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]图像处理设备和方法-CN201710572518.6有效
  • 田中润一;森上义崇 - 索尼公司
  • 2013-02-20 - 2019-10-18 - H04N19/70
  • 该图像处理设备通过将作为置换系数与位于量化矩阵的开始处的系数之间的差值的置换差值系数加入位于量化矩阵的开始处的系数,设定位于量化矩阵的开始处的系数,所述置换系数被用于置换位于量化矩阵的开始处的系数。被设定的量化矩阵被向上转换,并且利用向上转换量化矩阵对量化数据进行逆量化,在所述向上转换量化矩阵中,已经用所述置换系数置换了位于向上转换量化矩阵的开始处的系数。本技术可以应用于图像处理设备。
  • 图像处理设备方法
  • [发明专利]图像处理设备和方法-CN201380010684.7有效
  • 田中润一;森上义崇 - 索尼公司
  • 2013-02-20 - 2017-09-19 - H04N19/70
  • 该图像处理设备通过将作为置换系数与位于量化矩阵的开始处的系数之间的差值的置换差值系数加入位于量化矩阵的开始处的系数,设定位于量化矩阵的开始处的系数,所述置换系数被用于置换位于量化矩阵的开始处的系数。被设定的量化矩阵被向上转换,并且利用向上转换量化矩阵对量化数据进行逆量化,在所述向上转换量化矩阵中,已经用所述置换系数置换了位于向上转换量化矩阵的开始处的系数。本技术可以应用于图像处理设备。
  • 图像处理设备方法
  • [发明专利]基于稀疏编码与组合映射的单帧超分辨率重建方法-CN201710475747.6有效
  • 任坤;杨玉清;孟丽莎;孙光民;王普 - 北京工业大学
  • 2017-06-21 - 2021-05-14 - G06T5/00
  • 对初始高分辨训练集图像处理得到扩充后的高分辨率特征块样本和插值后的中高分辨率特征块样本;训练已获得的特征样本,得到字典原子作为聚类中心,以此中心对样本进行聚类;根据不同分辨率之间的对应关系求取每个聚类的映射矩阵;依据训练集的低分辨率图像处理方式,处理输入的低分辨率测试图像,由训练得到的字典原子求取其稀疏系数;将稀疏系数作为权重,以聚类中求得的每一个映射矩阵为一个组合元素,匹配组合得到重建图像所需要的映射关系,以此映射矩阵直接与插值中高分辨率特征块相乘得到高分辨率特征块;并进行去重叠和块融合,添加原低频信息后得到重建高分辨率图像。
  • 基于稀疏编码组合映射单帧超分辨率重建方法
  • [发明专利]车辆防盗系统及车辆防盗方法-CN201410847376.6有效
  • 柯宏昌 - 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司;鸿海精密工业股份有限公司
  • 2014-12-31 - 2018-09-07 - B60R25/20
  • 车辆包括第一存储单元和多个低频发射天线,第一存储单元存储多个低频发射天线的天线识别码,天线矩阵与时间的关系表,及低频发射天线的预设磁场强度分布。该方法包括步骤:车辆根据时间动态分配天线矩阵,根据天线矩阵依次切换信道并利用切换的信道发射低频信号。智能钥匙接收该低频信号,分析其磁场强度和天线识别码,并发射包括磁场强度和天线识别码的高频信号至车辆;车辆读取预设磁场强度分布并与该磁场强度比较,且在该磁场强度没有落入该预设磁场强度分布时不控制车辆启动。通过变化智能钥匙接收低频信号的信号强度可有效避免第三方窃取车辆。
  • 车辆防盗系统方法
  • [发明专利]基于PCNN区域分割的NeighShrink图像去噪方法-CN200910070719.1有效
  • 宫霄霖;毛瑞全;刘开华 - 天津大学
  • 2009-09-29 - 2010-09-22 - G06T5/00
  • 本发明属于图像处理技术领域,涉及一种基于PCNN区域分割的NeighShrink图像去噪方法,包括:将含噪图像f(x,y)进行二维平稳小波变换,分别获得子带系数低频系数、水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数;对第一层的低频系数利用PCNN进行区域分割,将分割后得到的图像信息记为domainPCNN;根据NeighShrink方法确定图像邻域domainNeighShrink;设dm,n当前待阈值的图像系数,利用dm,n∈{domainPCNN}∩{domainNeighShrink}得到当前阈值处理所需要的邻域;将低频系数保持不变,对上步中得到的邻域对各层的水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数分别进行NeighShrink邻域阈值处理;将低频系数和滤波后的高频子带进行平稳小波重构
  • 基于pcnn区域分割neighshrink图像方法
  • [发明专利]非可分离变换方法以及设备-CN201910556271.8有效
  • 赵寅;杨海涛 - 华为技术有限公司
  • 2019-06-25 - 2022-05-10 - H04N19/625
  • 本申请公开了非可分离变换方法以及设备,该方法包括:解析当前编码单元中变换块的变换系数,得到第一变换系数矩阵;统计所述第一变换系数矩阵的左上角预设区域中的非0变换系数的个数K,其中所述左上角预设区域小于所述第一变换系数矩阵的区域若所述个数K大于阈值,解析索引值;根据所述索引值,确定变换矩阵;将所述第一变换系数矩阵的N个变换系数,与所述变换矩阵相乘,得到M个变换系数。然后用所述M个变换系数更新所述第一变换系数矩阵得到第二变换系数矩阵;并且对所述第二变换系数矩阵进行反变换,得到残差。实施本申请能够一定程度上降低非可分离变换索引值的解析计算量,提高编解码的吞吐率。
  • 可分离变换方法以及设备
  • [发明专利]基于混合特征选择算法的飞机机翼载荷实测方法-CN201510098790.6有效
  • 马文平;花广兵 - 西安电子科技大学
  • 2015-03-05 - 2017-03-01 - G01L1/22
  • 本发明公开了一种基于混合特征选择算法的飞机机翼载荷实测方法,实现的步骤为(1)生成初始训练集;(2)数据预处理;(3)生成初始种群矩阵;(4)生成个体矩阵;(5)求解个体矩阵系数矩阵;(6)计算系数矩阵的适应度;(7)生成种群矩阵;(8)判断是否终止;(9)获得最优系数矩阵;(10)计算实际飞行中的机翼载荷。本发明采用单独特征选择法对初始训练集进行预处理,删除与目标载荷不相关以及弱相关的应变电桥数据,然后迭代生成种群矩阵并计算种群矩阵的适应度获得最优系数矩阵,从而提高对飞机机翼载荷实测的精度,同时生成梯度矩阵并沿着负梯度矩阵方向对系数矩阵进行搜索从而获取系数矩阵
  • 基于混合特征选择算法飞机机翼载荷实测方法

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