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]一种一体化盖梁施工装置-CN202310638921.X在审
  • 贾登忠;张剑华;刘俊良;刘衡 - 中昇东浩(深圳)科技有限公司;佛山市埃弗尔钢结构有限公司
  • 2023-05-31 - 2023-09-12 - E01D21/00
  • 本发明公开了一种一体化盖梁施工装置,包括多个桥墩、一体化盖梁施工平台和多个爬行装置,每个桥墩上设置有一个爬行装置,爬行装置能沿桥墩进行上下移动,爬行装置上设有电动葫芦,电动葫芦通过滑轮和绳索与一体化盖梁施工平台相连,电动葫芦能带动一体化盖梁施工平台进行上升,一体化盖梁施工平台上升设定距离后,一体化盖梁施工平台能抵在多个爬行装置上。由于本发明通过使用爬行装置,将一体化盖梁施工平台在地面上配置好,然后在进行吊起安装即可,因此,无须通过吊机等设备将一体化盖梁施工平台的各个部件吊上去后再进行安装,整个过程简单便捷,提高施工效率,同时,也可以降低施工成本。
  • 一种一体化施工装置
  • [发明专利]一种发光管-CN202310691534.2在审
  • 包东;张剑华 - 厦门飞速利塑胶科技有限公司
  • 2023-06-12 - 2023-09-12 - F21S10/00
  • 本发明提供一种发光管,包括管件、光源和光纤。所述管件包括内管和外管。所述外管透明或者部分透明,且套设在所述内管外部。所述光源安装在所述管件上,可发出光亮。所述光纤设置在所述内管和外管之间,且一端靠近并朝向所述光源的发光件,能够将光源发出的光亮引导出。本发明通过设置光纤,替换传统的灯带,不仅可大幅度降低产品的成本,与易损坏的灯珠相比,光纤还可延长产品的使用寿命。
  • 一种发光
  • [发明专利]基于ORBSLAM2及BundleTrack的鲁棒语义SLAM方法-CN202310498279.X在审
  • 张剑华;于洁;朱云瑞;陈凯祺;陈胜勇 - 天津理工大学
  • 2023-05-06 - 2023-08-18 - G06T7/73
  • 一种基于ORBSLAM2及BundleTrack的鲁棒语义SLAM方法,该方法的过程包括:S1:使用STM32硬件触发知微传感Dkam130型深度相机,然后标定相机获取相机参数,使用该深度相机采集小型静态场景数据;S2:处理数据并制作数据集;S3:Ubuntu18系统下配置环境,融合ORBSLAM2、BundleTrack代码,实现实时获取物体6D位姿,调整参数使融合后的ORBSLAM2、BundleTrack系统能够适应不同的场景和数据集,使用不同数据集验证系统的鲁棒性;S4:将采集的物体6D位姿应用于增强现实,对真实世界进行拍摄,将ArUco标识贴在物体表面,根据6D位姿信息得到摄像机和真实物体的准确位置和旋转参数,然后将虚拟信息(3D模型、图像)渲染到真实环境中,最后显示融合后画面。
  • 基于orbslam2bundletrack语义slam方法
  • [发明专利]一种基于CNN模型的多相机融合方法-CN202310446925.8在审
  • 张剑华;王东辰;徐祥龙;王军文;夏爱灵;吴子同 - 天津理工大学
  • 2023-04-24 - 2023-08-15 - G06T7/73
  • 一种基于CNN模型的多相机融合方法,该方法的过程包括:S1:使用unity3D构建室内3D模型,确定所需要的相机数量、规格、部署位置以及角度,来达到大型室内空间的全覆盖。然后提取各个相机视角下的图像,完成3D和2D数据集的构造;S2:对图片进行预处理后,使用线段提取器提取图像中符合曼哈顿世界的正交线段,然后使用CNN模型提取语义信息对线段分类;S3:建立全局统一世界坐标系,利用得到的正交线段求出水平方向和竖直方向的旋转,并估计平移参数;S4:根据各个相机的空间位姿,将相机两两配对进行空间融合,根据基本矩阵画极线匹配两相机的检测结果,得到目标的空间位置。
  • 一种基于cnn模型多相融合方法
  • [发明专利]基于层次分组的语义SLAM对象关联和位姿更新方法及系统-CN202110685643.4有效
  • 张剑华;陈凯祺;刘嘉玲;孙波 - 紫东信息科技(苏州)有限公司
  • 2021-06-21 - 2023-08-11 - G06T7/70
  • 本发明涉及一种基于层次分组的语义SLAM对象关联和位姿更新方法及系统,方法包括获取动态物体的运动图像;根据运动图像构建关键帧队列,从关键帧队列中选取关键帧作为关键帧组;对每个关键帧组内的关键帧进行物体关联操作,得到对象路标及其位姿信息;根据对象路标及其位姿信息构建高斯混合模型,利用高斯混合模型判断每个关键帧组中的对象路标是否与其他关键帧组中的每个对象路标关联,得到判断结果;根据判断结果更新地图中的对象路标及其位姿信息。本发明能够高精度地实现对象关联,避免了多个相似且相近的物体产生错误关联,克服现有技术在多个相同对象相距很近的情况下存在对象关联准确性不高、场景泛化能力弱以及位姿优化不足的缺陷。
  • 基于层次分组语义slam对象关联更新方法系统
  • [发明专利]一种基于Transformer的多阶段渐进图像复原方法-CN202310446877.2在审
  • 张剑华;王佳佳;李丹阳;周浩;郭烈峰;徐晨阳 - 天津理工大学
  • 2023-04-24 - 2023-08-04 - G06T5/00
  • 一种基于Transformer的多阶段渐进图像复原方法,该方法的过程包括:S1:构造包含各种退化类型的原始图像训练集,其中,所述原始图像训练集包括带雨图像和模糊图像;S2:使用特征提取模块提取所述各原始图像训练集中的原始图像的数据特征;S3:为所述各种退化类型构建基于Transformer的多阶段渐进图像复原模型,并基于提取的所述原始图像的数据特征对所述多阶段渐进图像复原模型进行训练。所述基于Transformer的多阶段渐进图像复原模型包括三个阶段,为了保留从输入图像到输出图像的细节,在最后一个阶段不采用任何下采样操作,并且所述基于Transformer的多阶段渐进图像复原模型中使用的Transformer模型的复杂度随图像分辨率呈线性增长,可以直接应用在高分辨率的图像上;S4:使用训练好的多阶段渐进图像复原模型对测试集进行测试,并输出对应的复原图像。
  • 一种基于transformer阶段渐进图像复原方法
  • [发明专利]一种针对游泳馆场景下的多目标跟踪方法-CN202310128609.6在审
  • 王晓航;朱鹏飞;郭东岩;张剑华 - 浙江工业大学
  • 2023-02-16 - 2023-06-27 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种针对游泳馆场景下的多目标跟踪方法,构建的目标检测网络模型,所述目标检测网络模型包括基础目标检测模块和匹配模块,采用训练好的目标检测网络模型对游泳馆内摄像头采集的视频图像序列进行目标检测和匹配,获得配对的人头框与人体框,作为目标检测结果;然后对目标检测网络模型的目标检测结果,采用多目标跟踪算法对已配对的人头框与人体框对象进行多目标跟踪,获得目标轨迹。本发明模型框架简单,能够有效地对分类并跟踪游泳馆内岸上的人员以及游泳人员,实时对游泳人员进行检测跟踪,获取位置信息、行为信息。
  • 一种针对游泳馆场景多目标跟踪方法

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