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]一种时空变化过程动态可视化方法-CN201610409366.3有效
  • 张丰;杜震洪;刘仁义;王巧燕 - 浙江大学
  • 2016-06-12 - 2019-01-25 - G06T15/00
  • 本发明公开了一种时空变化过程动态可视化方法,处于时空中的对象都有很强的时空依赖性和动态性,对时空变化过程进行可视化有助于人们更好地了解时空变化的机理。通过以x、y、t为坐标轴,构建时空点、线、面对象的时空立方体模型,在x、y、t构成的三维空间中,使用时间平面求取相交的时空立方体和时空立方体切面,通过颜色控制、显隐控制和时间平面的逐级递增递减,直观而有效地展现时空对象变化的整个过程,整个过程引入可视性计算和GPU顶点缓存,以提升时空对象的浏览体验和渲染效率。本方法直观而动态地描述时空变化的过程,帮助人们更好地理解时空变化的机理,并保证较好的可视化效率和体验,对于时空现象的研究和应用有着重要的意义。
  • 一种时空变化过程动态可视化方法
  • [发明专利]矢量时空数据变化检测方法及其系统-CN201210208955.7有效
  • 唐新明;史绍雨;汪汇兵;甄涛;欧阳斯达 - 国家测绘局卫星测绘应用中心
  • 2012-06-25 - 2012-11-28 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种矢量时空数据变化检测方法与系统,所述矢量时空数据变化检测方法主要用于针对多时态矢量数据进行变化检测,并进行多时态矢量数据融合,形成具有历史信息的时空数据。该方法针对多时态矢量数据来源方式的不同,可采用多时态数据变化发现方式、增量数据变化发现方式或者人工实时更新变化发现方式来进行所述时空数据的变化发现。本发明可为多时态矢量地理要素确定历史亲缘关系,形成具有历史亲缘关系的时空数据,能够为多时态矢量数据动态表达及时空分析提供数据基础,该方法将会在地理系统及相关行业的软件使用和推广,将会产生良好的社会经济效益
  • 矢量时空数据变化检测方法及其系统
  • [发明专利]一种时空分布迁移下的动态图神经网络预测方法及产品-CN202211462517.3在审
  • 朱文武;王鑫;张泽阳 - 清华大学
  • 2022-11-21 - 2023-03-21 - G06N3/042
  • 本申请实施例涉及深度学习中的图神经网络领域,公开了一种时空分布迁移下的动态图神经网络预测方法及产品,包括:将动态图输入解耦的时空注意网络,得到节点的高阶不变时空表征和节点的高阶变化时空表征;按照节点的邻域和节点的时间戳,对节点的高阶变化时空表征进行抽样和随机替换,得到多种干预分布;根据节点的高阶不变时空表征、节点的高阶变化时空表征和多种干预分布对解耦的时空注意网络进行优化。本申请的方法通过捕捉动态图中变化和不变的模式,消除了变化模式的影响,使动态图注意力网络更依赖于不变模式的特征,在处理存在时空分布迁移的动态图时仍然具有良好的预测能力,有效的提高了动态图注意力网络的分布外泛化能力
  • 一种时空分布迁移动态神经网络预测方法产品
  • [发明专利]一种目标与背景时空光谱相似度分析系统及方法-CN202211305421.6在审
  • 欧阳亚雄;彭锐晖;吕永胜;陈宗阳;汪嘉鑫;温远征 - 哈尔滨工程大学
  • 2022-10-24 - 2023-01-31 - G06V10/74
  • 本发明公开了一种目标与背景时空光谱相似度分析系统及方法,包括:光谱预处理模块、光谱特征提取模块、时空变化规律分析模块、相似度分析模块;目标和背景光谱经光谱预处理模块处理后传输至光谱特征提取模块;光谱特征提取模块对光谱进行特征提取并量化差异,然后传输到时空变化规律分析模块,时空变化规律分析模块分析光谱特征差异随时空变化规律,并将变化规律传输到相似度分析模块;相似度分析模块结合特征差异随时空变化规律,为各个特征分配权重,综合得到一个相似度值本发明考虑了时间维和空间维变化对光谱特征的影响,结合化规律对光谱特征进行权重分配,实现将传统静态光谱特征扩展到动态场景的分析系统及方法。
  • 一种目标背景时空光谱相似分析系统方法
  • [发明专利]基于GPS时空轨迹的路网拓扑变化自动检测方法及系统-CN201510272250.5有效
  • 唐炉亮;靳晨;李清泉;刘章 - 武汉大学
  • 2015-05-25 - 2015-08-26 - G06F17/50
  • 本发明公开了一种基于GPS时空轨迹的路网拓扑变化自动检测方法及系统,包括步骤:步骤1,基于GPS时空轨迹构建局部时空轨迹向量;步骤2,基于路网数据和GPS时空轨迹构建局部道路拓扑向量;步骤3,局部时空轨迹向量和局部道路拓扑向量的相似性度量;步骤4,提取变化轨迹点,并构建变化轨迹点局部范围的道路拓扑关系;步骤5,将变化轨迹点局部范围的道路拓扑关系和原始路网对比,获得路网拓扑变化。本发明可自动检测城市路网的拓扑和图形变化,在提高路网变化检测精度的同时,还可实现路网拓扑和路网图形的变化检测;另外,本发明还具有成本低廉和高效的优点。
  • 基于gps时空轨迹路网拓扑变化自动检测方法系统
  • [发明专利]一种基于粘性流体的群体特征提取方法-CN201210170429.6有效
  • 杨华;苏航;郑世宝 - 上海交通大学
  • 2012-05-28 - 2012-10-10 - G06K9/46
  • 一种基于粘性流体的群体特征提取方法,步骤为:将视频分割为时空块;利用时空变化度量矩阵对信号沿着时间域和空间域上的信号变化进行度量;利用特征值分析的方法构造一个抽象的时空变化场,用以对群体运动的表象特征进行描述;利用粘性流体的切向力分析方法,计算时空力场,用以对群体运动的激励特征进行分析;结合时空变化场、时空力场和位置信息,构造一个时空粘性流体场;利用该粘性流体场实现对群体事件的分析。本发明提取信号的时空变化特征,不需要进行个体的检测和分割,更加适合大规模的群体分析;同时结合了群体的运动和激励特性,能更好的挖掘运动的本质特性,使其在下一步的群体行为分析及异常事件检测中发挥更好的鲁棒性及效率
  • 一种基于粘性流体群体特征提取方法
  • [发明专利]基于改进时空融合模型的积雪日变化监测方法-CN202210290763.9在审
  • 顾玲嘉;王钰涵;任瑞治 - 吉林大学
  • 2022-03-23 - 2022-06-24 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于改进时空融合模型的积雪日变化监测方法,属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。本发明的目的是解决现有积雪产品空间分辨率较低,无法准确获取降雪和融雪等变化的细节问题。本发明采用2幅Landsat8卫星遥感影像和17幅MOD09GA光谱反射率影像作为数据源,使用STDFA时空融合模型获得初步的逐日时空融合影像,由于STDFA模型的时空融合结果存在光谱失真,本发明提出使用Matching‑Pix2pixGAN网络改善STDFA融合模型得到的时空融合结果,最终得到无光谱失真的逐日的时空融合结果,并提取最终时空融合结果的NDSI指数实现对积雪的识别,从而实现连续16天的积雪日变化监测本发明方法能准确地实现积雪日变化监测,捕捉降雪和融雪的变化细节,为融雪径流分析、农业灌溉及生态环境保护提供可靠的分析数据。
  • 基于改进时空融合模型积雪变化监测方法
  • [发明专利]一种基于时空注意力增强的遥感图像变化检测方法-CN202310551648.7在审
  • 于纯妍;李昊勃;宋梅萍;王玉磊;赵恩宇;于浩洋;张强 - 大连海事大学
  • 2023-05-16 - 2023-08-01 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种基于时空注意力增强的遥感图像变化检测方法,包括:将通过遥感图像组获取训练集输入至孪生网络中,得到特征提取后的特征图;其中,进行特征提取的特征包括边缘特征、线特征、形状特征、纹理特征、场景特征和语义特征;将特征提取后的特征图输入至时空信息增强模块,获取时空信息增强特征图;根据时空信息增强特征图获取变化二值图;并对所述孪生网络、时空信息增强模块和解码模块进行训练;获取最终的变化二值图,以对遥感图像的变化进行检测本发明在不增加模型参数的情况下提高模型的准确率,充分捕捉输入数据中的局部特征,在细小变化目标的检测以及变化物体边缘的识别方面具有明显的效果,能够明显提高模型的性能和准确率。
  • 一种基于时空注意力增强遥感图像变化检测方法
  • [发明专利]一种土壤有机碳含量时空预测制图方法-CN202111662553.X有效
  • 王德彩;张雅梅;岳庆玲;郭芳;张志华 - 河南农业大学
  • 2021-12-30 - 2022-10-11 - G01N33/24
  • 本发明提供一种土壤有机碳含量时空预测制图方法,及SOC含量预测技术领域,包括以下步骤:根据平缓地区长时间序列高时空分辨率遥感数据,提取连续变化时空相关因子;定量表征时空相关因子的变化模式,构建平缓地区的含量数字制图环境协同变量;采用随机森林算法方法构建环境协同变量与SOC含量间的预测模型;运行预测模型进行空间预测制图,获得SOC含量数字图;基于初始值数据和模型参数构建RothC模型;根据RothC模型,预测得到SOC密度变化图,将SOC密度变化图转化为SOC含量变化图;将SOC含量变化图中预测年份的预测值与SOC含量数字图中对应的数据相加进行SOC含量时空制图,实现预测年份的SOC含量数字制图。
  • 一种土壤有机含量时空预测制图方法
  • [发明专利]用于估计时空数据的设备和方法-CN201610187158.3有效
  • 张霓;胡卫松 - 日本电气株式会社
  • 2016-03-29 - 2023-10-10 - G06F18/10
  • 本发明提供了一种用于估计时空数据的设备,包括:预处理单元,被配置为将时空数据进行排序并划分为若干级别,计算各个级别中每一个级别上的数据的均值;概率计算单元,被配置为基于划分级别后的数据来计算各个级别之间的时空变化概率;以及估计单元,被配置为基于所述均值和所述时空变化概率来估计时空数据。本发明还提供了一种用于估计时空数据的方法。通过本发明,能够实现污染原因追溯和估计等时空问题的准确度的提高。
  • 用于估计时空数据设备方法

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