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- [发明专利]基于深度图像的运动物体分割方法及系统-CN202010297075.6有效
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王贺升;刘怡伶
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上海交通大学
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2020-04-15
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2023-10-20
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G06T7/215
- 本发明提供了一种基于深度图像的运动物体分割方法及系统,包括:步骤M1:接收传感器数据获得初始深度图,对初始深度图进行预处理获得深度图像;步骤M2:接收连续两帧深度图像并分别利用卷积神经网络进行特征提取,得到连续两帧深度图各自的空间特征;步骤M3:接收连续两帧的空间特征,并利用循环神经网络进行特征提取,得到时序空间特征;步骤M4:接收时序空间特征,通过上采样分割出当前时刻深度图像里的运动物体,得到初始分割结果;本发明基于具有多种复杂场景的公开数据集KITTI训练,提高了对复杂场景和环境变化的适应能力,且训练得到的模型不受传感器平台型号参数等限制,提高了算法应用的便捷性。
- 基于深度图像运动物体分割方法系统
- [发明专利]齿轮箱错误类别标签修正系统及方法-CN202010708530.7有效
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黄亦翔;张旭
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上海交通大学
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2020-07-22
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2023-10-20
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G06F18/213
- 一种齿轮箱错误类别标签修正系统及方法,该系统包括:时域特征提取融合模块、样本权重赋予模块、错误标签筛选模块和错误标签修正模块,时域特征提取融合模块提取并拼接齿轮箱振动信号不同模态分量的时域统计特征,样本权重赋予模块通过堆栈自编码获得时域统计特征的降维特征后,使用孤立森林改变不同样本在堆栈自编码训练中的权重,并估计出错误标签的比例,错误标签筛选模块对降维特征通过聚类方法挑选出错误标签率低的样本,错误标签修正模块根据错误标签率低的样本以及权重进行分类器训练,获取所有样本的信息熵,根据信息熵阈值实现样本标签的修正。降低错误的标签对分类器训练的不良影响,提高错误标签修正的正确率。本发明能够将错误标签样本的比例降低到2.5%以内。
- 齿轮箱错误类别标签修正系统方法
- [发明专利]基于Micro-LED的片上传感集成装置-CN202111024868.1有效
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郭小军;韩磊;唐伟;李骏
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上海交通大学
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2021-09-02
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2023-10-20
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H01L31/12
- 本发明涉及一种基于Micro‑LED的片上传感集成装置。所述基于Micro‑LED的片上传感集成装置包括:衬底;Micro‑LED芯片,位于所述衬底上,包括沿垂直于所述衬底的方向依次叠置的N‑GaN层、多量子阱层、P‑GaN层和芯片阳极;第一封装层,覆盖所述衬底并包覆所述Micro‑LED芯片;功能传感结构,位于所述第一封装层上,且与所述Micro‑LED芯片错开设置,所述功能传感结构包括光敏有机薄膜晶体管、光电二极管中的一种或者两者的组合,所述光敏有机薄膜晶体管和所述光电二极管的制程温度均低于200℃;第二封装层,至少包覆所述功能传感结构。本发明免去了巨量转移及键结工艺所带来的良率、工艺复杂度、成本等问题。
- 基于microled传感集成装置
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