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]增量式稀疏三维卷积计算架构、系统与装置-CN202210330358.5有效
  • 方璐;刘乐遥;郑添 - 清华大学
  • 2022-03-31 - 2022-08-02 - G06T19/00
  • 本发明提出一种增量式稀疏三维卷积的三维点云数据处理方法及设备,该方法通过获取三维点云数据,进行数据预处理后,形成三维点云数据的训练集;构建稀疏三维卷积网络模型,并所述将三维点云数据的训练集输入所述稀疏三维卷积网络模型中,进行模型训练;基于训练完成的所述稀疏三维卷积网络模型,构建增量式稀疏三维卷积网络模型;将实时的三维点云数据输入所述增量式稀疏三维卷积网络模型,输出结果即为对实时三维点云数据的处理结果。通过本发明,能够加速采用稀疏卷积的在线任务,实现增量计算,加速网络预测。
  • 增量稀疏三维卷积计算架构系统装置
  • [发明专利]片上光学衍射计算处理器及全光学图像分类设备-CN202210272092.3在审
  • 戴琼海;周天贶;方璐;吴嘉敏 - 清华大学
  • 2022-03-18 - 2022-07-29 - G06E3/00
  • 本申请涉及一种片上光学衍射计算处理器及全光学图像分类设备,其中,片上光学衍射计算处理器包括:输入端,用于基于入射光生成一维输入;与输入端耦合连接的波导,用于将光场限制为垂直平面方向的单模,并在面内方向上进行传播;至少一个介电超表面,至少一个介电超表面由至少一个超材料单元阵列组成,用于在衍射传播的过程中,对光场进行幅度和相位调制,得到计算结果,完成对神经形态光子的计算。由此,实现了基于介电超表面的用于神经形态光子计算的片上衍射处理单元,并通过实验证明了全光学图像分类,不仅占用空间小,且光损耗低。
  • 光学衍射计算处理器图像分类设备
  • [发明专利]多传感器图像增强方法及装置-CN201910945317.5有效
  • 方璐;朱胤恒;戴琼海 - 清华大学
  • 2019-09-30 - 2022-07-22 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种多传感器图像增强方法及装置,其中,方法包括以下步骤:根据参照图对低清目标图进行一次在图像域的对齐;在图像域的对齐之后,在特征域上再次对齐;将低清目标图的多尺度特征与对齐后的低清目标图的多尺度参照图特征融合,生成最终输出。该方法具有性能指标显著高和视觉效果显著好,且速度显著提升,并且没有网格状噪声,并且在特征层面的对齐和直接的监督信号让收敛效果更好,得到的输出性能指标更高的优点。
  • 传感器图像增强方法装置
  • [发明专利]一种红外产品的防抖稳像方法、装置、设备及存储介质-CN202010605028.3有效
  • 方璐;牟道禄;郭涛;王少龙 - 烟台艾睿光电科技有限公司
  • 2020-06-29 - 2022-07-12 - G03B5/00
  • 本申请公开了一种红外产品的防抖稳像方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:采用三轴陀螺仪测量三轴角速度,根据测量的角速度,更新旋转矩阵;根据三轴加速度计和三轴地磁计测量的数据依次对更新后的旋转矩阵按照设定间隔时间进行校正;将校正后的旋转矩阵解算为姿态角,将姿态角与补偿镜片组的焦距相乘得到位移量;根据该位移量,采用光学防抖模块对补偿镜片组的位置进行反方向调整,使补偿镜片组位于目标位置,以对发生抖动的光路进行光学补偿。本申请支持多轴防抖,借助三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴地磁计侦测运动,对检测到的“上下位移”、“前后左右倾斜”进行移位补偿,避免光路发生抖动,防抖性能更强,画面更平稳。
  • 一种红外产品防抖稳像方法装置设备存储介质
  • [发明专利]十亿像素动态大场景图像采集和多目标检测方法及装置-CN202210234371.0在审
  • 方璐;李晓飞;戴琼海;董众 - 清华大学
  • 2022-03-10 - 2022-06-28 - G06V20/58
  • 本发明提出一种基于十亿像素动态大场景图像采集和多目标检测方法及装置,其中方法包括,获取待检测道路中设定的多个路段的图像,以及多个路段的深度信息;根据多个路段的图像和多个路段的深度信息生成整个路段的大场景深度图像;采用分割算法将大场景深度图像进行分割以提取至少一个候选框,并将至少一个候选框内的图像输入到卷积神经网络进行特征提取,得到各候选框内的图像特征图;将各候选框内的图像特征图输入到全连接神经网络进行目标初步分类,根据目标初步分类结果、候选框内目标的物理大小和标注各目标物理大小范围的类别标签集得到目标最终分类结果;根据目标最终分类结果和道路上下道地图信息生成目标检测结果。
  • 十亿像素动态场景图像采集多目标检测方法装置
  • [发明专利]视觉理解模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110044054.8有效
  • 戴琼海;郭雨晨;方璐;丁贵广 - 清华大学
  • 2021-01-13 - 2022-06-10 - G06V10/762
  • 本申请提出一种视觉理解模型训练方法以装置。其中方法包括:对第一视觉信息理解任务的第一图像样本和第二视觉信息理解任务的第二图像样本分别进行编码,以获得与第一图像样本对应的第一编码结果和与第二图像样本对应的第二编码结果;基于第一编码结果对多个第一图像样本进行聚类,以得到每个第一图像样本所属的聚类类别;将每个第一图像样本按照同一类别组成至少一批训练数据对解码器进行训练,并在所有类别都训练结束后,从多个第一图像样本中选取M个代表性样本并存储至多级记忆模块的一级记忆中;基于多级记忆模块之中一级记忆中的所有代表性样本和第二图像样本,按照同一聚类类别组成至少一批训练数据对解码器进行训练。
  • 视觉理解模型训练方法装置计算机设备存储介质

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