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]一种用于高含盐有机废水处理的光热水凝胶及其制备方法-CN202310903084.9在审
  • 范新飞;吕博雯;徐源潞;潘宗林;宋成文 - 大连海事大学
  • 2023-07-21 - 2023-10-27 - B01J13/00
  • 本发明公开了一种用于高含盐有机废水处理的光热水凝胶及其制备方法。解决了高含盐有机废水处理过程中脱盐效果差以及对于有机污染物尤其是挥发性有机污染物处理效果差的问题。本发明包括以下步骤:基于静电纺丝技术制备纳米纤维;通过化学交联法构建纳米纤维水凝胶基底;在纳米纤维水凝胶基底上原位生长聚多巴胺形成光热水凝胶;最后采用水热反应将铁基催化剂负载到光热水凝胶上得到同步脱盐和降解有机污染物的光热水凝胶。本发明赋予太阳能界面光热水凝胶新的功能,在用于高含盐有机废水处理过程中可以实现同步高效脱盐和催化双氧水降解废水中的有机污染物获取优质纯水。此外,本发明制备工艺简单,无需额外造孔,经济效益高,适合批量生产。
  • 一种用于高含盐有机废水处理热水凝胶及其制备方法
  • [发明专利]基于时间邻域编码的医学时序信号分类预测方法-CN202310712730.3在审
  • 王演;崔世钰;郑贺予;安永泰 - 大连海事大学
  • 2023-06-15 - 2023-10-27 - G16H80/00
  • 本发明公开了一种基于时间邻域编码的医学时序信号分类预测方法,包括:获取医学时序信号,并对医学时序信号进行时间窗口划分;检测信号平稳性,确定时间邻域参数;基于时间邻域参数,利用时间窗口对所述医学时序信号进行采样;利用编码器对采样信号进行编码;利用判别器对编码结果进行鉴别分类,预测目标窗口与样本窗口位于同一邻域的可能性。本发明中,基于时间邻域编码对医学时序信号进行分类预测,预测过程简单,准确率高,可靠性较高,解释性强,不仅适用于单类数据的分类识别,同时在两类相干性指标的分类任务中效果较好,可以应用在具有相关性病理指标的分析方向,探究某些相关指标与医学疾病的关系,为HIE指标的分析方法提供一个新思路。
  • 基于时间邻域编码医学时序信号分类预测方法
  • [发明专利]一种汽车运输船移货代价计算方法-CN202310786484.6在审
  • 孙霄峰;刘浣晓;潘文聪 - 大连海事大学
  • 2023-06-29 - 2023-10-27 - G06Q10/0637
  • 本发明公开了一种汽车运输船移货代价计算方法,包括在基于PyCharm集成开发环境建立的汽车运输船甲板模型上建立网格矩阵图,并根据船舶装载方案对每个网格进行标记;建立车辆的优先级队列S,确定车辆的卸货顺序;将标记后的网格矩阵图和车辆的优先级队列S输入卷积神经网络对网络进行训练,以获取车辆到出口位置的最短路径中的标记为Z的网格的数量;根获取车辆到出口位置的移货代价,以获取所述船舶装载方案的总的移货代价。本发明基于训练好的卷积神经网络,能够对不同的转载方案进行直接计算,算法的迁移性高,能灵活地对船舶各个甲板的不同装载方案进行移货代价计算,提升移货代价计算在多样化环境下的泛化能力。
  • 一种汽车运输船代价计算方法
  • [发明专利]一种基于改进A*与DWA融合的无人艇路径规划方法-CN202310825434.4在审
  • 赵红;詹小飞;李汪洋;谢一哲 - 大连海事大学
  • 2023-07-06 - 2023-10-27 - G01C21/20
  • 本发明提供一种基于改进A*与DWA融合的无人艇路径规划方法,包括以下步骤:对参数及栅格地图进行初始化,设置路径规划的起点和目标点;基于改进的A*算法在初始化的地图中进行全局路径规划,形成初步全局路径;利用二次插点法对初步全局路径中的节点进行处理,生成全局优化路径;获取全局优化路径中的关键转折点,并将所述关键转折点作为局部目标点,基于改进的DWA算法进行局部路径规划,获取最优运动轨迹。本发明建立逐步扩展的搜索区域来限制搜索范围,减少了计算量,通过引入模糊逻辑控制策略,根据障碍物的分布情况和无人艇行驶位置动态调整启发函数的权重参数,降低了路径规划时间。通过使用二次插点法有效减少了路径的转折点。
  • 一种基于改进dwa融合无人路径规划方法
  • [发明专利]一种基于进化自学习的船舶监控入侵检测方法-CN202310393274.0在审
  • 张皓铖;侯登凯;安泓郡 - 大连海事大学
  • 2023-04-13 - 2023-10-27 - G06V20/52
  • 本发明提供一种基于进化自学习的船舶监控入侵检测方法。本发明方法,包括:获取观测图像形成数据集,并设定观测图像的分辨率(w,h)、分块策略(m,n)和比对时间Δt;基于设定的观测图像的分辨率(w,h)、分块策略(m,n)和比对时间Δt,初始化正态分布参数μ,∑;通过摄像头持续捕获图像,获取观测图像It;基于获取的观测图像It,根据入侵检测理论进行异常值检测;将陆续获取的观测图像It作为新样本,基于进化自学习算法更新参数μ,∑,再根据入侵检测理论进行异常值检测。本发明根据异常值检测的监控入侵检测技术,并配合进化自学习的参数估计技术,提出了一种基于进化自学习的船舶监控入侵检测方法,该方法具备自学习、自适应、自进化等优良特性,实现了应用于船舶等固定场景的监控入侵检测。
  • 一种基于进化自学习船舶监控入侵检测方法
  • [发明专利]基于无监督动量对比学习的高光谱目标检测方法-CN202310650344.6在审
  • 王玉磊;陈昔;杨玉超;宋梅萍;赵恩宇 - 大连海事大学
  • 2023-06-03 - 2023-10-27 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种基于无动量对比学习和Transformer网络的高光谱图像目标检测方法,包括:首先基于Transformer的编码器设计了用于高光谱目标检测任务中进行光谱特征提取的编码器与动量编码器。为了在关注光谱长距离依赖关系和自相似性的同时不忽略光谱中的局部细节信息,光谱特征提取编码器与动量编码器通过设计的重叠光谱块特征映射和交互token前馈层来关注光谱的局部细节信息。其次通过无监督动量对比学习的方式进行光谱鉴别能力学习,其中队列与以动量方式缓慢更新的动量编码器被使用来提供数量充足且一致性好的负样本特征,以帮助模型学习到更好地表示。最后,通过指数与归一化操作,幂函数与归一化操作对通过余弦相似性得到的检测结果进行两次非线性拉升以抑制背景。
  • 基于监督动量对比学习光谱目标检测方法
  • [发明专利]一种单路径导引的多无人水面艇协同路径跟踪方法-CN202310972883.1在审
  • 翁永鹏;张秋霞;代子杰;陈泓冶;程金瑶 - 大连海事大学
  • 2023-08-03 - 2023-10-27 - G05D1/02
  • 本发明提供一种单路径导引下的多无人艇协同路径跟踪的方法。本发明方法,包括:建立无人水面艇三自由度模型;对于给定的参数化路径曲线,表示出跟踪误差;假定多无人水面艇系统中有两个虚拟领导者,使虚拟领导者的运动独立于其他无人水面艇;根据控制目标的路径参数确定更新律,使路径参数均匀地分散在两个虚拟领导者之间;通过降维观测器估计复合扰动,得出目标无人水面艇的制导律并以此来设计动力学层次的PID控制器。本发明的技术方案解决了现有技术中由于连续系统精度低,导致无人水面艇在有限空间内无法并排航行的问题。本发明可以通过准确估计动态路径参数系统中的复合扰动,设计出每个无人水面艇的分布式指令纵向速度,从而实现全局协同。
  • 一种路径导引无人水面协同跟踪方法
  • [发明专利]一种基于路标自适应校正移动机器人视觉归航方法-CN202110391092.0有效
  • 纪勋;孙国松;余明裕 - 大连海事大学
  • 2021-04-12 - 2023-10-27 - G05D1/02
  • 本发明提供一种基于路标自适应校正移动机器人视觉归航方法,包括:获取目标位置全景图像LH和当前位置全景图像LC;基于获取的目标位置图像LH和当前位置图像LC,根据SURF图像匹配算法,改变匹配阈值r的大小,获取不同准确率的路标,并对路标自适应分配权重wi;基于路标在图像上分布的差异,对路标自适应分配权重ηi;基于权重wi和权重ηi,确定最终路标权重φi,φi=wi·ηi;基于带有最终路标权重的路标,计算归航向量h,控制机器人移动,完成归航。本发明根据提取路标的两个约束条件,对于不同准确率的路标自适应赋予不同的权重,在不消除误匹配路标的前提下,提高整体路标的精度,从而计算出更加准确的归航向量,提高机器人的归航精度,提高机器人自主导航能力。
  • 一种基于路标自适应校正移动机器人视觉归航方法
  • [发明专利]一种素描引导的鞋印图像检索方法-CN202110152568.5有效
  • 王新年;姜浩;王琳 - 大连海事大学
  • 2021-02-03 - 2023-10-27 - G06V10/75
  • 本发明提供一种素描引导的鞋印图像检索方法,包括以下步骤:构建鞋印花纹内容与语义信息协同模型;基于花纹内容特征与语义信息协同的鞋印图像在线检索。本发明在缺损区域引入了素描引导,无论是对随机缺损或者是大块区域乃至半个脚掌的缺损,都可以生成完整的,符合人眼主观感受的鞋印图像,再使用完整的鞋印图像进行检索,这样就可以解决信息不足,花纹的认知无法加入等问题,从而解决残大面积缺损的鞋印图像检索精度不高,匹配不准确的问题。另外,本发明也可以通过完全手绘素描的方式进行鞋印图像的检索,从而解决了背景复杂,现场鞋印图像无法提取情况下的检索问题。
  • 一种素描引导图像检索方法

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