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]一种台风时序知识图谱的构建方法及终端-CN202310701261.5有效
  • 戴诗琪;林永清;单森华;洪水洁;徐能通;陈新伟;梁礼燕 - 四创科技有限公司
  • 2023-06-14 - 2023-09-01 - G06F16/36
  • 本发明公开一种台风时序知识图谱的构建方法及终端,使用训练完成的级联神经网络模型对待构建的台风文本数据进行实体和关系的联合抽取以及时间抽取,得到与待构建的台风文本数据对应的时序三元组,根据时序三元组构建台风时序知识图谱,相较于现有技术,通过级联神经网络模型联合抽取实体和关系,打破了每个组件之间的依赖,增加了两个子任务之间的信息交互,避免信息丢失和错误传递的问题,提升了实体和关系抽取的效果,且采用级联的网络结构不仅可以抽取一对多或多对多的关系,还可以抽取带时间元素的时序三元组,确保最终的台风时序知识图谱描述准确,从而提高了构建效率以及台风时序知识图谱的可靠性。
  • 一种台风时序知识图谱构建方法终端
  • [发明专利]基于图像语义信息的抛物识别方法-CN201910658986.4有效
  • 单森华;吴闽帆;戴诗琪;陈佳佳 - 四创科技有限公司
  • 2019-07-22 - 2023-05-30 - G06T7/246
  • 本发明涉及一种基于图像语义信息的抛物识别方法,提供一识别系统包括轨迹识别模块、图像语义信息生成模块和轨迹和语义信息分析模块,包括以下步骤:步骤S1:将待识别视频输入轨迹识别模块,得到轨迹信息,并判断是否为可疑行为,若为可疑行为则将图像序列传送至图像语义信息生成模块;步骤S2:图像语义信息生成模块深度神经网络对图像序列进行目标物分析,得到目标物信息;步骤S3:语义信息分析模块根据轨迹信息和目标物信息,进行合理性分析,若判断为发现丢垃圾的行为,则将图像序列保存。本发明结合图像语义信息和轨迹信息,能够准确的判断抛物行为是否违规,且能够避免传统方法在目标物移动的场景下的误判。
  • 基于图像语义信息识别方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的检测水域岸线变化的方法-CN201910898713.7有效
  • 单森华;陈佳佳;吴闽帆;戴诗琪;林永清;庄自成 - 四创科技有限公司
  • 2019-09-23 - 2023-04-07 - G06V20/00
  • 本发明涉及一种基于深度学习的检测水域岸线变化的方法,首先,建立水域岸线变化数据集;将两张水域岸线变化的图像分别输入至ResNet 101特征提取器中,分别得到特征映射图A1和特征映射图A2;然后,按通道深度作连接操作,之后再做的卷积操作,得到特征映射图B;再分别做最大池化操作,分别得到特征映射图C1、C2、C3和C4;再分别作卷积操作,分别得到特征映射图D1、D2、D3和D4;最后,分别作双线性插值上采样操作及按通道深度作连接操作,得到特征映射图F;将特征映射图F作卷积操作即得到最终的水域岸线变化结果掩膜分割图。本发明实现对水域岸线的自动化实时监测,极大地提升了河道监管的全面性和可实现性。
  • 一种基于深度学习检测水域变化方法
  • [发明专利]一种融合深度学习与区域分割的遥感影像变化检测方法-CN201911123130.3有效
  • 单森华;戴诗琪;吴闽帆;陈佳佳 - 四创科技有限公司
  • 2019-11-16 - 2023-04-07 - G06V20/10
  • 本发明涉及一种融合深度学习与区域分割的遥感影像变化检测方法,包括以下步骤:1)对前、后时相的两幅遥感影像进行自动配准;2)对前后时相影像进行分块裁切,得到前时相影像集和后时相影像集;3)分别对前、后时相影像集的每块影像的每个像素进行地物分类;4)分别对前、后时相影像集进行区域分割;5)融合分类图和分割图;6)对前、后时相影像集的分类图集分别按坐标信息拼接回原影像尺寸,形成前时相影像的最终分类图和后时相影像的最终分类图;7)按地物类别对两幅影像和分别进行差值处理,得到变化的区域;8)去掉细小区域,过滤掉过小的变化,并对边缘进行平滑处理,得到变化检测结果。该方法有利于提高遥感影像变化检测的精度。
  • 一种融合深度学习区域分割遥感影像变化检测方法
  • [发明专利]基于孪生网络的水面漂浮物检测的方法-CN201911305517.0有效
  • 单森华;陈佳佳;吴闽帆;戴诗琪;林永清;庄自成 - 四创科技有限公司
  • 2019-12-18 - 2023-04-07 - G06V20/60
  • 本发明涉及一种基于孪生网络的水面漂浮物检测的方法,包括以下步骤:步骤S1:截取待测水面漂浮物的视频内两张图片,并作为输入图像INPUT A和输入图像INPUT B;步骤S2:将两张输入图像分别输入至特征提取器中,作特征提取卷积操作,并得到各自对应的多层特征映射图;步骤S3:创建特征映射层,并根据多层特征映射图,得到各自对应的原始特征映射;步骤S4:将得到的原始特征映射图,分别对应地按通道深度作连接操作,后再对得到的连接操作结果分别做卷积操作,得到特征映射图;步骤S5:通过PRN以及R‑CNN技术,根据得到的特征映射图分别作区域推荐、分类及框坐标回归操作,得到检测结果。本发明利用PRN以及R‑CNN技术,自动地完成对水面漂浮物的检测,误检率低,应用广。
  • 基于孪生网络水面漂浮检测方法
  • [发明专利]一种基于图像语义分割的水尺识别方法-CN201911128971.3有效
  • 单森华;庄自成;吴闽帆;戴诗琪;陈佳佳;林永清 - 四创科技有限公司
  • 2019-11-18 - 2023-04-07 - G06V10/25
  • 本发明涉及一种基于图像语义分割的水尺识别方法,包括以下步骤:步骤S1:采集水尺图像样本,并进行预处理;步骤S2:构建水尺语义分割模型,并预训练;步骤S3:训练水尺语义分割模型,并微调得到最佳水尺语义分割模型;步骤S4:对待识别水尺图像进行ROI截取与预处理;步骤S5:生成掩膜图片;步骤S6:筛选出最终的水尺候选区域;步骤S7:采用Canny算子进行边缘检测,获得候选区域边缘的点,之后区分出上下左右四条边的候选点,并使用基于Ransac的直线拟合算法,分别拟合出上下左右四条边;步骤S8:将识别出的水尺区域与识别出的水尺读数位置投射到原图像中,并计算得到的实际水尺刻度。本发明利用远程水尺监控图像,识别出水尺水位进而计算出图像水域当前水位。
  • 一种基于图像语义分割水尺识别方法
  • [发明专利]基于位置记录的夜间红外反光水尺检测方法-CN202010313038.X有效
  • 单森华;庄自成 - 四创科技有限公司
  • 2020-04-20 - 2023-04-07 - G06T7/00
  • 本发明提出基于位置记录的夜间红外反光水尺检测方法,采用红外摄像头对水尺进行拍摄,并以神经网络进行水位值识读,包括以下步骤;步骤A1、设定摄像头的复位点,拍摄以获取用于配准的模板图像;所述模板图像用于检测方法中该站点的水尺刻度信息设置;步骤A2、在检测前,先以模板图像对摄像头进行配准;步骤A3、根据配准结果修正拍摄的夜间水尺图像,然后对夜间水尺图像进行图像预处理;步骤A4、把预处理后的夜间水尺图像输入神经网络识读;步骤A5、对步骤A4中的语义分割结果进行筛选修正;步骤A6、对修正后的水尺的语义分割结果进行刻度计算以获得图像中的水位数据;本发明只需进行软件方面的更新,就可以实现水尺检测站点的夜间水尺图像识别。
  • 基于位置记录夜间红外反光水尺检测方法
  • [发明专利]一种参数区分场景可智能率定的水文预报方法及终端-CN202211368944.5在审
  • 秦根泉;单森华;柯文豪;田慧;钟崇安 - 四创科技有限公司
  • 2022-11-03 - 2023-01-17 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种参数区分场景可智能率定的水文预报方法及终端,包括步骤:S0、建立包含历史降雨数据的产汇流计算基本资料库,并建立对应根据专家经验划分不同降雨场景的参数方案库;S2、获取预报降雨数据,并根据预报降雨数据进行分类,根据分类结果从参数方案库中选择相应场景模型参数,利用水文模型进行洪水预报,并在洪水后根据分类结果将降雨数据及对应的水文数据存入产汇流计算基本资料库;S3、若达到设定率定条件,则允许用户对参数进行率定,若获取到用户输入的率定参数指令,则重新对某一个或全部的降雨场景进行参数智能率定。用户也可以选择某一个需要进行参数率定的降雨场景进行率定。
  • 一种参数区分场景智能水文预报方法终端
  • [发明专利]一种基于视频特征的改进Faster R-CNN网络检测漂浮物方法-CN201910738475.3有效
  • 单森华;戴诗琪;陈佳佳 - 四创科技有限公司
  • 2019-08-10 - 2022-11-15 - G06V10/25
  • 本发明涉及一种基于视频特征的改进Faster R‑CNN网络检测漂浮物方法,将Faster R‑CNN网络中的二维特征提取网络替换为三维特征提取网络得到改进后的Faster R‑CNN网络;输入连续的16帧视频序列图像到三维特征提取网络中提取特征图,将特征图送入RPN网络生成区域候选框并进行分类属于前景或者背景;对分类为前景的初始候选框进行包围盒回归修正初始矩形框的位置;对所有的侯选矩形框进行排序,选出是前景概率较大的前N个候选框;将特征图通过ROI池化层将N个候选框的特征图映射到固定尺寸;将得到的特征图通过全连接层和softmax层进行漂浮物和非漂浮物的分类,对该特征图再次进行包围盒回归进一步修正检测出的漂浮物坐标位置。本发明能提高漂浮物搜索过程的效率,节省人力物力成本。
  • 一种基于视频特征改进fastercnn网络检测漂浮方法
  • [发明专利]一种河湖多源异构数据聚合关联方法及系统-CN202110000859.2有效
  • 单森华;林明;封敏 - 四创科技有限公司
  • 2021-01-04 - 2022-11-15 - G06F16/29
  • 本发明涉及一种河湖多源异构数据聚合关联方法及系统,该方法包括:将区域的数字高程模型数据DEM进行填洼处理;计算水流的路径及方向;获取区域的整体集水面积;获取河流网络网格,进而得到全域的河流水系;根据流域划分需要,生成n个注水区域;往注水区域内加水,获取流域产汇流边界;针对有经纬度的多源异构数据计算其产汇流区域S1;以流域S1为根节点设定河湖目录,建立河流的对象实体,实现河流与上、下游支流的关联关系;对具备经纬度的数据类型进行归类抽象,建设相关的数据库表;针对没有经纬度的多源异构数据,结合业务关系进行数据聚类;输出并展示流域的聚类信息。该方法及系统有利于实现流域关联数据的快速、精准推荐与展示。
  • 一种河湖多源异构数据聚合关联方法系统

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