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]通道监控系统-CN201510591402.8有效
  • 徐家煜 - 成都智控科技有限公司
  • 2015-09-17 - 2017-08-04 - G08B13/196
  • 上述技术方案具有如下的有益效果(1)能够基于人员身份和经过通道时的实际表情变化对潜在危险给出预警,从多个角度提高安防水平;(2)能够基于静态影像采集子单元采集到的静态影像信息和预设的静态影像信息进行比较,当比较结果超过预设阈值时,向分析报警单元提供报警信息;(3)提高了对于潜在危险人员的分辨能力,具有智能化通道监控的特点。
  • 通道监控系统
  • [发明专利]避险辅助装置以及相应的车辆、方法、计算机设备和介质-CN202010430320.6在审
  • 唐帅;曲彤;马子康 - 奥迪股份公司
  • 2020-05-20 - 2021-11-26 - G08B21/18
  • 该避险辅助方法包括:检测危险对象以及将所述危险对象周围的一个区域确定为危险区域;检查危险区域中是否存在车辆;若检查结果为肯定,向危险区域中的车辆提供指示危险区域的警报以通知其离开危险区域。可选地,可以向危险区域中的车辆提供用于其的目标空闲停车空间的信息。危险区域中的车辆,如自动驾驶车辆,可响应于警报规划前往目标空闲停车空间的路径,按照规划的路径自动行驶至目标空闲停车空间。利用本发明,能避免车辆受周围导致危险潜在地导致危险危险对象影响或降低车辆受这样的危险对象影响的程度,有助于降低与车辆和车辆乘员有关的损失,提高安全性。
  • 避险辅助装置以及相应车辆方法计算机设备介质
  • [发明专利]基于深度学习的飞机危险识别与趋势预测方法-CN202011102018.4在审
  • 周迪;庄笑;左洪福;蔡景;黄艳;闫洪胜;王涵 - 南京航空航天大学
  • 2020-10-15 - 2021-03-12 - G06K9/62
  • 本发明提出一种基于深度学习的飞机危险识别与趋势预测方法。首先,利用飞机通信寻址与报告系统以报文的形式收集飞机运行状态信息;然后,利用结合交叉验证的递归特征消除方法(RFECV)进行关键参数筛选;随后,利用粒子群算法优化过的支持向量机模型(PSO‑SVM)进行危险识别;最后,利用长短时记忆(LSTM)趋势预测模型对粒子群算法优化过的支持向量机模型(PSO‑SVM)危险识别模型判断为不存在危险的飞机进行关键参数趋势预测,基于预测结果判断飞机是否存在潜在危险。本发明提出的方法有效提高了危险识别和趋势预测的准确率,能够实时获取危险识别和趋势预测结果。本发明对民用飞机风险管理具有重要的理论和应用价值。
  • 基于深度学习飞机危险识别趋势预测方法

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