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]基于孪生网络的设备红外图谱故障分类-CN202310269970.0在审
  • 张莉莉;王修晖;包其富;贾波;李学盛;王亚茹 - 中国计量大学
  • 2023-03-20 - 2023-10-10 - G06V10/764
  • 本发明提供一种基于孪生网络的设备红外图谱故障分类方法,其包括如下步骤:首先本文使用369张图像感应电机热图像数据集。其次针对红外图像分辨率低、细节模糊和故障图数量少的问题,开发了一个受Resnet网络启发的孪生卷积神经网络(CSA)模型。CSA模型由CSD单元与CDCM单元构成。新的模块CSD单元,以消除潜在的位置偏差。CDCM单元主要进行特征融合,加大了感受野,让每个卷积输出都包含较大范围的信息。最后本文运用二分类交叉熵损失来进行训练。本发明能够有效地满足体积小和轻量化的需求,在具有设备红外故障图的情况下,能够很好的进行故障分类。在电力设备上的故障诊断中可以提高供电安全,具有广阔的应用前景。
  • 基于孪生网络设备红外图谱故障分类
  • [发明专利]一种基于YOLO-EES网络的商标检测与分类方法-CN202310217394.5在审
  • 缪春沅;王修晖;彭飞荣;马祥;王乐;徐新胜;杨小兵;周永霞;何灵敏;黄杰 - 中国计量大学
  • 2023-03-03 - 2023-09-29 - G06V20/62
  • 本发明提供一种基于YOLO‑EES网络的商标检测与分类方法,其包括如下步骤:首先自定义数据集,从公开的商标数据集中手动筛选了15494张商标图片,对其进行人工标注;其次采用基于YOLO‑EES网络的深度学习的方法,针对商标背景复杂、商标设计多样、商标数量庞大等问题,提出全新的加强空间金字塔池化模块(ESPP),并在这个模块中构建了一种新的混合注意力机制(HAM),保留更多细节信息、强化更加重要的信息;接着搭建了一种新的加强自适应自注意模块(ESAM),通过自适应特征融合,减少上下文信息的丢失;最后使用SIoU损失函数替换原有的CIoU损失函数,提高边界框的回归精度,减少漏检和误检的情况。本发明能够有效地提高复杂环境的商标图像检测精度,具有广阔的应用前景。
  • 一种基于yoloees网络商标检测分类方法
  • [发明专利]一种针对直播营销商品质量感知分析的网购助手构建方法-CN202310638956.3在审
  • 徐新胜;吴松泽;陈昕航;王修晖;王乐;董艳;陆品;黄时炜 - 中国计量大学
  • 2023-05-31 - 2023-09-05 - G06Q30/0601
  • 本发明专利提出了一种针对直播营销商品质量感知分析的网购助手构建方法,旨在帮助用户深入了解直播营销商品的质量、评论真实性、商家信誉等信息,从而做出合理的购物决策。该方法首先综合多维度数据(包括商品评论信息、店铺信息和直播间信息),并采用BERT模型与图神经网络(GNN)相结合的方式提取关键质量特征,进而训练一个多任务学习(Multi‑taskLearning)模型,以评估商品质量、识别虚假评论等任务。接下来,将训练好的多任务学习模型与现有的自然语言模型进行集成。设计贪婪解码方法,基于预训练模型针对特定任务(如商品质量评价、虚假评论识别等)进行任务适应性调整,使生成模型能够理解和处理商品、店铺和直播间信息。最后,将集成后的模型部署到直播营销网购平台上的智能助手中,实现有关商品质量分析结果的自然语言呈现及与用户的交互功能。该网购助手能够为用户提供更丰富、更直观的商品质量信息,提升用户购物体验,降低购买风险,提高消费者的满意度。
  • 一种针对直播营销商品质量感知分析助手构建方法
  • [发明专利]一种基于孪生网络的商标侵权行为识别方法-CN202211319002.8在审
  • 刘琳琦;王修晖;彭飞荣;马祥;王乐 - 中国计量大学
  • 2022-10-26 - 2023-01-13 - G06F16/532
  • 本发明提供一种基于孪生网络的商标侵权行为识别方法,其包括如下步骤:首先通过训练样本中相同商标和不同商标中正负样本的提取商标图片的特征,将两个网络中提取到的特征进行距离的运算,属于同一个商标的特征距离更近,不同商标图像的特征距离更远,在此基础上进行损失的运算,得到商标相似度对比的模型。再利用训练好的模型将待识别商标与标准商标库的商标进行相似度对比,判定相似度在某范围内的商标为疑似侵权商标。本发明提供的商标侵权行为识别方法基于孪生网络分别对特征进行提取,并利用改进的深层卷积神经网络作为主干,以及对比损失对模型进行训练,最终对待识别的图片进行相似度判断,能够充分利用商标图像中的特征信息对侵权商标的局部特征进行比对识别,从而提高对疑似侵权商标判定的正确率,减轻商标执法人员从众多商标人工判断是否侵权的困难。
  • 一种基于孪生网络商标侵权行为识别方法
  • [发明专利]基于改进的YOLOv5车载热图像检测-CN202211272888.5在审
  • 张莉莉;王修晖;王亚茹;李学盛;贾波;包其富 - 中国计量大学
  • 2022-10-18 - 2022-12-30 - G06V20/58
  • 本发明提供一种基于改进的YOLOv5车载热图像检测方法,其包括如下步骤:首先本文使用2018年传感器系统开发商FLIR公司发布的自动驾驶开源红外热成像数据集,对数据集中的行人(People)、自行车(Bicycle)、汽车(Cars)3类目标进行检测,训练集8862张,验证集1366张;其次采用基于YOLOv5的深度学习的方法,针对红外图像分辨率低、目标小且细节模糊的问题,提出全新的融入自适应空间特征融合(ASFF)的Neck部分和一种融合卷积注意力模块(ConvolutionalBlockAttentionModule,CBAM)的CBSM模块;接着使用EIOU损失函数替换原有的CIOU损失函数,加速收敛提高回归精度,优化边界框回归任务中的样本不平衡问题,得到一个改进的YOLOv5网络模型。本发明能够有效地满足体积小和轻量化的需求,适合部署到车载嵌入式系统中,具有广阔的应用前景。
  • 基于改进yolov5车载图像检测
  • [发明专利]一种基于时间信息注意力的动作识别方法及系统-CN202210554328.2在审
  • 黄冠承;王修晖;李学盛 - 中国计量大学
  • 2022-05-19 - 2022-09-02 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种基于时间信息注意力的动作识别方法及系统,识别方法及系统包括:使用摄像头对泵房现场进行视频记录,并通过选取的点位,提取出每个位置的静态帧图片序列;其次使用残差网络对底层的基础特征进行提取。然后通过时间信息注意力模块和局部分组卷积叠加模块,将视频数据中的时间信息进行聚集,并生成增强权重系数,对原始特征中与动作有关的时空信息进行增强,从而达到增强模型时空建模能力的目的。本方法通过一维卷积增强数据中的时间信息,并使用局部分组卷积叠加增大在在时间维度上的感受野,较显著得提升了动作识别任务的识别率,实现了对泵房中动作的识别与记录。
  • 一种基于时间信息注意力动作识别方法系统
  • [发明专利]一种基于YOLO的深度学习的工业现场生产工作区域的违规检测方法-CN202210691592.0在审
  • 陈彬彬;王修晖;王亚茹;李学盛;贾波;包其富 - 中国计量大学
  • 2022-06-17 - 2022-08-16 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种基于YOLO的深度学习的工业现场生产工作区域的违规检测方法,搭建图像采集系统,收集训练样本,再通过数据增强将数据集扩充并进行人工标注,建立工业现场生产工作区域违规行为数据集;基于YOLO的深度学习的方法,根据工地现场违规行为数据集的特点,提出全新的自适应注意力结构嵌入模型(ASAM)和增强特征提取的网络模块GFPN,并且使用alpha‑iou Loss优化Loss函数,使用diou‑NMS替代传统的NMS,最终得到一个新的YOLO网络模型;利用数据集对改进后的YOLO网络模型进行训练,得到能够精确检测是否具有违规行为(工业现场生产工作区域未佩戴安全帽、抽烟等行为)的网络模型;利用训练得到的网络模型,实现对工业现场生产工作区域的违规行为进行检测。本发明能够有效地提高工业现场生产工作区域违规行为检测的精度,具有广阔的应用前景。
  • 一种基于yolo深度学习工业现场生产工作区域违规检测方法

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