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]一种多特征目标识别方法-CN202111305152.9在审
  • 刘博;曾议芝 - 中国航空无线电电子研究所
  • 2021-11-05 - 2022-02-01 - G06K9/62
  • 本发明公开了提供一种多特征目标识别方法,属于目标识别技术领域,该方法包括:获取多个传感器采集的待识别目标的特征数据,所述待识别目标的特征数据包括待测样本数据;根据目标样本数据集与待测样本数据生成三角模糊数;根据目标样本数据集与待测样本数据的三角模糊数匹配生成各目标类型下每个目标特征的中智集表示;将各目标类型下每个目标特征的中智集表示转化为基本概率指派;使用加权平均融合各目标类型下每个目标特征的基本概率指派,得到各目标类型的基本概率指派;融合各目标类型的基本概率指派,根据融合结果确定待识别目标所属目标类型;输出待识别目标所属目标类型,该方法能提高目标识别的准确率,用于多特征目标识别。
  • 一种特征目标识别方法
  • [发明专利]基于域适应的深度去模糊方法-CN202210648027.6在审
  • 朱宇;张艳宁;衡琪;杨钰祺;黄剑;张兵;孙瑾秋 - 西北工业大学
  • 2022-06-08 - 2022-08-16 - G06T5/00
  • 本发明提供了一种基于域适应的深度去模糊方法,结合一种基于密集残差块的图像去模糊模块和一种基于生成对抗网络的域转换模块,从真实及合成动态场景下模糊图像间域差异出发,在不增加内容对齐的图像对的前提下,提升图像去模糊网络在真实动态场景模糊图像上的适应能力,构建训练基于域适应的深度动态场景去模糊网络。本发明解决了深度图像去模糊方法在动态场景模糊图像上适应能力差的技术难题,在公开的GoPro数据集上的测试指标优于同类型的其他算法,提升了现有方法对动态场景下图像去模糊适应能力差的问题,对去模糊问题关心的图像边缘提取能力适应性更强
  • 基于适应深度模糊方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的图像运动模糊盲去除算法-CN202010422022.2在审
  • 孟庆松;石烁 - 哈尔滨理工大学
  • 2020-05-18 - 2020-08-28 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的图像运动模糊盲去除算法,涉及图像的运动模糊技术领域;它的算法如下:步骤一:采用深度学习的方法,在仅具有一张未知模糊图像的情况下,复原出清晰图像;步骤二:建立图像运动模糊的问题模型;步骤三:确定神经网络类型;步骤四:确定网络的总体结构,进行神经网络的具体设计;步骤五:查找并选定网络训练使用的数据集;准备工作完成后,进行训练实验,分析实验结果并总结,进行进一步调试;本发明能够在一次网络前馈传播中,同时预测多个模糊核的像素级模糊参数,并给出清晰图像复原结果;减小模糊参数估计的误差、提高模糊参数估计的精度;加快算法的运行速度、减小占用的存储空间。
  • 一种基于深度学习图像运动模糊去除算法

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