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]机动车行车安全控制装置-CN92106328.8无效
  • 张德智 - 上海红光互感器厂
  • 1992-07-18 - 1994-03-02 - B60Q1/00
  • 本发明为一种具有远近灯自动切换、超车通知协调,左侧抢道告警三重功能的机动车行车安全控制装置,其中远近灯自动切换是利用光电遥控原理,由光接受与转换电路组成;超车协调通知和左侧抢道告警是利用红外遥控原理,由一个共用的红外发射电路和两个结构相同的红外接收与转换电路组成,最后通过扬声器进行语言提示,本发明可以全面有效地防止机动车在会车、超车及夜间交会车时可能发生的交通事故,具有灵敏度高,工作可靠,使用方便等优点。
  • 机动车行车安全控制装置
  • [发明专利]目标对象识别方法及装置-CN202010819825.1在审
  • 林泉宇 - 杭州海康威视系统技术有限公司
  • 2020-08-14 - 2020-11-17 - G06K9/00
  • 该方法包括:获取待识别人员的抓拍记录;根据所述抓拍记录,生成所述待识别人员的出行轨迹;确定所述出行轨迹中存在嫌疑行为特征,其中,所述嫌疑行为特征表征所述待识别人员由骑车行切换为非骑车行之后,未在所述切换对应的轨迹点上发生新的骑车行,或者表征两个待识别人员由共同骑车行切换为分别骑车行后,在预设时间段内,在新的位置再次发生相同的共同骑车行或者在新的位置均切换为非骑车行;确定所述待识别人员为目标对象。本申请通过在出行轨迹中存在嫌疑行为特征时,确定待识别人员为车辆盗窃的目标对象,能够识别出车辆盗窃的目标对象,提高目标对象的识别效率。
  • 目标对象识别方法装置
  • [发明专利]客流统计方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111658152.7在审
  • 林大钧;曾卓熙;肖嵘;王孝宇;陈宁 - 深圳云天励飞技术股份有限公司
  • 2021-12-31 - 2023-07-14 - G06V20/52
  • 本发明实施例提供一种客流统计方法,包括:获取目标车辆在指定时间段内的监控数据,并从监控数据中提取乘客的上下车行信息以及乘客信息,乘客的上下车行信息包括乘客的上车行与乘客的下车行,每条乘客的上下车行信息对应一条乘客信息;根据乘客在各个站点的上下车行信息以及乘客信息,对目标车辆的乘客进行数量统计,得到目标车辆的客流统计结果。能够从监控数据中提取乘客的上下车行信息以及乘客信息,只根据乘客的上下车行信息以及乘客信息来对目标车辆的客流进行统计,排除了司乘人员的数量误统计,可以提高公共交通车辆的乘客数量统计准确度,进而提高客流统计的准确度
  • 客流统计方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于深度强化学习的驾驶员纵向跟车行模型构建方法-CN202011026453.3有效
  • 郭景华;李文昌;王靖瑶;王班;肖宝平 - 厦门大学
  • 2020-09-25 - 2021-10-29 - G08G1/0967
  • 基于深度强化学习的驾驶员纵向跟车行模型构建方法,属于汽车智能安全与自动驾驶领域。基于中国实际道路工况,采集符合中国道路特征的驾驶员驾驶车辆行驶过程中的车辆状态信息和周围环境信息,统计分析采集的数据,给出驾驶员跟车行驶过程的行为特性及其影响因素。确定表征驾驶员在某个时刻所采取动作的基准信息,建立描述驾驶员跟车行状态迭代关系的数学模型。设计基于竞争Q网络构架的驾驶员纵向跟车行模型的神经网络结构。设计基于竞争Q网络构架的神经网络的驾驶员纵向跟车行学习流程。设计基于深度强化学习的驾驶员纵向跟车行模型的训练方法。可准确地描述不同工况下驾驶员的跟车行特性,实现对驾驶员跟车行的复现能力。
  • 基于深度强化学习驾驶员纵向车行模型构建方法
  • [发明专利]嫌疑人检测方法及装置-CN202010279742.8有效
  • 刘琦;章恒靖;徐鹏;邱世阳;乔正宇;郑维;邱枫;刘恒昌 - 科航(苏州)信息科技有限公司
  • 2020-04-10 - 2023-08-18 - G06V40/20
  • 本发明实施例提供一种嫌疑人检测方法及装置,所述方法包括:获取待预测的地铁乘车行数据;对地铁乘车行数据进行数据分析、数据预处理以及特征提取,获得经过处理的乘车行数据;将经过处理的乘车行数据输入至异常行为检测模型中,获得地铁乘车行数据对应的识别结果;其中,异常行为检测模型是基于正常乘车行数据样本训练得到的自编码器模型。本发明实施例建立无监督学习模型,对正常乘客的出行行为进行重构,通过模型提取出正常乘客行为的潜在特征,使得正常乘客数据可以通过该模型进行很好还原,但是异常乘客数据无法被很好的还原,通过二者还原的误差来实现对异常乘客进行识别
  • 嫌疑人检测方法装置

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