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]一种机器人视觉隐私感知识别方法及系统-CN202310897625.1在审
  • 杨观赐;林家丞;苏志东;李杨;罗可欣;蓝善根 - 贵州大学
  • 2023-07-21 - 2023-10-13 - G06F21/62
  • 本发明公开了一种机器人视觉隐私感知识别方法及系统,包括:包括隐私识别模块、隐私保护模块、机器人响应模块、机器人终端、远程工作站,机器人上的数据采集模块通过深度相机捕获图像数据,并将捕获的图像传输到归一化互相关算法,更新非隐私图像数据集,同时扩展数据集的训练量,并保证较高的系统性能;使用改进的Cycle‑GAN获得特征模型W;机器人下载并更新隐私保护模型;隐私识别模块在远程工作站上对半监督学习算法PBR‑GAN模型进行训练,以获得特征模型Fw;机器人下载并更新隐私识别模型;来自机器人的没有隐私的图像用作日志生成模块的输入,以记录用户的信息。本发明能提高隐私识别性能,实现隐私保护。
  • 一种机器人视觉隐私感知识别方法系统
  • [发明专利]基于深度学习的坐姿识别方法及系统-CN202310458735.8在审
  • 杨观赐;李林翰;李杨;朱东莹;何玲;张良;罗可欣;蓝善根;杨静;胡丙齐 - 贵州大学
  • 2023-04-26 - 2023-08-25 - G06V40/20
  • 本发明的一种基于深度学习的坐姿识别方法及系统,其特征在于:该方法包括如下步骤:S1、采集视频数据,构建包含人体骨骼关键点时空序列数据和局部骨骼夹角时空序列数据的多维度特征的人体异常坐姿训练数据集;S2、将基于图卷积神经网络的人体异常坐姿多时空尺度特征提取模型和基于循环神经网络的人体异常坐姿局部骨骼夹角特征提取模型提取的特征进行融合,并结合人体异常坐姿训练数据集,进行训练,获得人体异常坐姿识别神经网络模型;S3、采用Faster‑RCNN目标检测模型、HRNet人体姿态估计模型、人体异常坐姿识别神经网络模型,预测异常坐姿种类。本发明具有不易丢失坐姿特征、人体异常坐姿识别准确性高的特点。
  • 基于深度学习坐姿识别方法系统
  • [发明专利]基于时空特征的行为检测方法及系统-CN202310400890.4在审
  • 杨观赐;杨思远;李杨;罗可欣;王阳;蓝善根;何玲;刘丹 - 贵州大学
  • 2023-04-14 - 2023-08-11 - G06V20/40
  • 本发明的一种基于时空特征的行为检测方法,包括如下步骤:制作行为数据集:采集室内环境的非自杀性自伤行为视频数据,在采集的视频数据中对四类行为动作进行标注;加载模型及初始化模型参数:加载计算机视觉和机器学习软件库OpenCV,目标检测特征模型Md,行为检测特征模型Ma,人脸识别特征库Mf,非自杀性自伤行为类别集合L;基于室内活动时空特征的非自杀性自伤行为检测,包括非自杀性自伤行为NSSI特征提取、非自杀性自伤行为NSSI分类。基于时空特征的行为检测系统,包括视频采集、预处理模块、行为检测模块、可视化模块。本发明具有能通过视频数据自动检测非自杀性自残行为的特点。
  • 基于时空特征行为检测方法系统
  • [发明专利]一种基于硬件加密传输的农业数据采集装置-CN202011491098.7有效
  • 侯庆;陈忠义;李刚毅;蓝善根;路代安;黎春 - 贵州省通信产业服务有限公司
  • 2020-12-13 - 2023-06-27 - H04W12/00
  • 本发明公开了一种基于硬件加密传输的农业数据采集装置,包括软件架构和硬件架构,软件架构包括节点软件栈层、网络层、中心控制主机层,节点软件栈包括感知层传感器节点的数据采集模块、安全传输管理模块、节点授权管理模块、硬件安全会话管理模块,硬件架构包括感知层、网络传输层、交互应用层,本发明将HSM嵌入到山地种养系统中,能够在保障设备安全和数据安全的前提下,可以实现大规模的铺设,解决了山地这种复杂环境下系统的经济可行性,本发明通过HSM来防范入侵攻击,使设备采集的数据可信,在一定程度上减轻了管理人员的技能能力欠缺问题,减少了管理人员的工作,从技术层面上来保障了设备安全和数据安全。
  • 一种基于硬件加密传输农业数据采集装置
  • [发明专利]基于自注意力机制的心律失常分类方法-CN202211133248.6在审
  • 杨观赐;王越;何玲;刘丹;蓝善根;李杨;杨思远;张睿泽;罗可欣 - 贵州大学
  • 2022-09-17 - 2022-12-30 - A61B5/0245
  • 本发明的一种基于自注意力机制的心律失常分类方法,其特征在于:该方法包括如下步骤:采集心电信号并对数据进行预处理:对心电信号数据进行小波变换预处理,去除心电信号的基线漂移以及噪声;生成心电信号训练数据集;构建多头自注意力机制的心律失常分类网络,其结构包括心电向量表示层、线性区间投影层、信号序列编码层、多头自注意力计算层、归一化层、心电信号输出层;设计基于多头自注意力机制的心律失常分类算法;训练基于多头自注意力机制的心律失常分类网络;对心电信号进行分类。本发明具有能够充分利用心电信号中的丰富的语义信息以及信号的局部相关性,获取低幅值心电信号特征以高效准确的自动识别异常心律的特点。
  • 基于注意力机制心律失常分类方法

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