维码显示图形用户界面的显示屏幕面板-CN202130093105.7有效
  • 柳春良;刘安琪;谢鲁冰;宋平;王浩任;于德权 - 华为技术有限公司
  • 2021-02-07 - 2021-10-29 - 14-04
  • 1.本外观设计产品的名称:带二维码显示图形用户界面的显示屏幕面板。2.本外观设计产品的用途:本外观设计产品的显示屏幕面板用于手机、笔记本电脑、平板电脑、台式机、车载电脑、电视机、游戏机或手表上显示界面、运行程序或通讯。3.本外观设计产品的设计要点:在于图形用户界面。4.最能表明设计要点的图片或照片:设计1主视图。5.指定设计1为基本设计。6.图形用户界面的用途:界面用于显示二维码信息。7.图形用户界面的人机交互方式:各设计中,主视图是显示屏幕面板的显示屏所显示的主界面,用户点击主视图中的二维码区域,可展示二维码内存储的数据信息;其中,主视图中的灰色圆框区域用于显示图标;具体如界面使用状态参考图所示。
  • 二维码显示图形用户界面屏幕面板
  • [发明专利]目标跟踪方法、目标检测方法和装置-CN201911369688.X在审
  • 张甜瑾;郝磊;韩超;李志豪;于德权;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2019-12-26 - 2021-06-29 - G06T7/246
  • 本申请公开了一种目标跟踪方法、目标检测方法和装置,涉及人工智能(artificialintelligence,AI)领域,用于解决多目标跟踪中跟踪框显示不稳定问题,和计算机视觉、目标检测与跟踪等相关。目标跟踪方法包括:对一帧目标图像进行目标检测以得到至少一个检测框,对目标图像进行跟踪检测以得到至少一个跟踪框;根据历史检测框和历史跟踪框,确定至少一个检测框的稳定度等级,历史检测框是对其他一帧或多帧图像进行目标检测得到的检测框,历史跟踪框是对其他一帧或多帧图像进行跟踪检测得到的跟踪框;将第一检测框与至少一个跟踪框分别进行匹配,根据匹配结果更新目标图像中显示的目标跟踪框,其中,第一检测框不包括至少一个检测框中稳定度等级为第一等级的检测框。
  • 目标跟踪方法检测装置
  • [发明专利]慢盘检测方法及装置、计算机可读存储介质-CN201810980255.7有效
  • 杨康;程晓琳;于德权;臧慧;向甜 - 华为技术有限公司
  • 2018-08-27 - 2021-03-23 - G06F11/07
  • 本申请公开了一种慢盘检测方法及装置、计算机可读存储介质,属于云存储安全领域。包括:获取包括硬盘的多个IO数据的训练集;对训练集执行x次训练过程,训练过程包括:从训练集获取m个IO数据,对于每个IO数据,从第一搜索空间获取与IO数据中的目标IO值距离最近的k个IO值,基于目标IO值对应的目标时延值以及k个IO值对应的k个时延值确定IO数据对应的目标统计值,根据m个IO数据对应的m个目标统计值确定m个IO数据对应的累积分布函数;基于x次训练过程得到的x个累积分布函数确定目标阈值;基于目标阈值和训练集,根据硬盘的实时IO数据对硬盘进行慢盘检测。本申请通过IO数据中的IO值和时延值确定目标阈值,解决了慢盘检测的精确度较低的问题。
  • 检测方法装置计算机可读存储介质

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