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]一种面向无人机站点群组网的快速波束跟踪方法-CN201910721824.0有效
  • 张鸿涛;郜崇;唐文斐;周明宇 - 北京邮电大学
  • 2019-08-06 - 2021-05-07 - H04W4/08
  • 本发明提出了一种面向无人机站点群组网的快速波束跟踪机制。具体的,用户通过上行波束扫描选择最优波束对与无人机群组建立波束对连接,并将次优波束对作为备份波束对;随着无人机站点和用户的移动,若原服务波束对和备份波束对都无法满足链路性能需求,用户对原服务波束对进行分层的两次波束跟踪;若原服务波束对两次波束跟踪结果仍无法满足波束对链路性能要求,用户对原备份波束对进行分层的两次波束跟踪。本发明的快速波束跟踪方法中增加了快速波速恢复过程,并且基于先前的波束跟踪结果来调整波束跟踪地区,与基于IEEE 802.11ay协议中的波束跟踪方法相比,在保证波束链路性能的同时减少了波束跟踪开销。
  • 一种面向无人机站点组网快速波束跟踪方法
  • [发明专利]一种基于旋翼无人机平台的目标跟踪方法-CN201610355179.1有效
  • 贾春叶;甄子洋;马坤 - 南京航空航天大学
  • 2016-05-26 - 2018-10-12 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种基于旋翼无人机平台的目标跟踪方法。本发明目标跟踪方法通过多尺度的样本采集并结合实时更新的分类器,有效实现了旋翼无人机平台对移动目标的快速准确地在线实时跟踪;本发明在跟踪过程中,根据当前帧的最大分类器响应值以及其相比前一帧的最大分类器响应值的变化情况,并结合前一帧的跟踪性能判定结果,来判定当前帧的跟踪性能是否稳定,当跟踪性能不稳定时,及时对分类器的分类结果进行修正,可有效防止目标跟踪过程中由于遮挡而导致的跟踪目标丢失。相比现有技术,本发明有效实现了旋翼无人机平台对移动目标的快速准确地在线实时跟踪,且具备多尺度跟踪特性,跟踪性能更好,算法复杂度更低,实时性更好,对硬件资源的要求较低。
  • 一种基于无人机平台目标跟踪方法
  • [发明专利]一种快速移动目标的跟踪方法及装置-CN201710039665.7在审
  • 李宜博;王运节;张如高 - 博康智能信息技术有限公司上海分公司
  • 2017-01-19 - 2017-06-27 - G06K9/62
  • 本发明提供的快速移动目标的跟踪方法,首先获取目标物体的原始位置,根据该位置对目标物体进行跟踪,得到跟踪位置,然后计算所述跟踪位置与目标物体的原始位置的相似度,若所述相似度小于预设阈值,通过级联检测器获取多个候选跟踪区域,将所述候选跟踪区域聚类置信度最高的区域为跟踪结果。该方案中,通过级联检测器对跟踪结果进行校对,如果与原始位置的差别太大,则说明目标快速移动而导致跟踪失败,此时则通过级联检测器检测出现目标物体的多个区域,通过聚类选择最优的区域作为跟踪结果。方法能够克服现有算法在目标快速移动条件下跟踪失败的情况,改善现有算法的性能
  • 一种快速移动目标跟踪方法装置
  • [发明专利]一种自适应动态面控制器结构及设计方法-CN201510181093.7在审
  • 彭周华;刘陆;王丹 - 大连海事大学
  • 2015-04-16 - 2015-07-01 - G05B13/02
  • 本发明公开了一种自适应动态面控制器结构及设计方法,本发明在自适应动态面控制的基础上增加了误差反馈单元,虚拟给定信号能够根据反馈的跟踪误差信息进行调整,尤其当跟踪误差较大时,虚拟给定信号能够快速调整以减小跟踪误差,克服了由跟踪误差引起的控制系统暂态性能差的问题。误差反馈单元的引入,能够有效地避免执行器陷入饱和,并减小因控制输入信号抖颤给执行器带来的机械损坏;能够使得神经网络快速地光滑地逼近被控系统中的不确定性,在不牺牲控制器鲁棒性的同时保证控制系统的跟踪性能;误差反馈单元只在暂态过渡过程中发挥作用,所提出控制器设计方法在提高控制系统暂态性能的同时保证系统稳态性能
  • 一种自适应动态控制器结构设计方法
  • [发明专利]一种联合概率数据关联的视频多目标快速跟踪方法-CN201010117290.X无效
  • 王耀南;万琴 - 湖南大学
  • 2010-03-04 - 2010-07-21 - G06T7/20
  • 本发明针对监控范围较大、目标外观特征少的视频多目标数据关联及跟踪问题,仅利用目标运动特征,提出了一种基于改进的联合概率数据关联JPDA的复杂情况下视频多目标快速跟踪方法,即一种联合概率数据关联的视频多目标快速跟踪方法本方法采用简化的穆尔蒂算法求JPDA的最优K个联合事件,大大降低了计算复杂度;根据JPDA的关联概率讨论目标的运动情况,分析在多目标新出现、遮挡、消失、分离等复杂情况下当前帧量测与跟踪目标的数据关联问题,获取复杂运动的多目标跟踪轨迹。本发明提出的方法能实现较大监控范围下视频多目标的快速跟踪,并能大大提高跟踪性能
  • 一种联合概率数据关联视频多目标快速跟踪方法
  • [发明专利]基于Kalman目标预测多特征压缩融合的快速运动目标跟踪方法-CN201710747279.3有效
  • 张霓;章承成;何熊熊 - 浙江工业大学
  • 2017-08-28 - 2020-08-11 - G06T7/277
  • 本发明为基于Kalman目标预测多特征压缩融合的快速运动目标跟踪方法,包括:1.在特征提取阶段,对多特征进行压缩,以降低特征维数、减少训练时间。2.采用背景加权技术对压缩后的多特征进行自适应融合,形成跟踪使用的特征向量,以有效降低相似物和遮挡的干扰。3.在跟踪过程中,采用Kalman滤波预测目标位置,并进行目标跟踪优化:(1)在分类过程中,计算样本位置与Kalman预测位置的距离权重,然后将该权重输入贝叶斯分类器,以增强分类性能、降低错误跟踪率。(2)在参数更新过程中:采用自适应学习率代替恒定不变的学习率,以减小噪声对分类性能的干扰。本发明可以有效提高在复杂情况下快速运动物体的跟踪准确率。
  • 基于kalman目标预测特征压缩融合快速运动跟踪方法
  • [发明专利]一种基于改进Sigmoid函数的混合跟踪微分器设计方法-CN202210931564.1在审
  • 宋传明;杜钦君;许菲 - 山东理工大学
  • 2022-08-04 - 2022-10-18 - G05B11/42
  • 本发明涉及信号跟踪与处理领域,具体提供一种基于改进Sigmoid函数的混合跟踪微分器设计方法。所述方法包括:针对传统跟踪微分器难以兼顾跟踪快速性和收敛稳定性的问题,设计一种基于改进Sigmoid函数的混合跟踪微分器。改进的Sigmoid函数在传统的Sigmoid函数的基础上增加了幅值因子和指数因子,具备调节跟踪函数在平衡点附近凹凸性质的能力,有助于提高收敛稳定性;设计的混合跟踪微分器包含线性和非线性收敛过程,跟踪微分器的状态量在远离平衡点时以线性函数的趋势收敛,而在靠近平衡点时以改进Sigmoid函数的趋势进行收敛,从而在提高收敛稳定性的同时保证了跟踪微分器全局收敛的快速性。相较于其他跟踪微分器,本发明在兼顾信号跟踪快速性的同时提高了信号的收敛稳定性,增强了跟踪微分器的动态性能和降噪能力,具有工程实用性。
  • 一种基于改进sigmoid函数混合跟踪微分设计方法

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