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]时空视频流增强方法、装置、终端及介质-CN202310955448.8在审
  • 韩振奇;刘立庄;张嘉璐;薛雄雄;陈诚;周芳青 - 中国科学院上海高等研究院
  • 2023-07-31 - 2023-10-27 - G06T3/40
  • 本发明提供一种时空视频流增强方法、装置、终端及介质,其中方法包括:基于预设的插帧倍率,利用滑动窗口对第一图像序列中相邻两个基准图像执行插帧处理,获得第二图像序列;基于光流神经网络,构建由相邻两个基准图像之间的光流图像所构成的第一光流图像序列,并基于拆帧倍率,对所述第一光流图像序列执行拆帧处理,以获得第二光流图像序列;通过融合各所述基准图像的图像特征,获得中间帧超分图像;基于所述中间帧超分图像、所述第二图像序列中的基准图像对,和与所述基准图像对关联的光流图像,执行超分辨率融合的迭代过程,以构建超分图像序列;本发明可以有效地提升视频流的画面质量和播放流畅性。
  • 时空视频增强方法装置终端介质
  • [发明专利]视频超分辨重建方法及装置、存储介质和终端-CN202310932830.7在审
  • 韩振奇;刘立庄;张嘉璐;薛雄雄;陈诚;周芳青 - 中国科学院上海高等研究院
  • 2023-07-27 - 2023-10-20 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种视频超分辨重建方法及装置、存储介质和终端,其中方法,包括:获取视频帧图像数据集;基于滑动窗口方式从视频帧图像数据集中获取待重建图像组,并通过预设重建方式对每组待重建图像组中的待重建图像进行重建,待重建图像组中待重建图像数为奇数;其中预设重建方式为:基于待重建图像组中所有待重建图像,通过滑动超分辨重建模块获取待重建图像组中中位待重建图像的高分辨率图像;基于中位待重建图像的高分辨率图像,通过迭代超分辨重建模块获取待重建图像组中其它待重建图像的高分辨率图像。本发明解决了现有视频超分辨率方法存在生成结果存在时序不一致,高频细节信息修复不足的问题,具有较好的视频超分辨重建效果。
  • 视频分辨重建方法装置存储介质终端
  • [发明专利]人体关节点检测模型训练方法及检测方法、存储介质终端-CN202210530486.4在审
  • 刘立庄;张嘉璐;韩振奇;仲越 - 中国科学院上海高等研究院
  • 2022-05-16 - 2022-08-19 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种人体关节点检测模型训练方法及检测方法、存储介质和终端,其中训练方法包括:预设结构训练模型结构包括相互连接的生成网络;生成网络包括依次连接的卷积模块、N个密集计算模块组、瓶颈模块和输出模块,卷积模块、N个密集计算模块组和瓶颈模块形成模块组,模块组中每两个相邻模块之间均通过过渡模块连接,以使得模块组中的每个模块均符合预设输入条件,每个密集计算模块组内均包括1×1瓶颈层;预设输入条件为:当前模块之前的所有模块输出的特征图像均作为当前模块的输入。本发明有效地克服了光照、人体部位遮挡等经常出现的客观外部环境问题;双重梯度调整使得获取的人体关节点检测模型具有较高的人体三维关节点识别准确度。
  • 人体关节点检测模型训练方法存储介质终端
  • [发明专利]人体关节点检测模型训练方法及检测方法、存储介质终端-CN202210528959.7在审
  • 刘立庄;韩振奇;张嘉璐;仲越 - 中国科学院上海高等研究院
  • 2022-05-16 - 2022-07-29 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种人体关节点检测模型训练方法及检测方法、存储介质终端,其中模型训练方法包括:获取待训练数据集,基于待训练数据集对预设结构训练模型进行训练,以获取人体关节点检测模型;预设结构训练模型包括依次连接的卷积模块、多个Inception模块组和输出模块;Inception模块组的个数不超过四个;每个Inception模块组均包含多个InceptionModule,且每个Inception Module均包括四个并联的分支;其中第一个分支包括1×1卷积层,第二个分支包括依次连接的1×1卷积层和5×5卷积层,第三个分支包括依次连接的1×1卷积层和3×3卷积层,第四个分支包括依次连接的3×3平均池化层和1×1卷积层。本方法模型训练方法可使检测过程具有较高的精度和较快的实时速度。
  • 人体关节点检测模型训练方法存储介质终端
  • [发明专利]一种血液T1和T2快速在体成像方法、计算方法及系统-CN202210029785.X在审
  • 张孝通;张嘉璐;李秀峰 - 浙江大学
  • 2022-01-12 - 2022-05-10 - G01R33/54
  • 本申请涉及一种血液T1和T2快速在体成像方法、计算方法及系统,成像方法包括若干轮对包含矢状窦截面的成像采集区域进行激发与采样的过程,成像采集区域包括前端静脉血标记层块以及后段静脉血图像层块,每一采样过程包括:交替用T1b成像方法和T2b成像方法对相应的层块区域进行激发并采样T1b采样图像和T2b采样图像;每一采样过程中的T1b成像方法和T2b成像方法均重复两次,两次T2b成像方法分别使用反转脉冲信号对前端静脉血标记层块进行层选激发以及非层选激发以获取后段静脉血图像层块的标记及控制图像。本申请的序列具有灵活性且可以把采样总时间控制25秒内。同时获取的T1b不会依赖于T2b的重复采样时间且能通过优化拟合减少T2b的系统性偏差。
  • 一种血液t1t2快速成像方法计算方法系统

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