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]一种基于金字塔L-K光流与多视角几何约束的动态SLAM稠密地图构建方法-CN202310847167.0在审
  • 左韬;梅剑锋;李玥 - 武汉科技大学
  • 2023-07-11 - 2023-10-13 - G01C21/32
  • 本发明公开了一种基于金字塔L‑K光流与多视角几何约束的动态SLAM稠密地图构建方法。首先对图像进行FAST特征点提取,通过结合金字塔L‑K光流与多视角几何约束方法来检测并剔除场景中的动态元素;然后,将RANSAC算法迭代计算的基础矩阵分解为旋转矩阵与平移向量,带入最小化SDF误差函数并使其最小化来实现对相机位姿的估计;最后,使用估计的相机位姿和静态深度图像构建TSDF稠密地图。本发明利用金字塔L‑K光流法与多视角几何约束算法进行动态对象剔除并利用TSDF体素构建三维稠密地图,降低了帧间误匹配率并提高算法的鲁棒性,有效提高相机位姿估计精度。在高动态场景或存在先验动态信息缺失的情况下,本发明能有效防止运动物体对SLAM系统性能造成的影响。
  • 一种基于金字塔视角几何约束动态slam稠密地图构建方法
  • [发明专利]一种基于关键词引导和GATv2-LSTM网络的场景图问答方法-CN202310823710.3在审
  • 左韬;汪磊;宋栋 - 武汉科技大学
  • 2023-07-05 - 2023-10-10 - G06F16/332
  • 本发明公开了一种基于关键词引导和GATv2‑LSTM网络的场景图问答方法,步骤包括:对文本和场景图预处理,将文本形式的问题换为词向量序列,删除图中与问题无关的节点并编码生成新的场景图表示。将问题的词向量序列利用Transformer进行编码,提取问题关键词,利用关键词引导GATv2学习场景图特征,并利用LSTM网络对图特征进行归纳、推理,最后将问题特征与场景图特征相融合,输入到分类器获取最终答案。本方法使用场景图和关键词引导,并利用LSTM进行归纳、推理,能够有效缩小模态间差距、避免模型直接学习图像与文本间的映射,提高问答的准确率。
  • 一种基于关键词引导gatv2lstm网络场景问答方法
  • [实用新型]一种易于安装的外脚手架连墙件-CN202223385996.1有效
  • 吴阳兵;龚月华;李双俊;左韬;江安勤 - 上海市浦东新区建设(集团)有限公司
  • 2022-12-16 - 2023-10-03 - E04G5/04
  • 本实用新型公开了一种易于安装的外脚手架连墙件,包括预埋组件和连接钢筋,所述预埋组件包括可拆卸连接的T型钢和连接件,所述连接件具有第一端和第二端,所述连接件从第一端到第二端外径逐渐增大;所述T型钢的端部插入设置在连接件的第一端,所述连接钢筋插入设置在连接件的第二端,所述预埋组件预埋在墙体中时,所述连接件第二端的端部与墙体表面平齐;所述连接钢筋连接外脚手架。本实用新型设置预埋组件,通过与预埋组件可拆卸连接的连接钢筋作为拉结形成连墙件,安装简单,连接可靠;预埋组件包括可拆卸连接的T型钢和连接件,连接件与连接钢筋可共同周转使用,降低使用成本;连接件拆卸后形成的孔未贯通,避免出现渗水隐患。
  • 一种易于安装脚手架连墙件
  • [发明专利]DB-SHOT二进制特征描述符-CN201710810399.3有效
  • 左韬;汤泉;陶强;闵华松 - 武汉科技大学
  • 2017-09-11 - 2023-06-09 - G06T9/00
  • 本发明涉及图像处理及计算机视觉领域,发明了一种DB‑SHOT二进制特征描述符。针对B‑SHOT所采用的二值化描述方法可能存在严重信息丢失的问题,在该方法的基础上进行改进从而得到一种全新的8位二进制特征描述符。通过适当增加编码位数对SHOT描述符进行二值化,在B‑SHOT的4位编码的基础上增加4位标志位编码,前4位还是按照B‑SHOT的编码规则进行编码,后4位则采用新发明的规则编码作为标志位,用来标识前4位中信息量较多的几位,使得二值化后的描述符识别性能得到了较大的提高。本发明的DB‑SHOT二进制特征描述符有较低的内存占用率和较低的计算复杂度,而描述能力相比其它二进制描述符有较大提高,具有良好的实用意义。
  • dbshot二进制特征描述
  • [发明专利]一种目标超前预测跟踪方法-CN201810006364.9有效
  • 左韬;闵华松;王少威;陶强;汤泉 - 武汉科技大学
  • 2018-01-04 - 2023-04-07 - G01S13/66
  • 本发明公开一种目标超前预测跟踪方法,在观测噪声影响不大的情况下,可提前一步预测目标的运动状态。首先对运动目标建立运动模型,然后采用平方根容积卡尔曼滤波的方法对目标下一时刻的运动状态做出超前一步预测,即先验估计,通过统计当前时刻之前的先验预测值与观测值之间的误差序列,建立马尔科夫转移概率模型,由马尔科夫转移概率矩阵预测下一时刻的先验预测误差,并用此误差修正下一时刻的超前预测值。本发明的超前预测跟踪方法能提前一步预测目标的运动状态,为跟踪控制系统提前提供目标状态预测值,控制系统可根据超前预测值提前动作克服跟踪的滞后,并可在目标受到遮挡时按照超前预测值维持对目标的连续跟踪。
  • 一种目标超前预测跟踪方法
  • [发明专利]一种并行计算粒子概率假设密度滤波多目标跟踪方法-CN201711221158.1有效
  • 左韬;陶强;汤泉;闵华松 - 武汉科技大学
  • 2017-11-29 - 2022-08-12 - G01S7/41
  • 本发明公开一种并行计算粒子概率假设密度滤波多目标跟踪方法。针对传统粒子概率假设密度滤波无法实现完全并行计算、实时性差的问题,采用多核处理器实现从重要性采样到状态估计阶段所有过程的并行计算,从而提高多目标跟踪的实时性。每个并行处理单元得到初始化粒子后独立进行重要性采样、权值计算归一化、重采样和局部估计,但保留和记录了重采样后的粒子在重采样前的局部权值,中央处理单元根据这些保留的局部权值计算各个并行单元参与状态估计的粒子权重比,根据此权重比加权融合局部估计值得到最终的多目标状态全局估计。本发明通过并行计算提高多目标跟踪的实时性,具有良好的应用前景。
  • 一种并行计算粒子概率假设密度滤波多目标跟踪方法
  • [发明专利]一种基于ALBERT-BiLSTM模型和SVM-NB分类的文本情绪识别方法-CN202210623982.4在审
  • 左韬;叶子豪;闵华松 - 武汉科技大学
  • 2022-06-02 - 2022-08-05 - G06F40/211
  • 一种基于ALBERT‑BiLSTM模型和SVM‑NB分类的文本情绪识别方法,步骤包括:对文本进行分词、去停用词、去除乱码等预处理,并打上相应的标签,然后使用ALBERT预训练模型进行训练,获取文本信息的动态特征表示,接着使用BiLSTM网络进行训练,获得词向量相关特征,最后利用SVM‑NB分类器先将情感极性分为积极和消极两种,进而将消极情绪细分为愤怒、低落、厌恶三种。本发明结合了ALBERT预训练语言模型与由双向LSTM叠加形成的循环神经网络BiLSTM以及SVM‑NB分类,采用句子向量进行预训练,而并非词向量,在训练模型时能够更好的结合上下文语句信息,能提高情绪识别的准确率,同时能够做到多种不同情感的识别,取得的效果较为明显。
  • 一种基于albertbilstm模型svmnb分类文本情绪识别方法

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