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]一种视频异常行为检测方法-CN201510707784.6有效
  • 陈华华;盖杰;郭春生 - 杭州电子科技大学
  • 2015-10-27 - 2018-09-25 - G06K9/00
  • 本发明的步骤是:首先,对视频序列采用三尺度不变特征变换描述子提取目标时空块特征。其次,以时空块作为节点,计算节点时空特征的时间与空间混乱属性,并结合节点中目标光流速度及各个节点之间的Kullback‑Leibler距离构建时空检测模型。本发明为不同位置的时空块训练出不同的光流阈值,消除了目标距离摄像头远近对光流特征提取造成的影响,局部时空特征与全局信息相结合对局部异常行为与全局异常行为都具有较好的检测效果,且提高了检测率。
  • 一种视频异常行为检测方法
  • [发明专利]变异性心电信号时空特征提取方法-CN202310671696.X在审
  • 刘秀玲;熊鹏;张杰烁;杜海曼;李昆霖;何聪 - 河北大学
  • 2023-06-08 - 2023-09-12 - A61B5/318
  • 本发明涉及一种变异性心电信号时空特征提取方法,包括以下步骤:S1、获取原始心电信号;S2、构建时空特征提取模型;S3、利用时空特征提取模型提取心电信号的时空特征;S4、构建异常信号检测模型;S5、使用异常信号检测模型对心电信号异常进行检测本发明是一种基于深度学习的心电信号异常检测算法,它融合了基于Transformer的模型和基于CNN的模型,可以有效地提取心电信号的时空特征并检测异常。本发明不仅考虑了导联之间的相互关系,还利用一卷积和二卷积提取相关的特征信号进行异常检测,从而提高了检测的精度,并具有更高的准确性、敏感性、特异性和F1评分。
  • 变异性电信号时空特征提取方法
  • [发明专利]一种参数化全场视觉振动模态分解方法-CN202011164566.X有效
  • 何清波;刘振;李天奇;彭志科 - 上海交通大学
  • 2020-10-27 - 2023-02-17 - G06F18/10
  • 本发明公开了一种参数化全场视觉振动模态分解方法,涉及振动模态参数辨识技术领域,所述方法包括如下步骤:步骤1、时域模态坐标参数化;步骤2、空域模态振型参数化;步骤3、时空域参数化模态叠加模型构建;步骤4、参数化模态叠加模型的时空域联合优化;步骤5、参数矩阵分解与模态重构。通过本发明的实施,避免了视觉高空间分辨率优势带来的高自由度计算难题,解决了高、全场视觉振动模态的精确分解与参数辨识问题,同时抑制视觉振动数据中存在的复杂时空域背景噪声,提高了计算能力与计算效率。
  • 一种参数全场视觉振动分解方法
  • [发明专利]遥感影像数据的三时空模拟方法和装置-CN202110508083.5在审
  • 高崟;刘建军;刘剑炜;车健;翟召坤;赵文豪;王儒;赵变利 - 国家基础地理信息中心
  • 2021-05-10 - 2021-07-02 - G06F3/14
  • 本发明提供遥感影像数据的三时空模拟方法和装置,包括:获取遥感影像数据;根据预设的Geohash‑T多层级时空标准规则格网,对遥感影像数据进行构建得到包括时间戳的网格索引;将网格索引发送给客户端,客户端对网格索引解析得到预设地理范围和当前视窗显示层级;对预设地理范围和当前视窗显示层级进行处理得到多个目标影像块;将多个目标影像块发送给客户端,客户端在三地形上叠加显示多个目标影像块,根据网格索引的时间戳按时序组织目标影像块,避免了对遥感影像数据进行分幅裁切和拼接的处理过程,节省了工作量;通过影像时空网格调度与三模拟,反映三地表空间的时间连续变化情况,满足自然资源和生态环境等精细化管理要求。
  • 遥感影像数据三维时空模拟方法装置

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