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]一种碳纤维原丝中铁含量检测的前处理方法-CN202310801983.8在审
  • 陈秋飞;孟晨晨;范宝琳;刘栋 - 中复神鹰碳纤维股份有限公司
  • 2023-06-30 - 2023-10-13 - G01N1/44
  • 本公开提供了一种碳纤维原丝中铁含量检测的前处理方法,该前处理方法包括:S100:将预设质量的碳纤维原丝置于消解容器中,向消解容器中加入预设体积的预设消解液,进行初步消解,得到初始消解溶液;S200:将盛有初始消解溶液的消解容器置于消解仪器上,将消解仪器以预设升温曲线进行升温,使得消解容器中的初始消解溶液受热继续消解,且消解容器中未反应的预设消解液受热挥发,得到碳纤维原丝中铁含量检测的待测溶液。该前处理方法能够减少酸的使用,能够避免前处理过程中容器器壁及试剂给待测样品带来的污染,此外,该前处理方法操作步骤简单,减少了操作过程中待测样品中铁的损失和杂质的引入,提高检测的准确度。
  • 一种碳纤维原丝中铁含量检测处理方法
  • [实用新型]一种碳纤维原丝断线在线检测装置-CN202320470850.2有效
  • 夏新强;孟晨晨;张金元;刘栋;范宝琳 - 中复神鹰碳纤维股份有限公司
  • 2023-03-14 - 2023-08-22 - D01D13/02
  • 本实用新型涉及一种碳纤维原丝断线在线检测装置,可以对纺丝过程中的断线问题在线实时检测,该装置包括光电检测装置、支撑框架、控制单元和报警提示装置;所述的光电检测装置包括激光发射装置、激光接收装置;所述的激光发射装置、激光接收装置由支撑框架固定并与控制单元连接;所述的控制单元包括光电信号处理单元、单片机;所述的报警提示装置与控制单元相连。本实用新型结构简单,通过光电检测装置和报警提示装置对原丝状态经行实时检测,并在断线时给出提示。本发明可以对纺丝过程原丝状态进行监控,又可以检测原丝的纺速,减少了人员工作量,提升了工作效率。
  • 一种碳纤维断线在线检测装置
  • [发明专利]一种基于SVR-PSO的语音机器人的外形优化方法-CN202211197359.3在审
  • 孟晨晨;梁艳春;管仁初 - 珠海科技学院
  • 2022-09-29 - 2022-12-13 - G06F30/17
  • 本发明公开了一种基于SVR‑PSO的语音机器人的外形优化方法,包括如下步骤:步骤一、对智能语音机器人的外形壳体和内部零件进行建模获得外壳模型和零件装配体模型;步骤二、对外壳模型进行参数化表示获得外形拟合函数,对装配体模型进行参数化表示获得多个零件的投影高度;步骤三、构建外形优化模型;步骤四、通过粒子群优化算法结合支持向量回归算法对外形优化模型进行优化,寻找当前外形优化模型的最优解,调节智能语音机器人的外形至最小体积。本发明具有缩短优化时间和提高计算精度的特点。
  • 一种基于svrpso语音机器人外形优化方法
  • [发明专利]基于卷积自注意力模块的孪生网络目标跟踪方法与系统-CN202111261942.1有效
  • 王军;孟晨晨 - 南昌工程学院
  • 2021-10-28 - 2022-01-25 - G06V10/44
  • 本发明提出一种基于卷积自注意力模块的孪生网络目标跟踪方法与系统,该方法包括:构建特征融合网络模型;通过卷积神经网络模型对模板分支上的目标图像特征以及搜索区域目标图像特征中的局部区域进行学习,以得到对应的局部语义信息,对局部语义信息进行聚合得到全局上下文相关信息;对特征融合网络模型进行预训练;利用预训练后的特征融合网络模型,在模板分支中提取目标图像特征以及搜索区域目标图像特征,并引入到带有锚点的区域建议网络的分类分支与回归分支中;并分别进行深度互相关卷积计算以得到相似度得分;对最大相似度得分的目标候选块进行目标跟踪。本发明可提高目标图像和搜索区域目标图像的全局匹配的准确性,实现更准确的跟踪。
  • 基于卷积注意力模块孪生网络目标跟踪方法系统
  • [发明专利]基于ResOHEM-net的心律失常分类方法及系统-CN202110965643.X在审
  • 司玉娟;张耕搏;于永恒;刘淘涛;孟晨晨;周嵘嵘 - 吉林大学;珠海科技学院
  • 2021-08-23 - 2021-12-03 - G06K9/00
  • 本发明公开了基于ResOHEM‑net的心律失常分类方法及系统,该方法包括:获取心电波形信号,基于离散小波变换进行消噪处理,并进行R点检测和以拍分割,得到心拍序列,基于马尔可夫变迁场图像化的方法计算得出二维特征图;将所述二维特征图作为训练集的输入矩阵,将所述二维特征图对应的心拍类型值作为训练集的另一输入值,基于ResOHEM‑net神经网络进行模型训练,并通过SGD优化算法和OHEM模块对网络参数进行优化,得到训练好的心拍分类模型;接收待分类的所述心电波形信号对应的所述二维特征图,基于训练好的所述心拍分类模型,获得心拍分类类型。本发明基于ResOHEM‑net神经网络对心拍特征图进行建模,提高了心律失常分类系统的抗数据倾斜能力及分类准确率。
  • 基于resohemnet心律失常分类方法系统
  • [发明专利]基于可学习稀疏转换注意力机制的目标跟踪方法与系统-CN202110929160.4有效
  • 王军;章利民;王员云;孟晨晨;张珮芸 - 南昌工程学院
  • 2021-08-13 - 2021-11-09 - G06T7/246
  • 本发明提出一种基于可学习稀疏转换注意力机制的目标跟踪方法与系统,包括:对给定第一帧目标框中的图像初始化以生成目标模板图像;在后续帧中,以前一帧目标框中的图像的目标中心作为中心点,通过多尺度策略以获取得到多个搜索区域图像;将目标模板图像与搜索区域图像输入到共享权值的卷积神经网络模型中,通过卷积神经网络分别提取特征;基于可学习稀疏模型对提取的特征进行空间转换和通道转换;将目标模板深度特征作为卷积核,对搜索区域图像进行滑窗操作,以得到多个得分图,根据得分值最大位置推测出目标相对位移和尺度变化,以实现目标跟踪。本发明具有很好的鲁棒性与实时性,可实现良好的目标图像跟踪效果。
  • 基于学习稀疏转换注意力机制目标跟踪方法系统
  • [发明专利]一种基于通道与空间注意力机制的孪生网络目标跟踪方法-CN202110828947.1在审
  • 王军;孟晨晨;邓承志;王员云;张珮芸 - 南昌工程学院
  • 2021-07-22 - 2021-08-20 - G06K9/00
  • 本发明提出一种基于通道与空间注意力机制的孪生网络目标跟踪方法,包括如下步骤:对视频或图像数据集进行处理,以获得统一图像大小的多个目标图像;基于卷积神经网络模型、通道注意力机制以及空间注意力机制,构建得到新型骨干网络模型;从多个目标图像中提取训练样本,以对新型骨干网络模型进行训练;利用训练好的新型骨干网络模型在多个目标图像中提取以得到目标图像样本深层特征,并将目标图像样本深层特征在目标图像候选区域进行相似性匹配以得到多个目标候选块,每个目标候选块对应有一相似度得分;利用获取到的最大相似度得分的目标候选块进行目标跟踪。本发明所设计的跟踪算法的表观模型,具有更好的鲁棒性与精确度。
  • 一种基于通道空间注意力机制孪生网络目标跟踪方法

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