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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  • [实用新型]初始角度检测工装-CN201920923241.1有效
  • 陈武宏;刘亚楠 - 南京博士朗新能源科技有限公司
  • 2019-06-19 - 2020-06-16 - G01B5/24
  • 本实用新型属于转向器角度检测设备技术领域,尤其为初始角度检测工装,包括转向器和定位座,所述转向器的侧壁上固定连接有固定耳,所述转向器的底部转动连接连接有转轴,所述转轴的表面固定连接有转臂,所述转臂的内部固定连接有固定孔本实用新型通过一个简易的检测工装进行检验,工装包括定位和检验,摇臂销钉尺寸是根据转向器的摇臂角度要求制作,转向器装在定位柱上面,摇臂销钉能插入转臂中的固定孔则为合格,插不进去则不合格,检测简单,方便使用
  • 初始角度检测工装
  • [发明专利]一种程序漏洞的检测方法、终端及服务器-CN201510926309.8有效
  • 陈晋福 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2015-12-14 - 2019-10-01 - G06F21/57
  • 本申请提供了一种程序漏洞的检测方法、终端及服务器。其方法包括:根据待检测程序预先设定的漏洞规则,确定所述漏洞规则对应的初始条件和结束条件;根据所述漏洞规则对应的初始条件确定所述待检测程序的初始检测语句;确定所述初始检测语句的位置,其中初始检测语句的位置包括所述初始检测语句对应的寄存器名称;以所述初始检测语句为起点,顺序追踪检测检测程序;追踪检测到结束条件,记录所述初始检测语句的位置以及所述初始检测语句至所述结束条件的数据流动路径,并结束检测。根据本发明的技术方案,提高了程序漏洞的检测效率。
  • 一种程序漏洞检测方法终端服务器
  • [发明专利]一种检测方法及装置-CN202010652030.6在审
  • 冯亚闯;熊晔颖;邓兵;夏循龙;刘云夫 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2020-07-08 - 2022-01-28 - G06V20/54
  • 本说明书实施例提供一种检测方法及装置,其中,所述检测方法包括获取待检测图像,且确定所述待检测图像的初始目标区域;获取所述待检测图像中的第一初始对象以及所述第一初始对象的第一结果以及所述初始目标区域中的第二初始对象以及所述第二初始对象的第二结果;基于所述第一初始对象以及所述第一结果、所述第二初始对象以及所述第二结果确定目标对象;所述检测方法先提取出待检测图像中的小目标的初始目标区域,然后通过对待检测图像以及小目标的初始目标区域同时进行目标检测和融合,最终结合检测结果,实现小目标的准确检测
  • 一种检测方法装置
  • [发明专利]一种标志牌识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211161075.9在审
  • 卢绪鹏;高三元;邹洋;姚蕾;康峰沂 - 贵州宽凳智云科技有限公司
  • 2022-09-22 - 2022-11-25 - G06V20/58
  • 本公开提供了一种标志牌识别方法、装置、计算机设备及存储介质,其中,该方法包括:获取待检测图像,并将待检测图像输入至预先训练好的目标神经网络中,确定待检测图像对应的初始特征图;基于初始特征图确定待检测图像对应的第一初始检测结果、第二初始检测结果以及深度检测结果;其中,第一初始检测结果用于表征待检测图像的各检测区域内是否包含标志牌,第二初始检测结果用于表征待检测图像中标志牌的中心位置;基于第一初始检测结果和第二初始检测结果,确定待检测图像中的待确认区域;基于深度检测结果中待确认区域对应的目标深度信息,对初始特征图进行调整,并基于调整后的目标特征图确定待检测图像对应的目标检测结果。
  • 一种标志识别方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种基于自监督和主动学习的点云检测方法、系统及介质-CN202211671076.8有效
  • 程克林;张振 - 苏州赫芯科技有限公司
  • 2022-12-26 - 2023-03-31 - G06V20/70
  • 本发明公开了一种基于自监督和主动学习的点云检测方法、系统及介质,所述方法包括以下步骤:获取原始点云数据;基于自监督学习算法提取原始点云数据的点云初始特征;对原始点云数据进行点云过分割处理,得到初始超点;基于点云初始特征为初始超点分配特征,得到初始超点特征;基于初始超点特征和均值聚类算法获取初始标注样本;基于初始标注样本训练初始点云检测模型;对初始点云检测模型执行循环迭代操作,得到最终点云检测模型;基于最终点云检测模型进行点云检测;本发明能够基于自监督学习算法获得更好的模型初始化和初始样本选择,同时结合不确定性主动学习的高价值样本选取方法,在点云检测应用时能够兼顾检测成本与检测性能。
  • 一种基于监督主动学习检测方法系统介质
  • [发明专利]检测重新入网初始-CN201880015733.9有效
  • A.V.潘哈里潘德;E.D.L.M.弗里茂特 - 昕诺飞控股有限公司
  • 2018-02-26 - 2022-08-30 - H05B47/10
  • 一种检测照明系统中的变化的方法,照明系统包括各自包括发光器和/或传感器的多个设备,其中设备中的每个相应设备具有记录在入网初始化数据库中的、与相应设备报告的数据相关联的相应位置;该方法包括:标识位于预定空间划界内的所述设备的子集;自动监测所述子集中的设备中的每个设备的特性的相应值,由此形成包括子集的所述特性的值的数据簇;通过检测数据簇中的簇值中的一个值相对于值中的其余值的偏移而自动检测子集中的设备之一的一个位置已经发生移动;以及响应于所述检测,自动输出入网初始化数据库很可能需要更新以反映所述变化的指示。
  • 检测重新入网初始化

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