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]导光板器件-CN202210026765.7在审
  • 篠原正幸;田上靖宏;团野干史 - 欧姆龙株式会社
  • 2022-01-11 - 2022-09-20 - G02B30/35
  • 导光板(11)具备光入射的入射面和形成于与其垂直的背面的光路变更部,在通过由光路变更部反射的光而成像的立体图像(IA)中,若将成像位置距背面在规定距离以内的立体图像设为附近成像像(IA1),将除此以外的立体图像设为远方成像像(IA2),则附近成像像的成像区域的总面积比远方成像像的成像区域的总面积大。
  • 导光板器件
  • [发明专利]基于认知任务测试的近红外脑成像波谱分类方法-CN201610342318.7有效
  • 刘破资 - 清华大学玉泉医院
  • 2016-05-23 - 2016-10-26 - A61B5/00
  • 本发明公开了一种基于认知任务测试的近红外脑成像谱分类方法,该近红外脑成像谱中至少包括对应于氧合血红蛋白浓度的第一曲线和对应于脱氧血红蛋白浓度的第二曲线,该分类方法具体步骤包括:第一步骤,读取近红外脑成像仪获得的近红外脑成像谱,提取所述近红外脑成像谱的第一曲线及第二曲线的波形特征;第二步骤,将第一步骤获得的所述波形特征与预设值进行比较并根据比较结果对所述近红外脑成像谱进行分类。本发明所提供的基于认知任务测试的近红外脑成像谱分类方法,可应用于心理学领域的基础研究或临床应用上对近红外脑成像谱进行自动分类。
  • 基于认知任务测试红外成像波谱分类方法
  • [发明专利]光机成像质量分析方法、系统、设备及存储介质-CN202211525884.3在审
  • 陈全哲;董英武;胡勇;张恒广;王书冰 - 歌尔科技有限公司
  • 2022-11-30 - 2023-06-06 - H04N17/00
  • 本发明公开了一种光机成像质量分析方法、系统、设备以及存储介质,方法包括:控制所述工业相机对待解析图片的投影进行拍摄以得到光机成像,并获取所述光机成像的ROI区域;根据所述ROI区域的横向宽度与纵向宽度得到所述ROI区域的实际投影面积;对所述ROI区域进行横向纵向校正处理以得到所述ROI区域的成像畸变度;将所述ROI区域均分为多个ROI区块,依次计算所述多个ROI区块对应的解析度,并将所述各解析度累加以得到所述ROI区域的ROI区域解析度;输出所述实际投影面积、所述成像畸变度、所述ROI区域解析度作为光机成像质量分析结果。本发明能够提高光机成像的测试效率的效果。
  • 成像质量分析方法系统设备存储介质
  • [发明专利]一种大型养殖场体征异常禽类检测系统及检测方法-CN201910506337.2有效
  • 郑吉星;胡清华;马锐 - 天津大学
  • 2019-06-12 - 2020-06-30 - A61B5/01
  • 提供了一种大型养殖场体征异常禽类检测方法,具体为:预处理采集到的热成像像,用于数据标注,然后采用基于实例分割通用框架(Mask RCNN)的目标检测及实例分隔方法,对热成像像进行特征提取,像素对齐,目标的定位,分类和掩码分隔等操作,最后通过控制单张图像的目标检测数,使得在每张图片中的检测正确率得到提高。本方法是对现如今热成像像在目标检测领域的一次尝试,打破传统方法带来的局限性,利用深度学习在图像特征处理上的优越性能,提高了模型的鲁棒性和准确性。验证了深度学习方法在热成像像检测领域的可行性。
  • 一种大型养殖场体征异常禽类检测系统方法

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