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]一种防伪标签识别方法及装置-CN202010442616.X有效
  • 袁涌耀;朱钰萍;刘一宸 - 杭州沃朴物联科技有限公司
  • 2020-05-22 - 2022-07-26 - G06K7/14
  • 本申请公开了一种防伪标签识别方法,包括包括获取防伪标签的闪光颗粒区的多帧灰度图像;根据从预存的种子图中提取的所有闪光颗粒的轮廓提取每帧灰度图像中的轮廓域,并确定与每个轮廓对应的轮廓域的亮度值;根据亮度值确定轮廓域的亮灭特性,以识别防伪标签的真伪。根据种子图中的轮廓提取每帧灰度图像中的轮廓域,并确定每个轮廓域的亮度值,根据亮度值确定轮廓域的亮灭特性,再由亮灭特性识别防伪标签的真伪,根据亮灭特性进行识别可以有效消除颜色变化带来的干扰,且灰度图像中不包括图形标识码,提升防伪标签的识别准确性。此外,本申请还提供一种具有上述优点的装置。
  • 一种防伪标签识别方法装置
  • [外观设计]星辰标签-CN202130532953.3有效
  • 袁涌耀;刘正伟;刘一宸;黄志明;詹友安 - 杭州沃朴物联科技有限公司
  • 2021-08-17 - 2021-12-21 - 19-08
  • 1.本外观设计产品的名称:星辰标签。2.本外观设计产品的用途:本外观设计产品用于一种能粘贴在标的物表面,或标的物包装上,或标的物附属物(如商品挂牌、名片以及防伪证卡)上,具有防伪作用的静态图形防伪标签,其中主视图中微粒码为按照特定编码规则随机生成。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。5.本外观设计产品为薄型产品,省略俯视图;本外观设计产品为薄型产品,省略左视图;本外观设计产品为薄型产品,省略右视图;本外观设计产品为薄型产品,省略仰视图;本外观设计产品的背面为使用时不容易看到或看不到的部位,省略后视图。
  • 星辰标签
  • [发明专利]基于编码规则的防伪溯源标签的生成和校验方法及应用-CN202110957969.8在审
  • 袁涌耀;刘正伟;刘一宸 - 杭州沃朴物联科技有限公司
  • 2021-08-20 - 2021-11-02 - G06Q30/00
  • 本发明公开了一种基于编码规则的防伪溯源标签的生成方法、校验方法及应用,生成方法包括步骤:S1‑1:根据编码系统设定的编码规则生成多个编码点阵;S1‑2:将若干编码点阵平铺在标签码上,生成包含编码ID信息的标签码。校验方法包括步骤:S1输入图片,寻找定位图形;S2投影变换:先从所述定位图形中截取单元矩阵图,再对截取到的单元矩阵图进行邻域二值化处理,最后进行投影变换,矫正单元矩阵图的方向;S3点阵校验:对投影变换后的矫正单元矩阵图进行校验,根据设定阈值剔除点位,获得点阵校验后的图形;S4编码校验:将点阵校验后的图形结合编码规则进行编码校验,若校验成功,则溯源成功;若校验失败,则溯源失败结束溯源。
  • 基于编码规则防伪溯源标签生成校验方法应用
  • [实用新型]一种防伪标签-CN201921154726.5有效
  • 袁涌耀;汪宁;黄志明;吴光乐;刘一宸 - 杭州沃朴物联科技有限公司
  • 2019-07-22 - 2020-05-08 - G09F3/02
  • 本实用新型涉及印刷技术领域,尤其涉及一种防伪标签。本实用新型的目的在于提供一种防伪标签,其中,防伪标签包括镭射层、透明的第一扩散涂层、具有随机收缩图文的第一油墨层、透明的第二扩散涂层、具有随机收缩图文的第二油墨层,所述镭射层、所述第一扩散涂层、所述第一油墨层、所述第二扩散涂层、所述第二油墨层顺序依次分布;其中,所述镭射层、所述第一油墨层、所述第二油墨层的颜色互不相同。该防伪标签具有三维立体、不可复制的特性,增强防伪性能,提高防伪标签的唯一性。
  • 一种防伪标签
  • [发明专利]一种视频图像中的人体动作识别方法-CN201610621491.0有效
  • 刘一宸;刘惠义 - 河海大学
  • 2016-08-01 - 2019-09-24 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种视频图像中的人体动作识别方法,包括以下步骤:一,对各帧输入图像进行预处理得到前景区域,对前景区域进行筛选得到目标区域;二,根据目标区域获取目标轮廓;三,获得X和Y方向的轮廓能量变化直方图;四,对轮廓能量变化直方图进行归一化处理;五,训练阶段:对轮廓能量变化直方图形成的训练集进行动作分类,得到人体行为模型并赋予权值;六,在识别阶段:将待测帧的轮廓能量直方图与训练阶段得到的人体行为模型匹配,完成动作识别。本发明通过计算相邻帧中目标轮廓的变化得到轮廓能量变化直方图,根据轮廓能量变化直方图进行无监督分类,提高了准确率和鲁棒性,同时能够保证实时性。
  • 一种视频图像中的人体动作识别方法

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