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]图像生成方法、装置和电子设备-CN202010896420.8在审
  • 邱龙 - 维沃移动通信有限公司
  • 2020-08-31 - 2020-12-04 - H04M1/2753
  • 本申请公开了一种图像生成方法、装置和电子设备,属于通信技术领域,可以解决电子设备存储用户的信息的效率较低的问题。该图像生成方法包括:对第一图像进行图像识别,获取第一图像中包含的拍摄对象的对象名称;根据对象名称,从M个应用中,获取N个对象信息;一个应用对应至少一个对象信息,M≤N,M和N均为正整数;在第一图像上添加目标对象信息生成目标图像;其中,该目标对象信息为N个对象信息中的至少一个。本申请实施例提供的图像生成方法,可以应用于电子设备在第一图像上添加对象信息,以生成目标图像的过程。
  • 图像生成方法装置电子设备
  • [发明专利]多模态输入深度神经网络、框架结构梁柱设计方法及装置-CN202111296427.7有效
  • 陆新征;赵鹏举;廖文杰;费一凡 - 清华大学
  • 2021-11-03 - 2022-07-01 - G06F30/13
  • 本发明提供一种多模态输入深度神经网络、框架结构梁柱设计方法及装置,其中所述多模态输入深度神经网络包括:卷积神经网络柱布置模块和图神经网络梁布置模块;卷积神经网络柱布置模块包括特征编码融合网络以及图像生成网络;特征编码融合网络用于进行特征融合;图像生成网络用于基于融合特征生成柱布置图像;图神经网络梁布置模块包括柱节点和边信息提取网络以及图谱特征生成网络;柱节点和边信息提取网络用于从柱布置图像中提取节点信息,结合柱布置图像、建筑荷载分区图像信息、建筑功能分区图像信息提取边信息;图谱特征生成网络用于基于所述节点信息和边信息生成图谱特征。本发明根据关键建筑图像和设计信息,能够快速完成框架结构梁柱设计。
  • 多模态输入深度神经网络框架结构梁柱设计方法装置
  • [发明专利]溯源信息处理方法、装置、图像形成设备及介质-CN202211651648.6在审
  • 黄昱 - 北京奔图信息技术有限公司
  • 2022-12-21 - 2023-06-27 - G06F21/16
  • 本申请涉及溯源信息处理方法、装置、图像形成设备及介质,其中,方法包括获取目标文件的第一文件图像,对第一文件图像进行图像分割,得到溯源区域;当识别到溯源区域中包含历史溯源图像时,提取历史溯源图像中的N次溯源信息;并生成溯源信息链,溯源信息链包括N次溯源信息及第N+1次溯源信息;基于溯源信息生成当前溯源图像,当前溯源图像包括依次排列的N+1个图像块;输出目标文件的第二文件图像,并在第二文件图像的溯源区域中输出当前溯源图像本申请技术方案,将根据溯源信息生成的溯源图像依次重新生成并打印在溯源区域,能够避免文件多次作业后的溯源信息之间的相互干扰或重叠,使得所有的溯源信息可以被识别,从而保证信息安全。
  • 溯源信息处理方法装置图像形成设备介质
  • [发明专利]轨迹生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110205901.4在审
  • 吴佳飞;宗泽亮;张广程 - 上海商汤智能科技有限公司
  • 2021-02-24 - 2021-06-18 - G06K9/00
  • 本公开关于一种轨迹生成方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括获取多帧图像和每一帧图像对应的历史参考帧图像;基于历史参考帧图像对每一帧图像进行前景识别,生成前景二值图;根据历史参考帧图像生成背景参考图像;将每一帧图像、对应的前景二值图和背景参考图像输入目标检测网络进行目标检测,得到每一帧图像中的目标图像和目标图像的位置信息;将每一帧图像中的目标图像和目标图像的位置信息输入目标重识别网络进行目标重识别,得到每一帧图像中的目标图像的目标标识信息;基于目标标识信息和目标图像的位置信息生成目标的轨迹信息。利用本公开实施例可以提高目标检测精度,实现有效的目标再识别,进而生成准确的目标的轨迹信息
  • 轨迹生成方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]动态图像编码装置及动态图像编码方法-CN200710161839.3无效
  • 春松光男 - 日本胜利株式会社
  • 2007-09-24 - 2008-04-02 - H04N7/26
  • 若对MPEG方式动态图像编码信号进行解码,并以DV方式进行再编码,则失去MPEG方式动态图像编码信号中的图像类型信息,因此若将DV方式的编码图像信号再次编码为MPEG方式,则会以与原始的MPEG方式动态图像信号不同的图像类型进行再编码DV编码部(13),生成将在包信息生成部(12)中生成的包信息设置到图像数据上的DV数据,上述图像数据是通过在数码摄影机中使用的DV方式,对从MPEG解码部(11)供给的解码图像数据以帧单位进行了压缩编码的图像数据包信息生成部(12),按照解码图像数据的每个帧,分别生成表示该帧或半帧以MPEG编码时为何种图像类型的图像类型信息,作为与帧建立关联的辅助信息、即包信息
  • 动态图像编码装置方法
  • [发明专利]图像预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211318456.3在审
  • 杨凡 - 中国农业银行股份有限公司
  • 2022-10-26 - 2023-01-13 - G06V10/774
  • 本发明公开了一种图像预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取图像序列样本和图像序列样本对应的图像序列标签;将图像序列样本输入至生成对抗网络的生成器,得到预测图像序列;将预测图像序列和图像序列样本对应的图像序列标签输入至生成对抗网络的判别器,得到判别结果,基于判别结果训练生成对抗网络,直至满足训练停止条件,得到图像预测模型;其中,生成器和判别器中包含三维卷积和三维反卷积,三维卷积和三维反卷积用于对输入信息提取图像时序信息图像时序信息中包括图像的帧信息上述技术方案,通过使用三维卷积和三维反卷积提高了图像预测模型的图像时序信息的捕捉能力,从而使预测图像语义信息更明确。
  • 图像预测模型训练方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种人脸活化生成模型训练和人脸活化的方法及装置-CN202310814024.X在审
  • 童仁玲 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2023-07-04 - 2023-10-24 - G06V10/774
  • 本说明书实施例公开了一种人脸活化生成模型训练方法,所述方法包括:获取源图像和驱动图像,并输入所述人脸活化生成模型中,得到源图像的人脸动作信息和驱动图像的人脸动作信息;对源图像进行特征编码得到源图像特征;在三维空间内将驱动图像的人脸动作信息投射到源图像的人脸动作信息上,以使驱动图像的动作迁移至源图像中;根据驱动图像的人脸动作信息、源图像的人脸动作信息和源图像特征生成目标活化图像;以目标活化图像与驱动图像的差异最小化为训练目标,对所述人脸活化生成模型进行训练。相应地,本说明书实施例公开了人脸活化生成模型训练训练装置和人脸活化装置。
  • 一种活化生成模型训练方法装置

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