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]显示器-CN200910312484.2无效
  • 杨帆;唐蓉 - 深圳超多维光电子有限公司
  • 2009-12-29 - 2010-06-16 - G09F9/35
  • 本发明提供一种显示器,包括控制电路和视角显示屏,所述控制电路包括至少两组图像接收和处理电路、图像管理单元、显示输出单元及主控单元;所述主控单元对所述图像接收和处理电路及所述图像管理单元发出指令进行控制;所述图像接收和处理电路从信号输入通道上接收图像信号,并进行预处理后将获得的图像数据做缩放处理;所述图像管理单元选取所述至少两组图像接收和处理电路中的至少一组所缩放处理后的图像数据进行处理,并将处理后的图像数据传送至所述显示输出单元;所述显示输出单元将从所述图像管理单元接收的图像数据进行格式转换后输出到所述视角显示屏上。本发明中主控单元能够控制各个单元工作,实现显示器不同视角显示画面自由切换。
  • 显示器
  • [发明专利]一种基于多元回归的视角步态分类方法-CN201710572423.4有效
  • 王修晖 - 中国计量大学
  • 2017-07-13 - 2020-06-02 - G06K9/46
  • 本发明公开了一种基于多元回归的视角步态分类方法,包括如下步骤:步骤一、从待分类步态数据集中提取人体轮廓,构造内点表示和边界表示的两种人体区域图像,并进一步生成轮毂能量图;步骤二、基于上一步的轮毂能量图,计算每一个步态图像序列对应的周期混合步态能量矩阵作为步态特征;步骤三、将视角步态分类转化为一个多元回归问题,并构造卷积神经网络进行求解。本发明的基于多元回归的视角步态分类方法使用了周期混合步态能量矩阵作为步态特征,无需精确的步态周期分割,减低了对步态周期分割的依赖性。同时,本发明将视角步态分类问题转化为多元回归问题,通过卷积神经网络进行求解,提高了步态分类正确率。
  • 一种基于多元回归视角步态分类方法
  • [发明专利]机器人的位姿确定方法、装置、机器人以及存储介质-CN202211580709.4在审
  • 龚喜 - 深圳市普渡科技有限公司
  • 2022-12-09 - 2023-05-26 - G06T7/73
  • 所述方法包括:通过设置在机器人顶部的RGB相机在行驶区域采集顶部视角图像,作为当前定位图像,并在视觉地图信息库中获取与当前定位图像相似度最大的目标顶部视角图像,进而根据当前定位图像中候选特征点的二维坐标和目标顶部视角图像中参考特征点的三维坐标,确定机器人采集当前定位图像时的当前机器人位姿。其中,视觉地图信息库中包括机器人在行驶区域中不同位姿采集到的幅顶部视角图像。通过上述方法即可实现基于顶部视角图像确定当前机器人位姿,顶部视角图像中多为静态特征,不会被移动,从而避免了定位失效或漂移,大大提高了机器人定位的准确性。
  • 机器人确定方法装置以及存储介质
  • [发明专利]光场系统的遮挡消除-CN201980031051.1在审
  • 吴旻烨;石志儒 - 上海科技大学
  • 2019-06-14 - 2021-03-09 - G06T7/00
  • 一种用于消除光场相机系统所拍摄的图像和视频中的遮挡物的图像处理方法。该方法包括:以多个相机拍摄多个相机视角;以多个深度传感器拍摄幅深度图;生成每一相机视角的深度图;计算与虚拟相机对应的焦平面上的目标视角;根据所述深度图和虚拟距离,设置各相机视角下像素的权重函数;以及根据所述权重函数混合像素,以生成重新聚焦后的目标视角
  • 系统遮挡消除
  • [发明专利]一种跨模态视角目标检索方法及装置-CN202110761048.4有效
  • 刘安安;张晨宇;李文辉;宋丹;张勇东 - 天津大学
  • 2021-07-06 - 2022-06-14 - G06F16/58
  • 本发明公开了一种跨模态视角目标检索方法及装置,方法包括:基于三维模型的视角序列,利用CNN提取2D图像特征和三维模型的视角序列特征;利用最大池化将三维模型的视角序列特征融合成一个三维全局特征;通过鉴别器对2D图像特征和三维全局特征进行全局的特征分布对齐;将所有类别划分成小部分簇,并将不同模态相同簇的中心特征对齐,挖掘簇级别的语义信息;不断增加簇的个数进行迭代训练,逐渐细化簇级别的语义信息;当簇的个数和类别总数相同时本发明提高了跨模态三维视角目标检索的准确性。
  • 一种跨模态多视角目标检索方法装置

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