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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果14个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]使用边界位图对图像分类的改善-CN201780044333.6有效
  • D·莫洛尼;A·德加尼 - 莫维迪乌斯有限公司
  • 2017-06-06 - 2023-10-10 - G06V10/20
  • 本文公开了用于用边界位图来改善图像分类的方法、系统、装置和制品。示例性公开的装置包括:轮廓引擎(110),其用于:识别所述图像内的前景轮廓;基于所述前景轮廓的边界来生成边界框;以及生成识别前景的单元格和背景的单元格的编码的轮廓矩阵;卷积单元格选择器(112),其用于对所述编码的轮廓矩阵进行卷积以生成卷积的位图矩阵;以及过滤单元格选择器(116),其用于通过以下操作识别所述卷积的位图矩阵的合格块来改善图像分类效率:保留满足单元格保留门限的所述卷积的位图矩阵的第一相应单元格;以及去除不满足所述单元格保留门限的所述卷积的位图矩阵的第二相应单元格。
  • 使用边界位图图像分类改善
  • [发明专利]用于操作移动相机以用于低功率使用的方法和装置-CN202211080327.5在审
  • D·莫洛尼;A·德加尼 - 莫维迪乌斯有限公司
  • 2019-01-09 - 2023-04-21 - H04N23/65
  • 示例移动相机,包括:第一卷积神经网络,其用于响应于在第一传感器数据中检测到第一特征而识别第一传感器数据中的第一特征;状态转换器,其用于响应于第一卷积神经网络识别第一特征而将移动相机从第一特征检测状态转换到第二特征检测状态,移动相机用于在第二特征检测状态中使用比在第一特征检测状态中更高的功耗来操作;第二卷积神经网络,其用于在第二特征检测状态下识别第二传感器数据中的第二特征;以及通信接口,其用于向外部设备发送以下中的至少一个:与第一特征相对应的第一元数据或与第二特征相对应的第二元数据。
  • 用于操作移动相机功率使用方法装置
  • [发明专利]用于操作移动相机以用于低功率使用的方法和装置-CN201980008306.2有效
  • D·莫洛尼;A·德加尼 - 莫维迪乌斯有限公司
  • 2019-01-09 - 2022-09-27 - H04N5/232
  • 示例移动相机,包括:第一卷积神经网络,其用于响应于在第一传感器数据中检测到第一特征而识别第一传感器数据中的第一特征;状态转换器,其用于响应于第一卷积神经网络识别第一特征而将移动相机从第一特征检测状态转换到第二特征检测状态,移动相机用于在第二特征检测状态中使用比在第一特征检测状态中更高的功耗来操作;第二卷积神经网络,其用于在第二特征检测状态下识别第二传感器数据中的第二特征;以及通信接口,其用于向外部设备发送以下中的至少一个:与第一特征相对应的第一元数据或与第二特征相对应的第二元数据。
  • 用于操作移动相机功率使用方法装置
  • [发明专利]确定用于卷积神经网络的加权的方法和装置-CN201980030621.5在审
  • D·莫洛尼;A·德加尼;A·K·邓恩 - 莫维迪乌斯有限公司
  • 2019-03-06 - 2020-12-15 - G06K9/00
  • 一个示例包括将第一加权值发送到第一客户端设备;访问由第一客户端设备提供的更新后的加权值的集合,该更新后的加权值是由第一客户端设备基于以下各项训练相应的第一卷积神经网络(CNN)而生成的:第一加权值;以及在客户端设备处生成的传感器数据;在第二CNN中测试以下各项中的至少一个的性能:更新后的加权值的集合;或者来自更新后的加权值的集合的更新后的加权值的组合;根据以下各项中的至少一个选择服务器同步的加权(SSW)值:更新后的加权值的集合;或者来自更新后的加权值的集合的更新后的加权值的组合;以及将SSW值发送到以下各项中的至少一个:第一客户端设备中的至少一些;或者第二客户端设备。
  • 确定用于卷积神经网络加权方法装置

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top