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]一种激光雷达波形时刻鉴别方法与在线测距系统-CN201810557731.4有效
  • 李小路;徐立军;谢鑫浩;杨炳伟 - 北京航空航天大学
  • 2018-06-01 - 2022-02-01 - G01S7/487
  • 本发明公开一种激光雷达波形时刻鉴别方法与在线测距系统,实现激光雷达信号波形在线处理与实时测距;激光雷达高速采集与处理单元获取探测与接收单元输出的脉冲信号,高速采集与处理单元的可编程处理器通过波形特征确定目标函数及其拟合参数向量,确定信号有效范围实现波形裁剪;基于裁剪波形在线计算初始拟合目标函数,实时计算初始拟合目标函数和采集信号之差确定残差向量,并行计算残差向量偏导确定雅克比矩阵;基于雅克比矩阵确定残差向量最优情况,在线计算最终拟合目标函数;基于在线拟合参数向量确定脉冲时刻,计算目标距离,将测距数据和波形数据拼合后,上传至上位机显示和存储;本发明可实现在线波形参数向量提取、距离解算和点云生成。
  • 一种激光雷达波形时刻鉴别方法在线测距系统
  • [发明专利]像素值校正方法、装置以及电子设备-CN202211079245.9在审
  • 闵敬丹 - 深圳市汇顶科技股份有限公司
  • 2022-09-05 - 2023-01-06 - H04N23/81
  • 所述像素值校正方法包括:确定目标图像区域中的当前像素单元为中心像素单元;确定中心像素单元的梯度变动与邻域像素单元的梯度变动的趋势一致性;确定中心像素单元的像素值拟合平面与邻域像素单元的像素值拟合平面的方向一致性;在趋势一致性指示梯度变动一致,并且方向一致性指示拟合平面方向一致时,将当前像素单元标记为属于目标图像区域的离焦区域,并且基于目标图像区域的下一像素单元更新当前像素单元;对离焦区域进行像素值校正。本发明实施例的方案准确地校正了离焦区域的中心像素单元的像素值。
  • 像素校正方法装置以及电子设备
  • [发明专利]一种脊椎骨识别装置及方法-CN201710195659.0有效
  • 荆珏华;霍星;钱军;王浩;田大胜;程里;檀结庆;邵堃 - 安徽医科大学第二附属医院
  • 2017-03-28 - 2018-10-26 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种脊椎骨识别装置及方法,所述脊椎骨识别装置包括:图像采集单元、端面识别单元、端面分析单元、包围盒生成单元、图像处理单元;其中,所述端面识别单元基于对图像采集单元采集的脊椎图像完成脊椎骨端面识别并将完成识别过程生成的拟合曲面发送至端面分析单元;所述端面分析单元利用识别出的拟合曲面求出曲面的中心点和法向量,以曲面中心点为原点建立三维空间坐标系,并求出曲面在三维坐标轴三个方向的值域;所述包围盒生成单元基于识别出的拟合曲面中心点和曲面各点在三维坐标轴三个方向的值域确定包围盒的位置和大小并生成包围盒完成脊椎骨截取
  • 一种脊椎骨识别装置方法
  • [发明专利]一种夜晚车辆视频抓拍方法及系统-CN201310627957.4有效
  • 游磊 - 深圳市朗驰欣创科技有限公司
  • 2013-11-28 - 2018-11-16 - G06K9/62
  • 本发明适用于图像处理,提供了一种夜晚车辆视频抓拍方法及系统,所述方法包括以下步骤:在所标定的交通场景的像素面积中,提取强亮度点;对所有强亮度点通过领域连通进行区域生长,获取所有强亮度点连通块;对所述连通块拟合成椭圆区域所述系统包括:强亮度点提取单元,强边缘点提取单元,抑制单元,区域生长单元,椭圆拟合单元。所述夜晚车辆视频抓拍方法及系统通过提取图像中的强亮度点获取到强亮度点的连通块,再将连通块进行椭圆拟合,得到车灯区域的画面,实现了对夜晚车辆的准确、快速地抓拍。
  • 一种夜晚车辆视频抓拍方法系统
  • [发明专利]基于效用差分网络的机器人行为学习模型-CN201010564142.2无效
  • 宋晓;麻士东;龚光红 - 北京航空航天大学
  • 2010-11-29 - 2011-05-18 - G06N3/00
  • 本发明的基于效用差分网络的机器人行为学习模型,包括效用拟合网络单元,差分信号计算网络单元,置信度评价网络单元、动作决策网络单元、动作校正网络单元和动作执行单元,利用该模型实现离线学习过程和在线决策过程。效用拟合网络单元计算得到动作执行后的状态的效用拟合值,差分信号计算网络单元用于计算差分信号,置信度评价网络单元将计算得到的置信度输出给动作校正网络单元,动作决策网络单元输出动作选择函数,动作校正网络单元利用置信度对动作选择函数进行校正,计算每个动作选取的概率值,输出概率最大的动作给动作执行单元执行。
  • 基于效用网络机器人行为学习模型

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