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Transformer的轻量级语义分割方法及系统-CN202310681412.5在审
  • 曹宇;姜明新;王梓轩;甘峰瑞;陆易 - 淮阴工学院
  • 2023-06-09 - 2023-10-03 - G06V10/26
  • 本发明公开了一种基于Transformer的轻量级语义分割方法及系统,对预先获取的图像进行特征提取,得到待处理图像的特征图F1;构建特征聚集模块,对通道信息聚合,得到对应于待处理图像的特征图F2;构建基于Transformer的双边引导聚合查询更新层BGA‑QULayer,对特征图浅层和深层进行双边引导聚合,分别得到语义特征引导和语义特征聚合;对注意力聚合更新特征图进行语义分割,得到语义分割结果。本发明聚合了多尺度信息,弥补边缘细节信息,加强深层语义引导的特征,融合特征网络中通道信息的权重,避免进行非线性激活时丢失信息,同时,查询更新能很好的帮助特征信息进行分组,提升了分割精度。
  • 一种基于transformer轻量级语义分割方法系统
  • [发明专利]基于局部跟踪器的红外小目标跟踪方法及系统-CN202310339956.3在审
  • 陆易;姜明新;王梓轩;甘峰瑞;曹宇 - 淮阴工学院
  • 2023-03-31 - 2023-08-04 - G06V10/62
  • 本发明公开了一种基于局部跟踪器的红外小目标跟踪方法及系统,方法包括:步骤(1):基于预训练好的多卷积层网络生成网络中每个卷积层对应的过滤器;步骤(2):生成多个局部跟踪器,每个局部跟踪器包括一个多层卷积层网络、多个过滤器、一个融合模块和一个最大值求解模块;步骤(3):对所述局部跟踪器进行训练,得到训练好的局部跟踪器;步骤(4):将待识别区域划分为多个局部区域,并将训练好的局部跟踪器部署于不同的局部区域进行目标跟踪,在跟踪过程中,如果本地局部跟踪器定位到目标,则局部跟踪器跟随目标移动,在后续帧中继续跟踪目标,直至跟踪不到目标。本发明可实现频繁不连续移动目标的长期跟踪。
  • 基于局部跟踪红外目标方法系统
  • [发明专利]一种基于改进YOLOv5的化工厂安全帽佩戴检测方法-CN202310176465.1在审
  • 王梓轩;姜明新;曹宇;陆易;甘峰瑞 - 淮阴工学院
  • 2023-02-28 - 2023-06-23 - G06V20/40
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的化工厂安全帽佩戴检测方法,预先获取待检测图像和训练图像,将图像中待检测区域标注出来,得到安全帽检测数据集,通过数据清洗,得到训练集和测试集;构建基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测模型,包括输入端、SwinTransformer模块、Neck模块和输出端;并在YOLOv5模型中加入注意力机制ECA模块及更改损失函数设置为Alpha‑IoU;将训练数据集和测试数据集输入到基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测模型中,进行训练,得到优化后的模型;将待检测的图像输入优化后的模型,在detect中进行检测得到安全帽佩戴的检测结果。本发明可以很好的对化工厂人员安全帽佩戴情况进行检测,有效地增强小目标检测的精确度,提高了化工厂安全帽佩戴检测的准确性。
  • 一种基于改进yolov5化工厂安全帽佩戴检测方法
  • [发明专利]基于注意力模型的轻量级语义分割网络构建方法-CN202310011751.2在审
  • 曹宇;姜明新;王梓轩;甘峰瑞;陆易 - 淮阴工学院
  • 2023-01-05 - 2023-05-02 - G06V10/26
  • 本发明公开了基于注意力模型的轻量级语义分割网络构建方法,包括以下步骤:步骤1:输入图像,使用一个通用的轻量级网络作为编码器来提取分层特征;步骤2:采用上下文嵌入块对长距离依赖关系进行建模,将编码器的输出特征作为输入;步骤3:利用CSAM模块融合多层次特征并输出结果图像;步骤4:执行Conv‑BN‑Relu操作,并进行上采样操作将特征大小扩展到输入图像大小,argmax操作预测每个像素的标签。本发明聚合了多尺度信息,弥补了小目标的边缘细节信息;CSAM模块进一步加强了细节信息的引导,使得分割边界更加清晰,同时,能很好的解决现有技术在深层特征多次上采样操作时导致的信息丢失的问题,提升了分割精度。
  • 基于注意力模型轻量级语义分割网络构建方法
  • [发明专利]一种融合多尺度特征的轻量级小目标检测方法及装置-CN202310060823.2在审
  • 甘峰瑞;姜明新;陆易;王梓轩;曹宇 - 淮阴工学院
  • 2023-01-17 - 2023-04-14 - G06V10/77
  • 本发明公开了一种融合多尺度特征的轻量级小目标检测方法及装置,构建针对小目标检测的数据集,并将数据集分为训练集和验证集;将原YOLOv5模型中的Backbone替换为轻量级特征提取网络Shuffle_Block;其中Shuffle‑Block将原分支的普通1×1卷积操作改为分组卷积,通过通道混洗帮助信息在不同组之间流动,加强特征通信;在YOLOv5模型的Neck层中引入GCA注意力模块,使具有固定权重的全连接层生成具有全局感受野的注意力图;引入自适应空间特征融合模块ASFF解决YOLOv5模型中特征金字塔内部不一致性;将训练集输入到改进后的YOLOv5模型中得到最佳权重,最后验证集输入网络中,输出检测结果。本发明针对低端设备计算能力有限的情况,大幅度降低目标检测模型的参数量、计算成本,提升小目标检测的检测速度。
  • 一种融合尺度特征轻量级目标检测方法装置
  • [发明专利]一种鳗鱼精养方法-CN202210129762.6有效
  • 甘文林;黄耀师;梁郁霞;甘峰瑞;黄立春 - 南宁市水产畜牧兽医技术推广站
  • 2022-02-11 - 2023-03-14 - A01K61/10
  • 本发明提供一种鳗鱼精养方法,属于鳗鱼养殖领域,方法包括在鳗鱼池内的水面上设置第一排推水设备和第二排推水设备,同时在鳗鱼池的侧边设置水质过滤装置。设置的推水车可以实现将空气混合推送到养殖池底部,达到深层溶氧的目的,防止养殖池底部缺氧、腐变、有机分解的不良现象,同时把底部的粪便和淤泥推起到水质过滤装置进行过滤,同时设置水质过滤装置,可以无需任何的动力就可以完成对水质进行过滤,通过与推水车进行完美的结合,实现很好的对鳗鱼池水质进行过滤,同时还可以提高产量,可以消除养殖池的噪音,减少土地占用面积,水深比传统深了一倍,增加单产。
  • 一种鳗鱼方法

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