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]嘴唇运动检测设备和方法-CN201110077483.1在审
  • 严望 - 夏普株式会社
  • 2011-03-18 - 2012-09-19 - G06K9/00
  • 本发明提供了一种基于视频的嘴唇运动检测设备,包括:脸部查找单元,从输入的视频帧中查找脸部;嘴部区域提取单元,从找到的脸部中提取嘴部区域;视觉特征提取单元,针对时空窗中每个像素提取时空平面的梯度和时空平面的局部二元模式LBP码中至少一种,然后基于该提取结果提取嘴部区域的视觉特征;以及检测单元,基于所提取的嘴部区域的视觉特征来检测嘴唇运动。本发明还提供了一种基于视频的嘴唇运动检测方法。本发明无需针对特定用户进行再训练或适配,提高了检测的准确性。
  • 嘴唇运动检测设备方法
  • [发明专利]一种食品色素化学检测装置及其检测方法-CN201811503914.4有效
  • 刘楠;吴阳;刘榕 - 刘楠
  • 2018-12-10 - 2021-03-12 - G01N21/29
  • 本发明涉及一种食品色素化学检测装置及其检测方法,包括底板、检测装置和进料装置,所述的底板上端中部安装有检测装置,检测装置上端中部安装有进料装置。本发明可以解决现有的膨化食品在进行色素检测时,存在检测效果差、检测时不能将食品中的色素快速提取出来、对提取出来的色素与比色卡进行对比时会存在视觉误差等难题,可以实现对食品色素进行快速提取以及色素与比色卡快速对比检测的功能,具有检测效果好、可以将食品中的色素快速提取收集、提取出来的色素可以直接与不同的比色卡进行对比的优点。
  • 一种食品色素化学检测装置及其方法
  • [发明专利]文本信息结构化提取方法及装置-CN202011597136.7有效
  • 常战国;郭流芳;张毅;杨必韬;李壮;路浩南 - 贝壳技术有限公司
  • 2020-12-28 - 2023-01-06 - G06V30/414
  • 本发明提供一种文本信息结构化提取方法及装置,该方法包括:利用文本检测识别模型对待处理图片进行文本识别,输出文本检测框的坐标及对应的文本内容;利用目标区域检测模型对待处理图片进行检测检测出待进行文本信息提取的目标区域后,输出目标区域的坐标;根据文本检测框的坐标和目标区域的坐标,计算文本检测框和目标区域的交叠比;将交叠比和预设阈值进行比较;若交叠比大于预设阈值,则提取相应的文本检测框对应的文本内容,并按照业务字段进行结构化输出本发明提供的文本信息结构化提取方法及装置,通过进行文本检测和目标区域检测,在文本检测框和目标区域的交叠比大于预设阈值时提取相应的文本内容,实现了非规则文本的结构化提取
  • 文本信息结构提取方法装置
  • [发明专利]一种行人检测方法-CN201611043194.9在审
  • 陈锡清 - 南宁市浩发科技有限公司
  • 2016-11-21 - 2017-05-31 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种行人检测方法,包括以下步骤1)采集行人视频图像,对源图像进行预处理;2)行人初级检测提取大量图像用作训练样本;用改进的HOG特征提取方法进行特征提取;根据提取特征数据构建一个二值分类器,对分类器进行样本训练;通过分类器进行识别,得到初级行人检测结果;3)行人精确检测提取大量图像用作训练样本;采用集合通道特征提取方法进行颜色、梯度、直方图特征的提取,采用相邻尺度特征近似计算方法计算相邻尺度特征;采用Adaboost对其训练得到最终强分类器用于目标分类;对初级行人检测结果图像采用分类器进行分类,得到精确行人检测结果。
  • 一种行人检测方法
  • [发明专利]一种对象检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210474975.2在审
  • 陆强 - 际络科技(上海)有限公司
  • 2022-04-29 - 2022-08-12 - G06V10/44
  • 本发明提供一种对象检测方法、装置、电子设备及存储介质,获取包括对象的图像;将所述图像输入至对象检测模型中,并从所述图像中得到第一对象区域图像结果;其中,所述对象检测模型是基于对象训练样本及其对应的目标真值训练得到的;所述对象检测模型包括第一特征提取网络以及第二特征提取网络;所述第一特征提取网络通过神经网络实现对对象区域特征的提取;所述第二特征提取网络,通过将第一特征提取网络的输出作为输入,通过对对象区域内的特征融合仅对对象区域进行标识特征的提取,所述对象检测模型包括直接通过将对象图像输入对象检测模型进行检测,实现了端到端的训练,也提升了对象检测效果。
  • 一种对象检测方法装置电子设备存储介质
  • [实用新型]核酸提取、扩增及检测一体试剂卡-CN201921124654.X有效
  • 肖杰华;陶伟;石西增 - 东莞博识生物科技有限公司
  • 2019-07-16 - 2020-05-12 - C12M1/34
  • 本实用新型涉及生物检测技术领域,尤其是涉及一种核酸提取、扩增及检测一体试剂卡。核酸提取、扩增及检测一体试剂卡包括试剂卡主体及设在试剂卡主体上的液体包组件、样品放置区、驱动组件、核酸提取区、核酸扩增区、核酸检测区和微通道系统;样品管安装在样品放置区,样品放置区还设有用于刺破样品管的刺破组件;微通道系统将驱动组件与核酸提取区、核酸扩增区和核酸检测区连通,并且在驱动组件与核酸提取区、核酸扩增区和核酸检测区之间的各个微通道上均设有阀门,以使驱动组件能够与核酸提取区、核酸扩增区和核酸检测区中的任意一个单独连通缓解现有技术中存在的核酸提取、扩增及检测三个步骤独立操作繁琐复杂,易受到污染的技术问题。
  • 核酸提取扩增检测一体试剂
  • [发明专利]音频处理装置以及音频处理方法-CN201710059473.2有效
  • 黑木智彦 - 佳能株式会社
  • 2017-01-24 - 2022-05-24 - G10L21/0208
  • 所述音频处理装置包括噪声分量提取单元、去除单元和检测单元。所述噪声分量提取单元进行,用于从由与摄像装置相对应的声音拾取装置拾取的声音数据中提取噪声分量的噪声分量提取处理。所述检测单元从由摄像装置拍摄的图像中检测摄像对象的状况。所述噪声分量提取单元进行,用于使噪声分量提取处理适应由声音拾取装置拾取的声音数据的学习处理。所述噪声分量提取单元根据由检测单元检测到的摄像对象的状况,改变在学习处理中使噪声分量提取处理适应声音数据的速度。
  • 音频处理装置以及方法
  • [发明专利]检测垃圾软件的方法、装置及电子设备-CN202210193533.0在审
  • 宋长皓 - 展讯通信(天津)有限公司
  • 2022-03-01 - 2022-05-27 - G06F21/56
  • 本申请实施例提出了一种检测垃圾软件的方法、装置及电子设备,所述方法包括:从待检测软件中提取出待检测特征;利用预设规则对所述待检测特征进行检测,得到第一检测结果;将所述待检测特征输入训练好的分类预测模型进行检测,得到第二检测结果,其中,所述训练好的分类预测模型是由逻辑回归模型LR特征提取器、域分解机模型FFM特征提取器和深度神经网络模型DNN特征提取提取的多种特征进行组合训练得到;根据所述第一检测结果和所述第二检测结果得到最终的检测结果,上述方法实现了在不大幅增加耗时和训练代价的情况下提高检测效率。
  • 检测垃圾软件方法装置电子设备
  • [发明专利]基于RASP提取webshell软件基因进行webshell检测的方法-CN201811002803.5有效
  • 文伟平;叶晓亮 - 北京大学
  • 2018-08-30 - 2021-07-09 - G06F11/36
  • 本发明公布了一种基于RASP技术提取webshell软件基因的方法,通过部署标记探针和部署检测探针提取webshell软件基因,可用于webshell检测;包括:对现有的webshell提取webshell具有共性的软件基因;确定待检测系统代码的参数输入点,提取输入参数,提取其软件基因并进行完善,作为待检测系统代码的静态基因;部署RASP:确定待检测系统代码的参数输入点,通过插入标记探针标记参数输入;确定待检测系统的函数插入点,部署检测探针;获取被插入检测探针的待检测代码的上下文,同时根据检测探针检测结果,形成待检测代码的行为基因;软件基因可与webshell基因库、病毒木马基因库进行比对,判断是否是webshell。本发明能够提高检测webshell的准确率和效率,可广泛应用。
  • 基于rasp提取webshell软件基因进行检测方法
  • [发明专利]一种基于对抗生成网络的域泛化目标检测方法-CN202310999356.X在审
  • 张弘;周炫锋;杨一帆;李亚伟 - 北京航空航天大学
  • 2023-08-09 - 2023-10-13 - G06V10/40
  • 本发明公开了一种基于对抗生成网络的域泛化目标检测方法。首先构造特征提取网络对输入图像特征进行提取;构造域激励注意力模块对特征提取网络提取的特征进行进一步提取,提高其域泛化能力;构造特征金字塔网络FPN对特征提取网络特征进行多尺度融合;构造对抗生成网络正则化模块,将FPN提取的特征与标准高斯分布进行对齐,避免FPN过拟合;构造检测头网络,预测检测目标的位置、类别与目标中心位置;构造目标中心对齐模块,对FPN提取的特征进行对抗训练,进一步提升FPN提取特征的域泛化能力本发明采用的网络结构设计合理,能够克服现有目标检测方法提取特征泛化能力弱等问题,增强目标检测的鲁棒性。
  • 一种基于对抗生成网络泛化目标检测方法

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