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]一种弱光下的目标检测方法-CN202310959818.5在审
  • 王磊;陈家伟;滕洲;李子龙;尹锐;任颜萍 - 重庆大学
  • 2023-07-28 - 2023-10-24 - G06T5/00
  • 本发明弱光下的目标检测方法,其包括步骤:一)创建弱光目标检测数据集;二)对弱光目标检测数据集中的图像进行图像增强预处理,然后对图像增强预处理后的弱光图像进行数据增强处理;三)对目标检测模型的参数量进行缩减;四)用经步骤二)处理后的图像数据训练经步骤三)处理的目标检测模型,得到训练合格的目标检测模型;五)用经步骤四)训练得到的目标检测模型对弱光目标进行检测。本发明提高了对弱光下目标检测的准确率、模型泛化能力更强,检测效率更高
  • 一种弱光环境目标检测方法
  • [发明专利]一种基于多任务共享网络的机器人弱光抓取检测方法-CN202110215147.2有效
  • 陈路;钱宇华;吴鹏;王克琪 - 山西大学
  • 2021-02-25 - 2022-05-31 - G06V20/00
  • 本发明公开了一种基于多任务共享网络的机器人弱光抓取检测方法,属于计算机视觉与智能机器人技术领域。本发明通过图像采集保证弱光与正常光照环境下拍摄图像的严格匹配,构建相应的数据集d,再采用Darknet‑53作为骨干网络构建弱光抓取检测模型,提取具有强特征表达能力的多尺度特征,通过并行级联抓取检测模块和图像增强模块,分别实现抓取检测和弱光图像增强任务;从数据集d中随机选取训练样本,利用弱光抓取检测模型进行预测,当损失值在迭代次数iter内的变化小于阈值t时,抓取检测模型G已收敛,即模型G训练完成;对于在弱光下拍摄的图像Ilow,将其输入已训练的模型G,得到预测的抓取框参数及增强后图像,完成弱光抓取检测任务。
  • 一种基于任务共享网络机器人弱光环境抓取检测方法

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