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]一种管道拐弯角检测方法-CN202010031437.7有效
  • 管练武;刘鸿宇;彭泽波;高延滨;张庆;冯甜甜;孙鹏飞;张健秋;王星杰 - 哈尔滨工程大学
  • 2020-01-13 - 2021-10-19 - G01B21/22
  • 本发明公开一种管道拐弯角检测方法,包括:通过检测装置在管道中的运动,利用三轴加速度计、三轴陀螺仪和多里程仪分别采三轴加速度、三轴角速率和轴向速度。同时,数据处理单元对采集到的测量值进行处理并存储在数据存储单元中。检测完成后,离线条件下结合三轴加速度计、三轴陀螺仪和多里程仪的输出信息,在检测装置检测前的初始姿态、速度和位置已知的条件下,采用捷联惯性导航算法计算出小径管道检测机器人在管道内运动的姿态、速度和位置信息;根据多里程仪测量信息分别对检测装置在管道内运动时的速度信息进行修正,进而提高定位精度。本发明的检测结果可适用于城市高楼、高架桥、隧道、室内等GPS无法定位的环境下提高管道检测及定位精度。
  • 一种管道拐弯检测方法
  • [发明专利]基于深度增强学习的图信号节点采样方法-CN201911280879.9在审
  • 吴梦浩;高延滨;张强;张帆;刘哲均;刘鸿宇;王鹏飞;荣寒潇 - 哈尔滨工程大学
  • 2019-12-13 - 2020-05-05 - G06F16/901
  • 本发明公开了基于深度增强学习的图信号节点采样方法,属于机器学习领域。该方法基于经典分立空间增强学习算法Deep Q Learning方法,把图中所有的信号节点作为增强学习中的动作空间,增强学习智体通过学习采取合适的节点来最大化地保留原图所包含的信息。我们独创性地设计了智体所运行的环境,在这个环境中智体通过采取动作来获得回报,不断的训练与提升其采样策略。该方法不需要大量的有标签数据,使用神经网络来处理大量的图数据,使用增强学习算法来自动化这一流程。实现对部分节点的精准筛选。训练好的智体可以在环境中自动根据图的特征选取合适的节点进行筛选,只要实际应用问题可以抽象为信号图,而且全程自动化采样,没有任何附加成本和人力参与。
  • 基于深度增强学习信号节点采样方法

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