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]基于密集连接结构的目标检测方法-CN202011416821.5在审
  • 蒋加伏;蒋利佳;颜丹 - 长沙理工大学
  • 2020-12-07 - 2021-03-23 - G06K9/62
  • 本发明提出一种基于密集连接结构的目标检测方法,定义需要检测的目标类别,对收集的图像数据中目标物体打标签,得到图像数据中目标物体的实际边框,并标注其目标类别,得到数据集;构建由基础网络模块、特征融合模块、密集连接模块和特征聚合模块组成的目标检测网络模型,同时确定损失函数;使用数据集对所构建的目标检测网络模型进行训练,直至损失函数收敛,则训练过程完成,保存此时对应的权重参数,得到训练好的目标检测网络模型;将待检测目标类别的图像输入到训练好的目标检测模型,实现目标检测。本发明通过结合密集连接方式和特征融合、聚集的方式,提升提取特征能力,缓解梯度下降问题,有效提高检测的效率和准确率。
  • 基于密集连接结构目标检测方法
  • [发明专利]利用空间上下文的目标检测方法、装置和计算机设备-CN202011370431.9在审
  • 蒋加伏;蒋利佳;颜丹 - 长沙理工大学
  • 2020-11-30 - 2021-02-09 - G06K9/62
  • 本申请涉及一种利用空间上下文的目标检测方法、装置和计算机设备。所述方法包括:分别对初始图像进行标记、对检测目标的位置信息进行至少两次不同的标记,得到检测目标的定位信息以及提取检测目标的轮廓坐标,得到训练数据,将训练数据输入预目标检测网络;提取训练数据进行特征提取得到二维图像特征;提取各个方位上二维图像特征对应的上下文特征;根据上下文特征和二维图像特征,得到空间上下文特征,输出初始目标检测结果;根据定位信息和轮廓坐标构建损失函数,利用损失函数对目标检测网络进行反向训练,得到训练好的目标检测网络;将待检测图像输入训练好的目标检测网络,输出目标检测结果。采用本方法能够提高目标检测的准确率。
  • 利用空间上下文目标检测方法装置计算机设备
  • [发明专利]风力发电机叶片除冰方法、除冰系统及终端设备-CN201910359051.6有效
  • 范必双;王玉凤;蒋加伏;李泽扬;魏国强;姚淦洲 - 长沙理工大学
  • 2019-04-30 - 2020-08-18 - F03D80/40
  • 本发明提供了一种风力发电机叶片除冰方法、除冰系统及终端设备,其中除冰方法包括获取风力发电机外界环境的温、湿度和轮毂中380V母线三相电流有效值,并根据外界环境的温、湿度值和温度的变化趋势,以及380V母线三相电流有效值是否超过母线电缆额定电流有效值的80%判断是否启动。根据外界环境和叶片内部的温度值,对除冰系统的三相电流有效值进行设定,控制除冰系统工作于不同的功率状态下,以最小功耗代价达到最好的防冰和除冰效果。所述除冰系统包括除冰主控制器、除冰从控制器和除冰加热器等。本申请有效降低了布设电缆和更换滑环的劳动量及使用成本,在保证风力发电机组可靠运行同时,降低叶片结冰造成的发电损失,提高企业的生产经营效益。
  • 风力发电机叶片除冰方法系统终端设备
  • [发明专利]一种乳腺肿瘤识别方法、装置及存储介质-CN202010070172.1在审
  • 蒋加伏;李鑫佩;蒋利佳 - 长沙理工大学
  • 2020-01-21 - 2020-06-16 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种乳腺肿瘤识别方法,包括:获取乳腺数据集的若干标准乳腺图像,将每个标准乳腺图像分别输入到模糊神经网络中进行训练,得到若干标准特征图;通过对若干标准特征图进行全局平均池化和融合处理,得到训练完成的乳腺肿瘤识别模型;采集待识别的若干目标乳腺图像,将若干目标乳腺图像输入到乳腺肿瘤识别模型进行处理,得到乳腺肿瘤类型。该乳腺肿瘤识别方法、装置及存储介质,能够自动识别乳腺肿瘤的类型,受外界因素影响较小,提高了乳腺肿瘤识别的准确率。
  • 一种乳腺肿瘤识别方法装置存储介质

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