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]动态激光雷达建模方法-CN202211541421.6在审
  • 梁鼎豪;于学海 - 苏州博旭数据科技有限公司
  • 2022-12-02 - 2023-04-07 - G01S17/933
  • 本申请提供了动态激光雷达建模方法,属于航拍监测技术领域。动态激光雷达采集建模过程如下:S1、航迹规划,接收到地面导航系统指令信号,无人机飞控平台控制无人机飞行高度高过所有障碍物,并按照规划设定的航线进行多次飞行采集数据,S2、数据回馈,无人机飞控平台将数据采集单元采集的河道数据经无线网络发动送至地面导航系统,S3、建模处理,地面导航系统对采集到的河道数据进行3D建模,形成3D模型,S4、分析对比,找出不同时期地面导航系统内部存储的原河道3D模型,与步骤S3中的3D模型进行分析对比,找到不同点,标注出来动态物件的变化,确定河道的是否遭到破坏以及宽窄变化。
  • 动态激光雷达建模方法
  • [发明专利]飞机尾涡识别方法、装置、可读介质及电子设备-CN202010320841.6有效
  • 潘卫军;段英捷 - 中国民用航空飞行学院
  • 2020-04-22 - 2022-06-10 - G01S17/933
  • 本发明涉及一种飞机尾涡识别方法、装置、可读介质及电子设备。该飞机尾涡识别方法,基于深度学习技术,采用预设深度学习模型对滤除了背景大气风场影响的第一待处理风场分布图进行处理,识别所述第一待处理风场分布图中是否包含尾涡,及在含有尾涡时输出表征至少一只尾涡的位置坐标。本发明提供的技术方案,基于深度学习技术,使机器自动学习到尾涡特征,通过大量图像集训练,能够自动识别尾涡,且具有较高的尾流识别率和较低虚警率;且用于被识别的图像为滤除了背景大气风场影响的第一待处理风场分布图,考虑了气象环境变化因素,提高了尾涡的匹配度和识别率。
  • 飞机识别方法装置可读介质电子设备
  • [发明专利]机载激光雷达点云生成方法及系统-CN202111336888.2有效
  • 郭静 - 成都航维智芯科技有限公司
  • 2021-11-12 - 2022-06-07 - G01S17/933
  • 本发明机载激光雷达点云生成方法及系统涉及机载激光雷达,通过当前计算周期内的GNSS数据和IMU数据,并结合前一计算周期内优化后的第一位姿信息,获得当前周期的第一位姿信息,通过将激光雷达数据和局部地图进行匹配,获得第二位姿信息,在当前滤波周期内对最新的第一位姿信息和最新的第二位姿信息进行融合滤波,获得当前滤波周期对应的第三位姿信息和位姿信息误差,对所述第三位姿信息以及第二数据进行空间变换,获得当前滤波周期内的点云数据,解决了机载激光雷达生成的点云数据精度受卫星信号和环境因素影响过大的问题,本发明适用于机载激光雷达。
  • 机载激光雷达生成方法系统
  • [发明专利]一种植保机用激光雷达系统-CN202210036153.6在审
  • 崔祥志;吴海军;崔馨月;吴俊博 - 山东兆源智能科技有限公司
  • 2022-01-13 - 2022-04-29 - G01S17/933
  • 本发明公开了一种植保机用激光雷达系统,属于激光雷达技术领域,包括呈上下对称设置的上雷达组件和下雷达组件,上雷达组件和下雷达组件安装在内筒体的内腔中,内筒体的内腔中部固接有双向伸缩缸,双向伸缩缸设有可双向推进的伸缩杆,伸缩杆的头部分别通过推板与上雷达组件和下雷达组件固定连接;内筒体的内壁面上固接有两个上下设置的弹性套,弹性套的内壁面与上雷达组件和下雷达组件的外壁面滑动连接;本发明提供的一种植保机用激光雷达系统,可以具备360度全向识别障碍物的能力,且测得的障碍距离精确,提升植保机在植保作业的安全性;避免受到光线的影响,允许植保机傍晚甚至夜间作业仍然能保障安全性。
  • 一种植保激光雷达系统
  • [发明专利]基于特征选择的全波形机载激光雷达地物分类方法及系统-CN201911105784.3有效
  • 张良;张帆;金贵;梁昌迅 - 湖北大学
  • 2019-11-13 - 2022-04-05 - G01S17/933
  • 本发明涉及一种基于ReliefF特征选择的全波形机载激光雷达地物分类方法。该方法包括:对机载激光雷达全波形数据进行高斯分解,获取回波参数并使用LM算法进行优化;基于不同几何邻域提取机载激光雷达数据点云特征,利用优化后的回波参数提取全波形数据的波形特征;将机载激光雷达数据中的点云特征和全波形数据的波形特征相融合,使用ReliefF算法对各特征在分类时的重要性进行评价;进行特征选择,分析多种特征组合对不同地物分类效果的影响,利用随机森林分类器进行地物分类。本发明利用机载激光雷达点云数据与全波形数据,通过特征提取与选择找到分类的最优特征组合,从而达到实现高精度地物多分类的目的。
  • 基于特征选择波形机载激光雷达地物分类方法系统

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