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]一种空间信息预览方法、装置和电子设备-CN202010461942.5在审
  • 黄敏声;徐涛;高翔 - 众趣(北京)科技有限公司
  • 2020-05-27 - 2020-07-31 - G06F3/0481
  • 本发明提供了一种空间信息预览方法、装置和电子设备,其中,该方法包括:获取用户浏览空间图像时触发的细节材料展示指令,其中,所述细节材料展示指令携带有所述用户选择的空间图像内图像区域的空间坐标,所述空间图像中展示有空间物体;根据所述细节材料展示指令中携带的空间坐标确定出需要向用户展示细节材料的空间物体;将确定出的空间物体细节材料展示给用户。通过本发明实施例提供的空间信息预览方法、装置和电子设备,可以将空间图像预览和空间物体细节材料展示进行完美结合,提高用户查看空间图像的体验。
  • 一种空间信息预览方法装置电子设备
  • [发明专利]一种数字全息再现图像中散斑噪声的去除方法及装置-CN201910205341.5在审
  • 贾振红;任如勇 - 新疆大学
  • 2019-03-18 - 2019-07-05 - G06T5/00
  • 本发明实施例提供一种数字全息再现图像中散斑噪声的去除方法及装置,所述方法包括:获得数字全息再现图像;确定所述数字全息再现图像中被记录物体所在的目标区域;对所述目标区域内的数字全息再现图像进行细节增强;去除细节增强后的数字全息再现图像中的散斑噪声可见,在去除数字全息再现图像中的散斑噪声之前,通过对数字全息再现图像中被记录物体所在的目标区域进行细节增强,使得数字全息再现图像中被记录物体细节增强,在去除数字全息再现图像中的散斑噪声时,能够避免数字全息再现图像中被记录物体的纹理模糊,使数字全息再现图像中被记录物体细节信息得到有效保留,进而使得数字全息再现图像能够很好的再现被记录物体的3D信息。
  • 数字全息再现图像散斑噪声去除细节增强记录目标区域细节信息纹理模糊保留
  • [发明专利]一种基于细节编码及重构的物理变形方法-CN200710176097.1无效
  • 赵沁平;梁晓辉;车英慧 - 北京航空航天大学
  • 2007-10-19 - 2008-09-10 - G06T15/00
  • 一种基于细节编码及重构的物理变形方法:(1)在预处理阶段,对原始的精细网格模型进行自适应的简化以建立其基网格表示,生成的基网格供运行时物理变形计算使用;(2)基于基网格对精细网格顶点的位置及法向量进行细节编码;(3)在运行时阶段,对基网格模型进行物理变形计算;(4)根据变形后的基网格模型和细节编码重构精细网格模型,最后进行真实感绘制。本发明该方法用户只需简单指定物体的材质参数,即可交互模拟复杂物体的弹性变形过程,在保证物体的变形质量的前提下较好地保持物体表面的几何细节
  • 一种基于细节编码物理变形方法
  • [发明专利]基于图像语义和细节的RGB-D显著性物体检测器-CN202010004815.2有效
  • 王鹏杰;赵世敏 - 大连民族大学
  • 2020-01-03 - 2023-09-29 - G06V10/80
  • 基于图像语义和细节的RGB‑D显著性物体检测器,属于图像显著性物体检测领域,为了解决现有图像处理显著性特征的效果表达不佳的问题,本发明提出如下技术方案:一种基于图像语义和细节的RGB‑D显著性物体检测器,包括特征融合互补网络,特征融合互补网络的架构主要由RGB特征流提取器、深度特征流提取器、高级语义融合模块、轮廓细节融合模块组成,效果是使用SFM通过非线性加权求和来捕获RGB特征和深度特征的高级相互依存的语义关系,还使用DFM集成了多维轮廓细节特征,以补充SFM提取的特征并增强了细节表达能力。
  • 基于图像语义细节rgb显著物体检测器
  • [发明专利]物体图像识别分类管理方法-CN201511016135.8在审
  • 李黔安;黄翔翊 - 广东正美家具科技有限公司
  • 2015-12-28 - 2016-06-15 - G06F17/30
  • 本发明涉及物联网技术领域,尤其涉及物体图像识别分类管理方法,包括图像信息采集终端采集物体的图像信息,服务器将所有采集到的图像信息存储在数据库内,服务器从数据库内获取待识别分类物体的图像信息,在本地或远程云端采用图像识别技术对物体进行分类和/或细节特征识别,服务器将确定的物体类别和/或细节特征、图像信息发送给用户终端/或相关服务器,用户根据确定的物体类别和/或细节特征、图像信息进行物体分类管理,与现有技术相比,首先采集物体的图像信息,存储在数据库中,进行分类和/或识别,进行分类管理,通过用户终端迅速定位物体的具体位置,实现合理分类、合理使用、合理摆放以及合理管理,有利于精确查找定位,应用广泛。
  • 物体图像识别分类管理方法
  • [实用新型]一种雪地可变形伪装装置-CN202222093838.2有效
  • 潘捷 - 上海博驻新材料科技有限公司
  • 2022-08-10 - 2023-05-23 - F41H3/00
  • 本实用新型涉及伪装技术,公开了一种雪地可变形伪装装置,包括:伪装结构,其用于覆盖在目标物体上,以对所述目标物体进行伪装;变形绳,其连接在所述伪装结构上,所述变形绳通过缠绕所述伪装结构改变所述伪装结构的形状本实用新型不仅遮盖了目标物体的形状及细节特征,还因可通过变形绳改变伪装结构的形状,使得目标物体在经过伪装后所展示的所有形状都是由使用者自行设置的,避免了当前伪装网、支撑器材、伪装树等因其自身具有可辨识的结构或形状细节,导致他人很容易根据该形状或细节辨认此处是否隐藏有伪装的目标物体的情况发生,保证了伪装效果,降低了目标物体的暴露风险。
  • 一种雪地变形伪装装置
  • [发明专利]三维立体空间下物体的跟踪方法-CN201310335617.4无效
  • 熊伟华 - 江苏刻维科技信息有限公司
  • 2013-08-05 - 2013-11-20 - G06T7/20
  • 本发明涉及图像处理方法,具体涉及三维立体空间下物体的跟踪方法。步骤是:(一)根据预测的运动轨迹对各个物体进行跟踪;(二)确定各个物体的深度及空间信息;(三)利用物体所具有的高层语义,确定相对立体关系的合理性;(四)判断遮挡的出现;(五)对于未遮挡物体,更新其最新的物体细节特征,否则保留其细节特征;(六)根据当前的运动轨迹,预测下一帧的运动轨迹;(七)完成最后一帧的处理。本发明解决了现有跟踪动态物体方法中,只采用图像纹理,颜色等底层特性,最后在进行物体跟踪的时候准确率不高,在出现遮挡的时候更容易丢失正确的跟踪物体的问题。
  • 三维立体空间物体跟踪方法
  • [发明专利]一种人体基本运动技能的标准判断方法及评分装置-CN202310243907.X在审
  • 尤新革;彭勤牧;夏北浩;陈水炎;胡天恒 - 华中科技大学
  • 2023-03-09 - 2023-06-09 - G06V40/20
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,提供了一种人体基本运动技能的标准判断方法及评分装置,方法包括:记录人体关键点的相关信息,将相邻两帧中人体指标特征变动最小的人判定为同一人,记录目标物体位置信息;通过对关键点的相关信息和目标物体的位置信息进行处理,得到动作细节信息;对比分析动作细节信息与细节要求,将初步评估结果同步显示在图像上;完成对视频所有帧数的处理和分析后,得到对应于每项细节要求的最终评估结果,动作标准的评估结果由对应的细节要求的最终评估结果通过与运算得出;本发明通过将每项动作标准拆分为不同的细节要求,提高了评分的准确性;通过实时对人体的动作进行判断,使运动训练更加具有针对性和科学性。
  • 一种人体基本运动技能标准判断方法评分装置
  • [发明专利]定位跟踪摄像方法与系统-CN201611026456.0有效
  • 魏洋洋;黄凌;刘威河 - 广州视源电子科技股份有限公司;广州视睿电子科技有限公司
  • 2016-11-18 - 2019-12-17 - H04N5/232
  • 本发明提供一种定位跟踪摄像方法与系统,获取单个摄像头的摄像图像,对摄像图像进行物体识像对比,跟踪识别摄像图像中的物体,获取摄像图像的总画面,锁定物体中的目标物体,并截取目标物体的特写画面,确定特写画面在总画面中的位置,并计算总画面与特写画面的面积比值,根据面积比值确定显示目标物体的特写画面的放大倍数。整个过程中,获取单个摄像头的摄像图像,自动对摄像图像中的物体进行跟踪识别,无需外部信号输入控制,另外,记录目标物体的特写画面在总画面中的位置,并计算显示该特写画面的放大倍数,能够有效、准确捕捉定位跟踪摄像过程中的细节镜头,能够针对目标物体进行细节性显示。
  • 定位跟踪摄像方法系统
  • [发明专利]基于U-Net的BRDF贴图拼接方法-CN202310241208.1在审
  • 黎嘉欣;冼楚华;李桂清;蔡宏民 - 华南理工大学
  • 2023-03-14 - 2023-07-14 - G06T3/40
  • 贴图拼接方法,包括:1)使用公开的BRDF贴图制作拼接数据集;2)使用公开的BRDF贴图获取算法,获得整体贴图和局部贴图,将所有局部贴图串连,合并成一张BRDF贴图,经过这个步骤,得到包含真值BRDF贴图、缺失细节的整体贴图、串连的局部贴图的数据集;3)使用数据集,训练改进的U‑Net拼接网络,使用BRDF贴图的L1距离和渲染图像的L1距离作为网络训练的损失函数;4)应用训练好的改进的U‑Net拼接网络,将物体照片获取的BRDF贴图输入网络,得到具有物体细节的高分辨率整体贴图。本发明对大面积物体的局部进行拍摄合成整体的BRDF贴图,使之可以完整保留物体细节信息,且避免了传统远景拼接产生的接缝问题。
  • 基于netbrdf贴图拼接方法

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