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]故障监测方法、装置、设备及存储介质-CN202310754028.3在审
  • 曹振雄 - 重庆长安汽车股份有限公司
  • 2023-06-25 - 2023-09-19 - B60W50/02
  • 故障监测方法包括:接收车辆发送的车辆数据;根据车辆数据满足的故障规则,以及故障规则配置信息,确定车辆数据对应的目标故障粗分类型;从车辆数据中选取与目标故障粗分类型对应的故障数据;对故障数据进行数据处理,确定目标特征数据;将目标特征数据输入故障诊断模型,以预测目标特征数据对应的故障诊断信息;其中,故障诊断信息包括故障细分类型。本申请中,可以有效提高智能驾驶系统的故障监测率,进一步提升智能驾驶的安全和可靠,可以减少故障诊断模型的数据处理量,可以提升数据处理速度,从而进一步抍故障监测的效率。
  • 故障监测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]多任务旋转机械设备的故障诊断方法及装置-CN202310545758.2在审
  • 郭盛;陈辉 - 新奥新智科技有限公司
  • 2023-05-15 - 2023-09-19 - G06F18/24
  • 本申请涉及故障诊断技术领域,特别涉及一种多任务旋转机械设备的故障诊断方法及装置,其中,方法包括:采集旋转机械设备的振动信号进行数据预处理,得到频谱图、连续小波变换图、包络谱、小波包分解图和轴心轨迹图,生成多类振动特征数据,将多类振动特征数据作为模型输入,并将与需诊断的旋转故障种类对应的故障标注作为输出,训练基于卷积神经网络的旋转机械多任务故障诊断模型。本申请实施例可以根据旋转机械故障类型进行神经网络训练,对预处理信号数据的多维特征进行融合后,实现多类故障诊断结果的同时输出,从而提高了故障诊断过程的针对与全面,使诊断结果更加准确可靠。
  • 任务旋转机械设备故障诊断方法装置
  • [发明专利]一种红外弱小目标检测方法、设备及存储介质-CN202310862207.9在审
  • 潘胜达;孙西羽;王思怡 - 上海海事大学
  • 2023-07-13 - 2023-10-03 - G06V10/26
  • 构建基于过采样子窗结构的三层滑动窗对采集到的红外图像进行逐像素遍历;其中,所述基于过采样子窗结构的三层滑动窗包括最内层的中心子窗,中间层区域以及外层区域;分别计算红外图像中每个像素对应滑动窗的中心子窗与中间层子窗、中心子窗与外层子窗的局部对比度特征;将中心子窗与中间层子窗的局部对比度特征与外层子窗的局部对比度特征相乘得到最终的局部对比度显著图;对得到的局部对比度显著图进行归一化处理,设定分割阈值进行目标分割得到最终目标。与现有技术相比,本发明具有准确高、实时好的优点。
  • 一种红外弱小目标检测方法设备存储介质
  • [发明专利]一种感染肾结石的网络评估方法-CN202310775014.X在审
  • 杨昆;魏韵珂;刘琨;刘爽;薛林雁;李乐华;于海韵 - 河北大学
  • 2023-06-28 - 2023-09-26 - G16H50/20
  • 本发明涉及一种感染肾结石的网络评估方法,包括以下步骤:S1.构建结石数据集;S2.构建网络模型;S3.训练优化网络模型;S4.评估模型。通过在改进的retinanet网络中使用QueryDet方法以及引进CA注意力机制,可先在低分辨率特征上预测小目标的粗略位置,然后利用由这些粗略位置稀疏引导的高分辨率特征计算,增强了网络对小目标的感知能力;通过引入CA注意力机制可以加强特征提取能力,进一步提高了主干网络的感受野,加强了对小目标的预测。本发明有利于对感染肾结石在术前做出预判,帮助青年医生更好地做出判断。
  • 一种感染性肾结石网络评估方法
  • [发明专利]基于拉曼光谱的芒果成熟度检测方法及系统-CN202310788713.8在审
  • 汪源;黄丽萍;汪雨潇;周淼 - 三亚学院
  • 2023-06-30 - 2023-09-26 - G06F18/241
  • 首先获取芒果表面拉曼光谱数据和图像数据;其次将拉曼光谱数据依次进行预处理操作,特征提取操作,并转换成二维光谱图像;再将二维光谱图像输入到可变形扩张网络中,进行成熟度预测,得到光谱预测结果;然后根据芒果表面不同区域的图像进行成熟度预测本发明通过芒果表面拉曼光谱数据,提取峰位置和峰强度特征,应用到卷积神经网络中,并结合颜色辅助特征,实现了对芒果成熟度的准确预测;具备非破坏、高效,同时为芒果生产和销售环节提供了一种可靠的技术手段。
  • 基于光谱芒果成熟度检测方法系统
  • [发明专利]一种运动意图识别方法-CN202310695355.6在审
  • 陆新江;柏昀旭;徐博文 - 中南大学
  • 2023-06-13 - 2023-10-10 - A61B5/397
  • 本申请主要保护一种运动意图识别方法,包括步骤:获取数据:采用sEMG信号采集系统采集并处理人体运动的肌电信号,得到肌电信号的原始数据;数据处理:采用滤波器处理原始数据中的干扰,将原始数据中的特征进行提取,得到数据特征集;建立期望的目标函数和估价函数;核函数参数和正则化参数概率估计;隶属核函数参数的分布估计。为了解决基于肌电信号的人体运动意图感知方面的问题,提高模型的识别效率和鲁棒且能够处理非线性数据,本发明结合低阶模糊模型的优秀预测能力和具有鲁棒的概率模型,采用期望运算对运动意图进行预测以消除模型中存在的随机干扰,提高模型对时变动态特征和外部扰动的处理能力。
  • 一种运动意图识别方法

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