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]一种异常行为检测方法和装置-CN202010669473.6在审
  • 陈少涵;胡跃;吴雪阳 - 北京天空卫士网络安全技术有限公司
  • 2020-07-13 - 2020-11-10 - G06F11/34
  • 该方法的一具体实施方式包括:在预定时间间隔内,基于多个数据维度对待检测用户的历史行为数据进行采样,组合多个数据维度的历史行为数据,以生成待检测数组;基于待检测数组生成待检测序列,结合起始概率矩阵、背景显像概率矩阵和转移概率矩阵一同输入隐马尔可夫模型中,以通过模型中的第一算法处理待检测序列,得到最大概率隐藏状态字符串;处理最大概率隐藏状态字符串,得到异常行为序列,计算异常行为序列的异常得分,比对异常得分和预定分值阈值,以识别待检测用户的行为是否异常。
  • 一种异常行为检测方法装置
  • [发明专利]人脸表情识别方法、装置、设备及存储介质-CN202111157668.3在审
  • 孔德松 - 中国平安财产保险股份有限公司
  • 2021-09-29 - 2021-12-31 - G06K9/00
  • 本申请涉及图像处理技术领域,公开了一种人脸表情识别方法、装置、设备及存储介质,方法包括:获取待识别的人脸表情图像序列;在时空维度对人脸表情图像序列进行分割,得到至少一个分块;对各个分块进行特征提取,得到各个分块的时空特征;构建核化稀疏参数组学习模型,并将各个分块的时空特征输入核化稀疏参数组学习模型,得到人脸表情图像序列的重要性权重矩阵,其中,重要性权重矩阵用于描述各个分块的重要性权重;根据各个分块的时空特征和重要性权重矩阵,得到人脸表情图像序列的时空特征向量;通过分类器对时空特征向量进行分类,得到人脸表情的识别结果。
  • 表情识别方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种基于语义实时分析的热控方法及系统-CN202110956575.0有效
  • 杨建仁 - 广州云硕科技发展有限公司
  • 2021-08-19 - 2022-09-09 - G06F16/9532
  • 本发明提供了一种基于语义实时分析的热控方法及系统,通过网络爬虫技术实时采集互联网网页数据和搜索排名的关键词并将采集到的互联网网页数据以其不同的URL划分为多个不同的文本文件进行存储,将读取到的多个不同的字符串通过分词算法切分为多个不同的分词数组得到集合Cps,根据计算搜索排名的关键词在集合Cps中各分词数组的多个关联序列,选取多个关联序列中关键词热度最高的一个关联序列作为关键关联序列发送到客户端,实现了根据实时的搜索热词对多个相关文本的信息筛选和信息提取
  • 一种基于语义实时分析方法系统
  • [发明专利]一种基于层间处理的SHVC视频加密方法-CN202010197574.8有效
  • 王晓东;张佳青;陈晓爱;章联军;吴奇元 - 宁波大学
  • 2020-03-19 - 2023-03-31 - H04N19/30
  • 一种基于层间处理的SHVC视频加密方法,包括对输入视频序列进行处理生成基本层比特流;根据基本层生成层间参考图像时对颜色映射系数进行加密;然后执行增强层编码:对输入视频序列进行变换和量化,且对每一组系数组中两个加密后的语法元素的语法元素以及每组系数组中剩余的其他语法元素进行熵编码;最后输入视频序列经过帧内预测、变换、量化和熵编码以及通过层间参考图像实现的帧间预测,得到增强层比特流;基本层比特流和增强层比特流共同构成输入视频序列编码后的比特流。
  • 一种基于处理shvc视频加密方法
  • [发明专利]一种基于MODIS时间序列数据的土地覆盖分类方法-CN201410675481.6在审
  • 毛学刚;李治;范文义;李明泽;于颖 - 东北林业大学
  • 2014-11-21 - 2015-01-28 - G06K9/66
  • 一种基于MODIS时间序列数据的土地覆盖分类方法,本发明涉及土地覆盖分类领域,本发明要解决传统方法用时长、植被指数的负偏差以及SG重建结果准确性降低的问题,而提出的一种基于MODIS时间序列数据的土地覆盖分类方法,该方法具体是按照以下步骤进行的:1、建立原始曲线;2、对原始曲线进行滤波拟合成初始曲线;3、建立初始曲线像元的无云影像二维数组;4、设置为阈值T,其中,Yi≠yi;5、处理过的原始曲线;6、得到重建后的NDVI年变化曲线;7、提取植被生长季参数组成特征影像;8、决定最终投票分类结果等步骤进行的;本发明应用于基于MODIS时间序列数据的土地覆盖分类领域。
  • 一种基于modis时间序列数据土地覆盖分类方法

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