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]一种水声目标运动参数联合估计方法-CN202210677320.5有效
  • 高大治;高伟;宋文华;李小雷;孙凯 - 中国海洋大学
  • 2022-06-16 - 2022-09-16 - G06K9/00
  • 本申请属于海洋声学测量及水声定位技术领域,提供一种水声目标运动参数联合估计方法,包括以下步骤:构造运动参数的搜索网格;基于每个网格点对应的Doppler‑warping变换信号计算该网格点处的第一代价函数,遍历所述搜索网格,得到第一代价函数网格;基于第一代价函数网格的多个局部极大值生成多普勒参数耦合曲线;基于每个网格点对应的波导干涉条纹曲线计算该网格点处的第二代价函数,遍历所述搜索网格,得到第二代价函数网格;基于第二代价函数网格生成目标运动参数。
  • 一种目标运动参数联合估计方法
  • [发明专利]基于信号结构信息的窄带雷达目标检测方法-CN202110693875.4有效
  • 刘宏伟;高畅;纠博;严俊坤 - 西安电子科技大学
  • 2021-06-22 - 2023-06-30 - G01S7/41
  • 本发明公开了一种基于信号结构信息的窄带雷达目标检测方法,主要解决窄带雷达目标检测因信息利用不足造成检测性能下降的问题。其实现方案是:1)利用目标存在和不存在时的窄带雷达回波,构建训练数据集;2)构建全卷积神经网络并将交叉熵损失函数设置为其代价函数;3)根据训练数据集和代价函数,使用最小批梯度下降法迭代训练全卷积神经网络;4)将待检测单元回波输入到训练好的全卷积神经网络,得到目标的检测结果。本发明通过全卷积神经网络提取目标回波信号的结构信息,能够获得在不同虚警概率的条件下,对不同信噪比目标更高的检测概率,可用于情报雷达、预警雷达中不同信噪比目标的检测。
  • 基于信号结构信息窄带雷达目标检测方法
  • [发明专利]一种基于类别最优匹配的多目标跟踪方法及装置-CN202211685567.8在审
  • 张新钰;王力;高镜涵;李效宇;吴新刚 - 清华大学
  • 2022-12-27 - 2023-04-04 - G06T7/246
  • 本申请提供了一种基于类别最优匹配的多目标跟踪方法及装置,涉及智能驾驶技术领域,所述方法包括:获取检测器输出的当前图像帧中的所有运动目标的检测框,对检测框进行分类;利用上一图像帧中所有运动目标的运动信息,得到上一图像帧中所有运动目标在当前图像帧中的预测框;根据预先设定的每个类别的代价函数,计算所属类别的检测框和所有预测框的关联值,由此构建每个类别的第一关联代价矩阵;每个类别的代价函数为:二维交并比、三维交并比、二维广义交并比、三维广义交并比或欧氏距离;基于每个类别的第一关联代价矩阵,使用匹配算法得到当前图像帧中匹配成功的检测框。本申请提高了检测框匹配的正确率,提高了多类别多目标的跟踪精度。
  • 一种基于类别最优匹配多目标跟踪方法装置

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