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]一种电压暂降侦测算法-CN201710014074.4在审
  • 王威;许斌;黄义军 - 深圳点亮新能源技术有限公司
  • 2017-01-10 - 2017-11-17 - G01R31/00
  • 一种电压暂降侦测算法,包括用于跟踪提取相位信息的锁相环模块、dq变换模块、正序分量提取模块、检测算子产生及比较模块和低通滤波模块;首先通过锁相环提取市电的相位信息,利用dq变换模块将电压转换为d、q分量;然后通过选取一定时间步长和时间窗口长度的d、q数值,利用其时间上的信息冗余,分解三相电压在dq空间的正序分量和负序分量;最后定义侦测算子,对正序分量和负序分量的加权叠加,通过侦测算子与设定阈值比较进行电压异常的侦测,如侦测算子大于设定阈值,电压异常,反之电压正常。
  • 一种电压侦测算法
  • [发明专利]一种矩阵型自适应滤波器迟滞控制系统及方法-CN201911105627.2有效
  • 毛雪飞;孙思维;刘向东;黄梦琦;陈振 - 北京理工大学
  • 2019-11-13 - 2021-04-02 - H03H21/00
  • 本发明公开了一种矩阵型自适应滤波器迟滞控制系统及方法,该系统包括:误差计算模块、自适应算法模块、压电陶瓷执行器和滤波器;滤波器包括:第一加法器、多个延迟算子以及多个滤波单元Fi,滤波单元包括:第二加法器、多个自适应加权模块以及多个相同宽度的Backlash算子,各第二加法器的输出端均与第一加法器的输入端连接,第一加法器的输出作为整个滤波器的输出,误差计算模块用于根据两个输入信号确定误差信号,自适应算法模块用于根据误差信号对各自适应加权模块中的权值进行实时调整,利用调整后的滤波器对压电陶瓷执行器进行迟滞补偿,通过本发明中的滤波器降低迟滞特性对压电陶瓷执行器的影响,以提高压电陶瓷执行器的精度
  • 一种矩阵自适应滤波器迟滞控制系统方法
  • [发明专利]一种路面裂缝检测方法及系统-CN202310026607.6在审
  • 刘国良 - 苏州町町智能科技有限公司
  • 2023-01-09 - 2023-05-02 - G06T7/00
  • 本发明公开一种路面裂缝检测方法及系统,包括:获取路面深度图像;对路面深度图像采用不同的滤波算子分别进行边缘检测,并将边缘检测结果进行融合后得到路面裂缝边缘;对路面裂缝边缘采用连通域阈值分割方法进行滤波,采用两种不同的滤波算子分别进行边缘检测,采用先阈值分割后加权相加的方式将边缘检测结果进行特征融合,相比于单一的边缘检测方式以及传统使用灰度图像或RGB图像进行裂缝检测方式,提高路面裂缝的检测精度。
  • 一种路面裂缝检测方法系统
  • [发明专利]一种戴口罩人脸识别方法、系统、设备及存储介质-CN202110744657.9在审
  • 李天驰;孙悦;王帅 - 深圳点猫科技有限公司
  • 2021-07-01 - 2021-10-29 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种戴口罩人脸识别方法、系统、设备及存储介质,其中,所述方法包括:提取目标人脸图像中标准的局部二值模式LBP特征;对所述目标人脸图像进行分块提取并确定出相应的加权多块局部二值模式MB‑LBP特征;通过支持向量机分别处理所述LBP特征和所述MB‑LBP特征,确定出相应的投票结果矩阵;根据所述投票结果矩阵并基于设定的权重比对所述LBP特征和所述MB‑LBP特征进行加权融合,生成人脸识别结果。本发明的戴口罩人脸识别方法通过改进局部二值模式,即在目标人脸图像LBP的基础上,对图像进行分块提取,通过加权的MB‑LBP算子,之后再通过加权融合,进而生成人脸识别结果,提高了戴口罩人脸识别的识别率与准确率
  • 一种口罩识别方法系统设备存储介质
  • [发明专利]一种影印文档图像增强及二值化方法-CN201510112201.5有效
  • 龙军;刘献如;刘倩;张昊;李会玲;赵忠杰 - 中南大学
  • 2015-03-12 - 2016-04-06 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种影印文档图像增强及二值化方法,包括以下几个步骤步骤1对输入的彩色图像进行灰度化处理,得到灰度图像;步骤2采用Sobel水平和垂直算子获取每个像素点对应的局部图像块的边缘梯度;步骤3进行加权融合改进LC局部增强,获得每个像素点的加权融合局部对照值;步骤4基于每个像素点的加权融合局部对照值作为对应像素点的像素值,获得输入图像的增强图像。该方法通过改进了现有局部增强算法,对现有的LC算法进行加权融合改进,所提出的图像增强算法不仅效果优于现有文档图像类增强及二值化方法,且具有较好的时间性能,进一步提高了图像的预处理速度。
  • 一种影印文档图像增强二值化方法

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