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]一种基于多模态的花生叶斑病病害等级检测方法-CN202310425596.9有效
  • 张雷;林泳达;陈婷婷;李鸿;谭江滔;黎曦;乐运来 - 华南农业大学
  • 2023-04-20 - 2023-07-25 - G06V10/762
  • 本发明公开了一种基于多模态的花生叶斑病病害等级检测方法,包括以下步骤:采用K‑means方法构建数据集,对采集的花生叶斑病原始数据进行分组,并训练所需的数据集;对花生叶斑病的RGB图像和光谱数据进行预处理;将预处理后的RGB图像和光谱数据分别输入至花生叶斑病多模态检测模型的Resnet101网络和改进的1D‑CNN网络中进行特征提取,再通过特征融合模块将提取的特征进行融合,并输出花生叶斑病病害等级结果;选择评价指标对花生叶斑病病害等级结果进行评价。本发明融合多种模态的特征信息,使算法在花生叶斑病病害等级任务中检测准确率更高、更具鲁棒性,解决了现存单模态数据下花生叶斑病病害检测效果不佳的问题。
  • 一种基于多模态花生叶斑病病害等级检测方法
  • [发明专利]一种人工智能小区防疫站-CN202211271542.3在审
  • 黎曦;魏艳平;袁荃 - 南昌工学院
  • 2022-10-18 - 2023-04-04 - G07C9/25
  • 本发明涉及防疫设备技术领域,尤其涉及一种人工智能小区防疫站。提供一种能够对健康码不合格的人员阻拦的人工智能小区防疫站。一种人工智能小区防疫站,包括有支撑底座、健康码人脸识别器、支撑臂、开合机构和消毒机构,支撑底座右后部上侧转动式连接有健康码人脸识别器,支撑底座后上部左侧连接有支撑臂,支撑底座上设有用于阻拦健康码不合格的人员进入小区的开合机构,支撑底座上设有用于进入小区人员手部消毒的消毒机构。本发明的转轴中部的第一挡板能够对健康码不合格的人员进行阻拦,避免健康码不合格的人员进入小区内,避免病毒在小区内扩散,提高小区内部人员的安全性。
  • 一种人工智能小区防疫站
  • [发明专利]一种计算机网络信息安全监控仪-CN202211251193.9在审
  • 黎曦;李聪聪 - 南昌工学院
  • 2022-10-13 - 2023-04-04 - H04N23/50
  • 本发明涉及信息安全技术领域,尤其涉及一种计算机网络信息安全监控仪。本发明提供一种具备解除遮挡布的遮挡的计算机网络信息安全监控仪。一种计算机网络信息安全监控仪,包括有:安装架和监控仪,安装架右部安装有监控仪;推动机构,监控仪上部前后两侧均设有用于推开遮挡布的推动机构;转动机构,监控仪顶部左侧与推动机构之间设有用于推动机构自动推开遮挡布的转动机构。通过设置的推杆推开遮挡布,从而解除遮挡布对监控仪的遮挡。
  • 一种计算机网络信息安全监控
  • [发明专利]一种BLE室内车辆监控报警方法-CN202210929511.6有效
  • 张晓春;陈达宁;黎曦;阚倩 - 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司
  • 2022-08-04 - 2022-11-22 - H04W4/80
  • 一种BLE室内车辆监控报警方法,属于车辆监控报警领域。为解决车辆停放在室内停车场时车辆的安全问题。本发明室内停车场按照规范部署蓝牙iBeacon设备,车辆上安装监控装置,停车完毕后,启动监控装置,监控装置中的蓝牙模块进行第一次扫描,获得3个iBeacon设备,并存储记录它们的UUID作为位置凭证;每间隔10s蓝牙模块进行一次扫描,再次获得3个iBeacon设备信息,将新扫描到的UUID与第一次扫描到的车辆位置凭证进行对比,一致说明新扫描到的信标设备为第一次扫描到的设备,从而表明车辆位置未变动,反之;当车辆位置发生变动时,监控装置通过GSM短信模块发送短信通知车主,从而达到车辆监控报警的目的。
  • 一种ble室内车辆监控报警方法
  • [发明专利]一种面向图像来源检测的深度神经网络-CN202210322175.9在审
  • 郑宏;黎曦;鞠剑平;酉昌辉 - 南昌工学院
  • 2022-03-29 - 2022-07-08 - G06V10/30
  • 本方法公开了一种面向图像来源检测的深度神经网络(全称Source Camara Identification Network,简称SCI‑Net)。该网络共有四个卷积层、四个池化层以及一个全连接层,最后使用softmax分类器对全接连层输出的特征分类。网络输入数据是64*64*3的图像块(64*64像素,3个RGB颜色通道),前三个卷积层有64个卷积核,第四个卷积层有32个卷积核,网络中所有的卷积层的感受野均为3*3。每一个卷积层后面都接一个relu层,加强网络非线性表达能力,防止过拟合。每个卷积层后面还接了一个max‑pooling,这是因为max‑pooling操作有助于保留更多的纹理信息并提高收敛性能。网络最后提取到512维的特征,并将其输入到全连接层,最后通过一个softmax分类器输出分类结果。本方法公开的SCI‑Net结构简单、推理速度快、分类精度高,可应用于实时性要求较高的场景。
  • 一种面向图像来源检测深度神经网络
  • [发明专利]基于大数据和人工智能的数据映射及其纠错方法-CN202210125026.3在审
  • 刘洋;黎曦;李延民 - 广州慧扬健康科技有限公司
  • 2022-02-10 - 2022-05-10 - G06F40/30
  • 本发明涉及基于大数据和人工智能的数据映射及其纠错方法,其技术方案要点是:所述方法包括:对数据源和目的端的表名、字段名进行语义识别,得到数据源语义和目的端语义;对每个数据源的每个字段的语义和目的端的所有字段的语义进行相似度比对,得到对应数据源的每个字段的语义相似度列表;根据所述语义相似度列表从映射规则集中确定该数据源与目的端的映射关系;将所有映射关系存储至映射关系库中;判断映射关系库中的所有映射关系是否合理,若不合理,则发出告警并等待人工干预;将人工干预后确认的映射关系纳入映射规则集中;本申请具有提升数据映射的效率以及准确性的优点。
  • 基于数据人工智能映射及其纠错方法

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