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]一种相机实时跟踪注册方法-CN201910334821.1有效
  • 张健;李新乐;宋莹;张杨;王仁;赵晓燕 - 北京计算机技术及应用研究所
  • 2019-04-24 - 2021-07-02 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种增强现实系统中相机实时跟踪注册方法,其中,包括:选取未知场景下两幅输入图像,利用欧式重建法进行场景初始化,设计关键帧在线选取方法,进行关键帧的实时更新,并基于局部束集调整实现未知场景重建;以关键帧上特征点邻域作为基础数据来表达关键帧,并通过随机分类树算法来训练分类器,进行关键帧的学习和识别任务;基于GPU加速设计SIFT特征点匹配算法,进行特征点匹配;根据特征点匹配结果,设计基于两阶段特征匹配的系统初始化算法,求取相机初始位姿,并基于所述初始位姿状态完成系统初始化。本发明降低了计算量,提高了计算速度,可以满足增强现实系统实时性跟踪注册的需求。
  • 一种相机实时跟踪注册方法
  • [发明专利]一种基于人体姿态的体育训练系统-CN202310013967.2在审
  • 王晓惠 - 河南开放大学
  • 2023-01-05 - 2023-04-25 - G06T17/00
  • 本发明涉及体育训练系统技术领域,且公开了一种基于人体姿态的体育训练系统,包括运动数据合成模块、人体运动信息样本数据库、标准动作数据库、动作评价模块。本发明通过获取人体低维数据信息,利用三维重建信号接入高维模型人体动作,配合数据分析方法,实现实时本地建模,从而提高运动重建精确度,并通过使用近邻图算法减少数据处理时间,提高数据搜索的效率,达到产生实时合成的人体三维数据模型的目的
  • 一种基于人体姿态体育训练系统
  • [发明专利]一种基于结构光扫描的脊柱多阶段配准系统-CN201910522570.X有效
  • 张峰峰;陈龙;孙立宁 - 苏州大学
  • 2019-06-17 - 2021-01-05 - A61B34/20
  • 本发明公开了一种基于结构光扫描的脊柱多阶段配准系统,该系统包括:在病人脊柱上沿脊柱长度方向打上多个标记点,相邻标记点之间形成小块区域;在术前通过CT扫描重建病人脊柱表面的三维图像,得到术前三维图像;在术中向病人脊柱表面投射编码结构光,对病人脊柱表面进行实时扫描,同时,实时采集扫描信息,对病人脊柱表面进行实时重建,得到术中实时三维图像;将术前三维图像和术中实时三维图像中的由全部小块区域组成的整体区域进行配准,得到初始配准参数;根据上一阶段的配准参数本发明的配准系统具体实时性好、精度高的优点。
  • 一种基于结构扫描脊柱阶段系统
  • [发明专利]一种磁感应断层成像实时检测系统-CN202110913814.4在审
  • 何国忠;叶波 - 立本医疗科技(苏州)有限公司
  • 2021-08-10 - 2021-11-05 - A61B5/0522
  • 本发明提出一种磁感应断层成像实时检测系统,包括:传感器模块、信号发生模块、控制模块、无线传输模块和图像重建及信息提取模块,传感器模块由多个具有相同参数的柔性传感器构成一组,通过信号发生模块、控制模块、无线传输模块获得磁感应断层成像相同的测量数据,并进行循环激励、循环检测,图像重建及信息提取模块用于实现断层内的电阻抗图像重建,该系统更便携、成本更低、操作更简单,同时能实现病后的实时检测,能很好地弥补CT、MRI等大型仪器在基层医疗机构的应用空缺
  • 一种感应断层成像实时检测系统
  • [发明专利]一种事故灾情信息实时监测与区域重建方法及系统-CN202210786553.9有效
  • 吴建松;蔡继涛;韩昕格 - 中国矿业大学(北京)
  • 2022-07-06 - 2022-09-20 - G06F16/2458
  • 本申请涉及适用于特定应用的数据处理方法技术领域,提供了一种事故灾情信息实时监测与区域重建方法及系统,该方法包括:获取的事故灾情的实时数据,然后基于预先构建的事故灾情信息预测模型,对事故灾情的时空演化规律进行预测,得到事故灾情的预测结果,如此,能够根据实时监测的数据对事故灾情的演化进行快速预判;最后根据事故灾情的预测结果,通过预先构建的事故灾情风险评估模型进行区域风险重建。如此,通过深度学习模型预先构建事故所在地的三维细节流场,大幅度降低事故的流场计算负担;通过事故灾情风险评估模型实现对事故突发时初始信息不足的情况下的区域重建,实现风险预警和应急决策。
  • 一种事故灾情信息实时监测区域重建方法系统

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