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]家用洗碗机-CN201880041234.7有效
  • 马丁·海因勒;弗洛里安·拉克斯;马丁·里特纳;托马斯·施特克;诺贝特·格斯特纳 - BSH家用电器有限公司
  • 2018-05-28 - 2022-11-08 - A47L15/50
  • 本发明涉及一种家用洗碗机(1),其具有:冲洗容器(2);用于容纳冲洗物品的冲洗物品容纳部(12);升降装置(17),设置用于使冲洗物品容纳部(12)从初始位置(AP)上升到最终位置(EP)中和从最终位置(EP)下降到初始位置(AP)中;引导装置(15、16),借助该引导装置能够将冲洗物品容纳部(12)从布置在冲洗容器(2)之内的初始状态(AZ)到布置在冲洗容器(2)之外的最终状态(EZ)以及反向地转移,其中,升降装置(17)包括能枢转地与冲洗容器(2)和引导装置(15、16)连接的升降杆(18),其具有引导轮廓部(28),引导轮廓部设置用于,在冲洗容纳部在最终状态(EZ)下从初始位置(AP)上升到最终位置(EP)时和在其从最终位置(EP)下降到初始位置(AP)时,在最终位置(EP)将冲洗物品容纳部(12)锁止,使得冲洗物品容纳部(12)仅能够在初始位置(AP)从初始状态到最终状态(EZ)以及反向地转移。
  • 家用洗碗机
  • [发明专利]基于轮廓骨架特征的二维轮廓排样方法-CN201710295729.X在审
  • 郭保苏;梁卓;范琰琰;陈建超;李永欣;吴凤和 - 燕山大学
  • 2017-04-28 - 2017-07-07 - B25H7/00
  • 本发明公开了一种基于轮廓骨架特征的二维轮廓排样方法,其内容包括根据最左最下原则将排样母材离散成排样优选点;在离散排样优选点中选择初始排样点;读入排样轮廓,对排样轮廓凸特征进行提取;采用中轴变换的方法计算排样轮廓的骨架线并确定骨架线端点指向;根据骨架线端点指向对排样轮廓进行旋转,每旋转一次得到一个新的排样姿态,确定3个靠接姿态;判断所有的靠接姿态是否有合适的排样点,如果有则将轮廓沿重力方向进行靠接;选择轮廓重心最低的排样姿态作为当前轮廓最终排样姿态
  • 基于轮廓骨架特征二维方法
  • [发明专利]基于轮廓的图像实例分割方法及系统-CN202310396263.8在审
  • 刘登峰;葛锐;孙雪;付玄辉;柴志雷;吴秦;陈璟;王宁;周浩杰 - 江南大学
  • 2023-04-13 - 2023-07-18 - G06T7/10
  • 本发明涉及一种基于轮廓的图像实例分割方法及系统,方法包括将目标图像输入至轻量级特征提取网络中,得到图像中目标实例的下采样特征图、中心点和轮廓顶点相对中心点的偏移量;根据中心点和轮廓顶点相对中心点的偏移量,计算得到初始轮廓;对目标实例的下采样特征图和初始轮廓进行全局特征融合,得到粗糙轮廓;对粗糙轮廓进行第一次轮廓变形,得到初步的实例轮廓,并将初步的实例轮廓进行第二次轮廓变形,得到最终的实例轮廓。本发明其摒弃了传统手工设计初始轮廓的方法,而基于网络学习更接近真值的初始轮廓,在保持算法分割精度的同时,具有较小的参数量和计算量,且具有较快的推理速度,能够应用于使用边缘平台进行现实场景中的实例分割任务
  • 基于轮廓图像实例分割方法系统
  • [发明专利]基于杂波轮廓图的动目标显示滤波器滤波方法-CN201710639544.6有效
  • 陈伯孝;刘玉;杨明磊 - 西安电子科技大学
  • 2017-07-31 - 2020-04-10 - G01S7/41
  • 本发明公开了一种基于杂波轮廓图的动目标显示滤波器滤波方法,思路为:确定雷达,并对雷达的检测范围进行划分,得到M”×N”个目标分辨单元和M'×N'个杂波单元,将M”×N”个目标分辨单元记为M”×N”维目标分辨单元矩阵/base:Sub>∈{0,1,…,Y},并依次计算第na个天线扫描周期时的完整杂波图和第na个天线扫描周期时的杂波轮廓图;进而得到最终杂波轮廓图;计算海杂波最大多普勒频移,确定多普勒区间,并得到D个多普勒通道以及每个多普勒通道的中心频率;然后计算P个K阶MTI滤波器的权系数,确定雷达输入脉冲,进而得到最终的K阶MTI滤波器输出结果,所述最终的K阶MTI滤波器输出结果为基于杂波轮廓图的动目标显示滤波器滤波结果。
  • 基于轮廓目标显示滤波器滤波方法
  • [发明专利]一种基于深度迁移学习的步态识别方法-CN202011580333.8在审
  • 于雪东;林鹏;曹九稳;王建中 - 杭州电子科技大学
  • 2020-12-28 - 2021-04-06 - G06K9/00
  • 本发明步骤如下:1:对步态视频做帧序列图片提取,对背景减除后的步态序列图做形态学处理后把无用背景剔除掉,只保留人体步态轮廓图;将人体进行上下和左右切割,对人体侧影轮廓图的左半身、右半身、上半身、下半身、全身进行归一化处理;2:将同一视角下的五种人体侧影轮廓图输入到深度迁移学习网络中,调整迁移网络参数,训练得到五个深度迁移模型,并将输出层的概率矩阵进行模型集成;3:将n个视角下的人体步态侧影轮廓图均进行模型集成,得到最终集成模型,根据得到的最终概率得出测试者身份类别。
  • 一种基于深度迁移学习步态识别方法
  • [发明专利]一种基于纹理学习的电子毛笔建模方法-CN201110248463.6有效
  • 张俊松;肖伟屹;周昌乐 - 厦门大学
  • 2011-08-26 - 2012-01-04 - G06K9/68
  • 本发明公开了一种基于纹理学习的电子毛笔建模方法,包括以下步骤,用户在数字手写板上输入书写笔画并以多个离散点的数据结构存储;将上述离散点作为书写笔画的骨架点并根据每一骨架点的书写力度在骨架点的两侧产生两组相对应的边缘轮廓点;采用样条曲线拟合上述产生的两组轮廓点并形成笔画的线条轮廓;使用神经网络和模糊逻辑的方法对真实的毛笔书法纹理进行学习,并获得书法纹理的灰度值序列;根据上述获得的灰度值序列向笔画的轮廓内侧填充并最终获得毛笔书法作品采用上述方案,神经网络和模糊逻辑的方法获取真实的毛笔书写纹理,使最终获得的毛笔笔画毕真形象,并且计算机处理的速度快。
  • 一种基于纹理学习电子毛笔建模方法

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