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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  • [外观设计]汉服(纹样设计-CN202230269563.6有效
  • 王烨婷;仲璐 - 无锡商业职业技术学院
  • 2022-05-09 - 2022-10-21 - 02-02
  • 1.本外观设计产品的名称:汉服(纹样设计)。2.本外观设计产品的用途:用于穿着的汉服。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。5.本外观设计产品为薄型产品,省略左视图;本外观设计产品为薄型产品,省略右视图;本外观设计产品为薄型产品,省略俯视图;本外观设计产品为薄型产品,省略仰视图。
  • 汉服纹样设计
  • [发明专利]一种蓝印花布纹样设计方法-CN201610931819.9有效
  • 陶晨;周赳 - 浙江理工大学
  • 2016-10-25 - 2019-02-19 - G06F17/50
  • 本发明公开了一种蓝印花布纹样设计方法。本发明使用数字图形图像技术对蓝印纹样进行元素建模、模型匹配和纹样重构,在纹样参数化基础上实现传统纹样创新设计。本发明主要技术内容包括:利用张力样条曲线建立纹样元素模型;使用轮廓跟踪算法提取图像中的纹样元素,并利用Hu矩进行模型匹配;对模型匹配后得到的参数化纹样,利用映射函数将模型参数映射到目标区间,实现不变骨骼的纹样创新设计;通过相似形系列提取纹样骨架,使用参数映射方法进行骨架再建,在新的骨架上放置纹样元素,实现变化骨骼的纹样创新设计。本发明提供的方法,可用于解决蓝印花布纹样创新设计这一瓶颈,为蓝印花布这一非物质文化遗产的传承和发展开辟新的途径。
  • 一种印花布纹样设计方法
  • [实用新型]一种高透气彩色结子面料-CN202222657465.7有效
  • 王梅;孙晶;张立娟;高雨田;赵福政;李华庆;付涛;姜长伟;李清泉 - 天津天纺投资控股有限公司
  • 2022-10-10 - 2023-03-21 - D03D21/00
  • 本实用新型是一种高透气彩色结子面料,包括由经纱和纬纱编织成的面料本体,面料本体的纹样包括第一类十字纹样、第二类十字纹样以及普通纹样,第一类十字纹样和第二类十字纹样呈双排相间排列,普通纹样填充于第一类十字纹样、第二类十字纹样连接处,第一类十字纹样和第二类十字纹样为双层组织,普通纹样为平纹组织,第一类十字纹样、第二类十字纹样、普通纹样之间点缀有彩色结子纱。本实用新型面料本体的组织纹样设计为双“十”字纹样大小相间排列,第一类十字纹样、第二类十字纹样采用双层组织,降低了单层的纱线密度、增加了空气层、提高透气性;普通纹样采用平纹组织,质地细密;纬纱为涤纶彩色结子纱,增加了面料的时尚美观性,设计新颖大方。
  • 一种透气彩色结子面料
  • [发明专利]纹样处理方法、电子设备及可读存储介质-CN202110586927.8在审
  • 米成 - 上海起承文化发展有限公司
  • 2021-05-27 - 2021-08-17 - G06K9/38
  • 本发明公开了一种纹样处理方法、电子设备及可读存储介质,所述处理方法包括:对传统纹样图片中的纹样标记类型标签和纹样位置尺寸;将标记后的传统纹样图片作为训练数据输入机器学习算法,训练得到纹样检测模型;所述纹样检测模型的输入数据为纹样图片,输出数据为纹样图片中纹样的类型和纹样的位置尺寸。本申请将人工智能技术与传统纹样工作相结合,实现传统纹样的自动鉴别与标记,帮助研究人员及创作人员更有效的对纹样图片数据进行初期的批量化鉴别与整理;申请中包含的图像矢量化功能帮助图像使用者和设计人员快速实现图像矢量化并生成纹样线稿
  • 纹样处理方法电子设备可读存储介质
  • [发明专利]基于分层形状文法的民族纹样设计方法-CN201810878219.X有效
  • 吕健;虞杰;潘伟杰;李姣姣;孙玮伯;袁庆霓;蓝伟文 - 贵州大学
  • 2018-08-03 - 2022-11-22 - G06F30/10
  • 本发明公开了一种基于分层形状文法的民族纹样设计方法,包括以下步骤:(1)选取一个民族纹样,根据形状文法提取其组成的形状及形状规则,引入图层,根据纹样形状特征进行分层,形成分层形状文法;将分层后的形状和规则运用分层形状文法进行纹样的演变推理,生成大量不同形状,连接各个形状节点,生成形状衍生树;(2)制定约束条件和目标,采用执行优先搜索方法约束修剪形状衍生树,排除不符合条件的节点,对纹样方案进行优化;(3)采用交互式选择的方法,让设计师根据个人的风格和理念从满足条件的形状中选出理想的纹样,完成最终的纹样设计方案。本发明能大批量、多样化、快捷地进行民族纹样设计,且具有通用性强、计算效率高的特点。
  • 基于分层形状文法民族纹样设计方法
  • [发明专利]一种基于计算机辅助设计的蜀绣纹样设计技术-CN201610459689.3在审
  • 赵敏;李梓君 - 四川大学
  • 2016-06-23 - 2016-12-07 - G06F17/50
  • 一种基于计算机辅助设计的蜀绣纹样设计技术,是利用计算机辅助设计技术,操作计算机进行扫描、绘图、上色等操作得到蜀绣纹样数字图稿,然后将其进行移动、缩放、旋转、组合等操作,得到定位精准、可供刺绣的蜀绣上料图稿,提供一种快速、高质量的新型蜀绣纹样设计技术。该蜀绣纹样设计技术包括传统纹样题材的蜀绣图案设计、创新设计的蜀绣图案设计以及字画图片或照片题材的蜀绣仿真绣图案设计设计步骤包括:(1)建立图案库。(2)图案设计与处理。(3)图案定位。
  • 一种基于计算机辅助设计蜀绣纹样设计技术
  • [发明专利]基于Canny和Sobel边缘检测算法提取苗绣纹样的方法-CN202310327077.9在审
  • 代永琪;彭莉 - 贵州大学
  • 2023-03-30 - 2023-06-27 - G06T7/13
  • 本发明公开了一种基于Canny和Sobel边缘检测算法提取苗绣纹样的方法,包括:获取苗族服饰图片,得到苗绣纹样图片;通过Sobel边缘检测算法提取所述苗绣纹样图片的立体肌理;通过Canny边缘检测算法提取所述苗绣纹样图片的形状轮廓本发明首先确定苗绣纹样形状线条轮廓和苗绣纹样肌理两个关键提取要素,并通过改进后的Sobel与Canny算法分别从苗绣纹样立体肌理和苗绣纹样形状轮廓对苗绣纹样实现机器视觉提取,从而满足了苗族纹样设计素材处理的时候需要既突出纹样形状
  • 基于cannysobel边缘检测算法提取纹样方法
  • [发明专利]一种基于图形组合表现的彩色提花织物设计方法-CN202210200393.5有效
  • 张爱丹;郭珍妮 - 浙江理工大学
  • 2022-02-28 - 2023-04-18 - D03C19/00
  • 该发明提供一种采用简单图形的不同组合,实施对数码图像与装饰纹样色彩进行表现的彩色提花织物设计方法,其特征是以图形的形状产生过程,及其过程图形长宽尺寸的递增变化,设计不同形状的多级图形库,再将其对数码图像、装饰纹样的色彩进行替换处理,并在重组织结构基础上应用少量织物组织的组合设计,使提花织物具备表现复杂数码图像与多彩装饰纹样的色彩变化层次,并且赋予单纯的纹样色以形状和大小各异的图形纹理。主要技术方案包括:(1)数码纹样设计;(2)图形库设计;(3)纹样色与图形库的替换处理;(4)织物规格和组织结构设计;(5)纹版文件制作。该发明的技术特点,一是为用于提花织物设计纹样进行多次再设计提供可行性,二是为纹样色彩的表达提供一种借助图形变化的方式,而不是完全依靠织物组织,为提升彩色提花织物在纹饰与色彩效果方面的艺术表现性与设计附加值提供技术支持
  • 一种基于图形组合表现彩色提花织物设计方法
  • [发明专利]一种剪纸图案生成系统-CN202211415307.9在审
  • 申献双 - 衡水学院
  • 2022-11-11 - 2023-01-24 - G06F16/16
  • 本发明涉及剪纸图案生成技术领域,且公开了一种剪纸图案生成系统,包括:用于管理纹样创作用户和剪纸图案组装用户及纹样构件的用户与纹样管理模块,用于管理纹样构件存储模块IPFS中纹样构件上传及下载方式的存储权限管理模块,负责设计创作生成纹样构件的纹样构件生成模块与负责组装成型剪纸图案的剪纸图案组装模块进行功能性分离,并且采用共识机制对纹样构件生成模块生成的纹样构件的存储价值进行确认,确认存储价值之后,存储权限管理模块向纹样构件授予存储权限编号,获得在纹样构件存储模块IPFS上的合法存储权限。
  • 一种剪纸图案生成系统
  • [发明专利]一种基于深度学习的传统香包纹样生成方法、系统-CN202210588029.0在审
  • 冯松;董泽银 - 昆明理工大学
  • 2022-05-26 - 2022-08-12 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的传统香包纹样生成方法、系统,方法包括:获取纹样图案样本集;对纹样图案样本集进行预处理,获得轮廓检测后的图像集;依据轮廓检测后的图像集对纹样图案样本集进行分类;然后对各个类别的纹样图案样本图像利用仿射变换进行图像扩增且扩增后每个类别图像数量一致;对于扩增后的每个类别的图像大小进行统一,获得纹样图案训练样本集;将纹样图案训练样本集输入深度学习网络进行训练,获得纹样图案训练模型。本发明一定程度上弥补了现有纹样图案样本集数量缺少的不足;极大地缓解目前纹样图案设计新颖度不够,产量小的问题。
  • 一种基于深度学习传统香包纹样生成方法系统

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