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]估计图象中物体的位置-CN200780043330.7无效
  • 黄宇;琼·利亚奇 - 汤姆逊许可公司
  • 2007-11-30 - 2010-02-03 - G06T7/20
  • 本发明的一个实现提供了一种用于在图象序列的一个特定图象中估计物体位置的方法。通过使用诸如粒子滤波器之类的基于粒子的框架来估计该位置。经过确定,估计的物体位置在该特定图象中被阻挡。基于该图象序列的一个或多个在前图象中的一个或多个在前的物体位置估计用于该物体的轨迹。基于估计的轨迹改变估计的物体位置。
  • 估计图象物体位置
  • [发明专利]音乐主旋律提取系统-CN201810390420.3有效
  • 张维维;陈喆;殷福亮 - 大连民族大学
  • 2018-04-27 - 2022-03-04 - G06F16/683
  • 音乐主旋律提取系统,属于音乐信息检索领域,为了解决主旋律提取方法中提高音高估计准确性的问题,要点是存储有多条指令,所述指令适于处理器加载并执行:计算音乐信号的常Q变换;计算基于粒子滤波的主旋律音高序列的粗略估计;计算主旋律音高序列平滑估计序列;计算最终主旋律音高序列估计,效果是提高了旋律提取准确性。
  • 音乐主旋律提取系统
  • [发明专利]驱动面内运动粒子设备-CN200780006904.3无效
  • M·F·吉利斯;A·R·M·弗丘伦;M·T·约翰逊;M·H·W·M·范德尔登 - 皇家飞利浦电子股份有限公司
  • 2007-02-14 - 2009-03-18 - G09G3/34
  • 一种面内驱动的运动粒子设备包括第一基底(SU1)和包括带电粒子(PA)的运动粒子材料(EM)、第一电极(RE)和第二电极(GE;DE)以及驱动器(DR),两个电极都设置在第一基底(SU1)上,用于在所述运动粒子材料所述驱动器(DR)在其中所述运动粒子材料(EM)的光学状态必须改变的过渡相期间,向第一电极(RE)提供第一电压(VR)并且向第二电极(GE;DE)提供第二电压(VG;VD1)。第一电压(VR)和第二电压(VG;VD1)都包括具有多个预定电平的序列,所述预定电平具有预定持续时间,并且其中第一电压(VR)和/或第二电压(VG;VD1)具有非零平均电平。选择所述电平、持续时间和平均电平,以便允许所述粒子(PA)以相对的方向在第一电极(RE)和第二电极(GE;DE)之间运动从而在所述序列期间以相对的方向多次改变所述光学状态,并且以便在所述过渡相期间获得所述粒子在所述平均电平造成的电场方向上的净运动
  • 驱动运动粒子设备
  • [发明专利]一种动画渲染方法、系统、设备及存储介质-CN202310780725.6在审
  • 刘伟源 - 广州市大神文化传播有限公司
  • 2023-06-29 - 2023-09-29 - G06T13/00
  • 本申请提供了一种动画渲染方法、系统、设备及存储介质,通过对原始动画图像中的运动对象进行离散化处理,得到运动对象的有限元集合,再确定该运动对象的自由运动边界条件,进而构造有限元集合中各个有限元粒子的斯托克斯方程,根据自由运动边界条件和有限元粒子的斯托克斯方程对运动对象进行有限元分析,确定运动对象的力场场强矢量,再依据帧间采样间隔和预设的动画时长生成渲染动画图像序列,最后对渲染动画图像序列添加过渡特效后得到渲染动画,通过对原始动画图像中的运动对象离散化为有限元粒子,并求取运动对象的力场场强矢量,实现了一种无需单独绘制渲染视频的图像序列的动画渲染方法,增加了生成的渲染动画的真实性。
  • 一种动画渲染方法系统设备存储介质
  • [发明专利]一种基于心电信号的房颤检测方法-CN202010919143.8有效
  • 尹武涛;张辉;石谦;李家兴 - 无锡博智芯科技有限公司
  • 2020-09-04 - 2022-10-04 - A61B5/361
  • 具体涉及一种基于心电信号的房颤检测方法,包括如下步骤:步骤一,用户佩戴心电信号采集设备,利用最高采样频率采集心电信号,对不同心电信号记录进行房颤分类;步骤二,对不同心电信号记录按心跳周期进行分割,得到不同心跳心电记录序列;步骤三,定义粒子群优化算法目标函数;步骤四,利用粒子群优化算法优化目标函数,得到最优心电信号采样频率。通过实现基于长短时记忆网络对心电信号序列进行学习,利用粒子群优化算法对心电信号采样频率进行优化,降低了医生的工作负担及误报率。
  • 一种基于电信号房颤检测方法

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