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]一种目标跟踪方法及装置-CN201710283731.5有效
  • 黄欢;赵刚 - 深圳荆虹科技有限公司
  • 2017-04-26 - 2021-08-06 - G06T7/246
  • 该方法包括:将目标模板图像与待处理图像分割为多个大小为N×N的图像块,分别提取目标模板图像与待处理图像各个图像块的图像特征;根据目标模板图像与待处理图像各个图像块的图像特征获取目标模板图像各个大小为N×N的图像块的相关特征图;根据目标模板图像各个图像块的位置关系,获取不同尺度下的图像块的相关特征图;根据不同尺度下的图像块的相关特征图获取目标模板图像不同尺度的图像块与待处理图像不同尺度的图像块的对应关系;根据目标模板图像不同尺度的图像块与待处理图像不同尺度的图像块的对应关系获取待追踪目标的中心位置和尺度变化率。
  • 一种目标跟踪方法装置
  • [发明专利]投射物镜-CN200880025278.7有效
  • 汉斯-于尔根·曼 - 卡尔蔡司SMT股份公司
  • 2008-07-09 - 2010-06-23 - G02B13/22
  • 本发明涉及投射物镜(1),投射物镜(1)用于将在至少1.5的场纵横比(x/y)的物平面(3)的物场(2)在像平面(5)的像场(4)复制。投射物镜(1)具有至少两个光学有效表面(M1至M6),用于在物场(2)和像场(4)之间的光束路径引导成像光(6)。投射物镜(1)占据具有立方包络(11)的安装空间。安装空间跨越长度尺度(z2)和两个横向尺度(x2、y2)。在一个实施例,平行于物场(2)的短尺度(y1)的立方包络(11)的横向尺度(y2)小于物场(2)的长尺度(x1)。可替代地或另外地,立方包络的两个横向尺度能够具有至少1.1的横向尺度纵横比(x2、y2)。这导致相比现有技术,能够在至少一尺度更紧凑地配置的投射物镜。
  • 投射物镜
  • [发明专利]识别文本的方法、装置和电子设备-CN202111375638.X在审
  • 李虎;程林鹏;胡翔;郑邦东;熊博颖 - 中国建设银行股份有限公司
  • 2021-11-19 - 2022-02-18 - G06V30/148
  • 本公开提供了一种识别文本的方法、识别文本的装置和电子设备,该方法包括:响应于获得的待识别图像,对待识别图像进行文本定位,确定待识别图像包括的至少一个文本行的至少部分文本行各自的文本行尺度信息;对于每个文本行尺度信息,更新文本行尺度信息的尺度取值,得到与文本行尺度信息相关联的至少一个扩展文本行尺度信息;确定待识别图像与文本行尺度信息对应的图像切片的第一文字识别结果,以及与至少一个扩展文本行尺度信息各扩展文本行尺度信息分别对应的图像切片的第二文字识别结果
  • 识别文本方法装置电子设备
  • [发明专利]一种音频编码中比特分配的方法-CN200510102978.X无效
  • 邓昊;冯宇红 - 北京中星微电子有限公司
  • 2005-09-16 - 2006-03-01 - H03M7/30
  • 本发明公开了一种可有效降低运算量、保证编码效率的音频编码中比特分配的方法,应用于基于感知准则的音频编码器,包括如下步骤:(1)根据尺度因子带的量化噪声小于掩蔽阈值的限制条件,由掩蔽阈值估计一帧信号内所有尺度因子带的有效尺度因子的初值;(2)调整各个有效尺度因子,包括根据有效尺度因子的下限值调整步骤,并当步骤(1)中所获得的有效尺度因子的初值小于所述下限值时,取下限值作为该有效尺度因子的值;(3)根据所有有效尺度因子的取值,获得全局尺度因子和各个尺度因子带的尺度因子;(4)进行码率控制,具体是指根据码率限制条件,调整全局尺度因子,直到熵编码所需比特数小于可用比特数。
  • 一种音频编码比特分配方法
  • [发明专利]一种基于DCNN的大尺度目标检测方法、装置-CN201910553506.8有效
  • 尤亚楠;李泽中;刘芳;冉伯浩 - 北京邮电大学
  • 2019-06-25 - 2021-07-20 - G06T7/00
  • 本发明实施例提供了一种基于DCNN的大尺度目标检测方法、装置。该方法包括:获取包含目标物体的遥感图像;其中,目标物体为大尺度目标物体和/或小尺度目标物体;对遥感图像进行显著性检测,判断遥感图像是否包含大尺度目标物体;在遥感图像包含大尺度目标物体时,对遥感图像进行图像下采样,得到尺度压缩后的目标图像;采用预先建立的第一模型对目标图像进行目标检测,确定目标图像的大尺度目标物体的第一位置信息;其中,第一模型为具有目标物体检测能力的深度卷积神经网络模型。本发明可以提高大尺度图像目标检测的准确率。
  • 一种基于dcnn尺度目标检测方法装置

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