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专利名称

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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]一种神经网络的输入数据生成方法和系统-CN201910635150.2有效
发明人：夏广武;杨建 -专利权人： 上海点积实业有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络的输入数据生成方法和系统，包括：获取三维模型数据集和设置的至少一个随机视角；根据三维模型数据集和随机视角确定每个随机视角对应的点云目标数据并保存在内存中；获取目标处理操作；对每个所述点云目标数据进行所述目标处理操作，得到多个输入点云数据，所述输入点云数据用于训练预设深度卷积神经网络模型。该技术方案，可以生成训练深度卷积神经网络模型的输入点云数据，以训练得到深度卷积神经网络模型，通过深度卷积神经网络模型对激光雷达的点云数据进行处理，从而满足不同地形和不同气象条件下的数据处理需求。
一种神经网络输入数据生成方法系统

[发明专利]一种神经网络的输入图像生成方法和系统-CN201910635440.7有效
发明人：杨建;夏广武 -专利权人： 上海点积实业有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络的输入图像生成方法和系统，包括:获取多个目标图像数据；获取目标处理操作；对每个所述目标图像数据进行所述目标处理操作，得到多个输入图像数据，所述输入图像数据用于训练预设深度卷积神经网络模型。该技术方案，可以生成训练深度卷积神经网络模型的标准图像数据，以训练得到深度卷积神经网络模型，通过深度卷积神经网络模型对图像进行处理，而该深度卷积神经网络模型可以将所有使用过滤器的效果包含在其中，从而简化图像的预处理过程，并且可以满足不同噪声环境下的图像处理需求。
一种神经网络输入图像生成方法系统

[发明专利]一种激光雷达的点云数据处理方法和系统-CN201910635164.4有效
发明人：夏广武;杨建 -专利权人： 上海点积实业有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G01S17/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种激光雷达的点云数据处理方法和系统，包括：接收激光雷达的点云数据；利用预设深度卷积神经网络模型对点云数据进行预处理操作，获得处理后的点云数据；输出处理后的点云数据。该技术方案，通过预设深度卷积神经网络模型对激光雷达的点云数据进行处理，如进行点云数据的信号增强和分辨率放大等，这样，使得点云数据无需进行滤波处理，还可以满足不同地形和不同气象条件下的数据处理需求。
一种激光雷达数据处理方法系统

[发明专利]一种生成神经网络训练用数字信号的方法和系统-CN201910635158.9有效
发明人：夏广武;杨建 -专利权人： 上海点积实业有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种生成神经网络训练用数字信号的方法和系统，方法包括：获取多个标准数字信号；获取目标预处理操作；对所述多个标准数字信号进行目标预处理操作，得到多个输入数字信号，所述输入数字信号用于训练预设类型的深度卷积神经网络模型。通过该技术方案，可以生成神经网络训练用数字信号，进而训练深度卷积神经网络模型，通过深度卷积神经网络模型对数字信号进行处理，而该深度卷积神经网络模型可以将所有使用过滤器的效果包含在其中，从而简化数字信号的预处理过程。
一种生成神经网络训练数字信号方法系统

[发明专利]一种神经网络模型确定方法和系统-CN201910635437.5有效
发明人：杨建;夏广武 -专利权人： 上海点积实业有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络模型确定方法和系统，方法包括：获取训练样本信号集合，所述训练样本信号集合包括多组训练样本信号，每组训练样本信号包括标准数字信号和输入数字信号；将所述训练样本信号集合中的输入数字信号输入预设类型的深度卷积神经网络模型中，得到每组训练样本信号对应的训练结果信号；将每个所述训练结果信号与各自对应的训练样本信号中的所述标准数字信号进行对比，得到对比结果；根据所述对比结果确定所述预设类型的深度卷积神经网络模型的神经网络参数。通过该技术方案，可以确定深度卷积神经网络模型，而该深度卷积神经网络模型可以将所有使用过滤器的效果包含在其中，从而简化数字信号的预处理过程。
一种神经网络模型确定方法系统

[发明专利]一种数字信号处理方法和系统-CN201910635176.7有效
发明人：夏广武;杨建 -专利权人： 上海点积实业有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种数字信号处理方法和系统，方法包括：接收待处理的数字信号；利用预设类型的深度卷积神经网络模型对所述数字信号进行对应的预处理操作，获得处理后的数字信号；输出所述处理后的数字信号。通过该技术方案，不需要通过多个过滤器进行信号处理，而只通过深度卷积神经网络模型就可以实现信号处理，该深度卷积神经网络模型可以将所有使用过滤器的效果包含在其中，从而简化数字信号的预处理过程。
一种数字信号处理方法系统

[发明专利]一种图像处理方法和系统-CN201910635438.X在审
发明人：夏广武;杨建 -专利权人： 上海点积实业有限公司
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像处理方法和系统，包括:接收待处理的图像数据；利用预设深度卷积神经网络模型对图像数据进行预处理操作，获得处理后的图像数据；输出处理后的图像数据。该技术方案，通过预设深度卷积神经网络模型对图像进行对应的预处理操作，如进行图像的还原，增强和去噪等操作，这样，不需要通过多个过滤器进行图像处理，而只通过深度卷积神经网络模型就可以实现图像处理，该深度卷积神经网络模型可以将所有使用过滤器的效果包含在其中，从而简化图像的预处理过程，并且可以满足不同噪声环境下的图像处理需求。
图像处理卷积神经网络图像数据预处理操作图像预设过滤器多个过滤器预处理过程输出处理噪声环境去噪还原

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