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]一种基于结构光及SiamMask网络的多目标跟踪方法-CN201910686889.6有效
  • 呼子宇;高博;马学敏;宋浩诚 - 燕山大学
  • 2019-07-29 - 2023-03-24 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种基于结构光及SiamMask网络的多目标跟踪方法,引入结构光获取深度图像进一步提高检测精度,同时加入目标检测网络,自动提取目标位置坐标,改进单目标跟踪网络SiamMask,实现多目标的跟踪,提出检测与跟踪之间的匹配算法以及采用深度神经网络Resnet进行重识别,保障多个目标同时检测和跟踪。本方法取代了传统多目标跟踪网络中相关滤波的算法,采用基于深度神经网络的SiamMask网络。SiamMask网络在视频跟踪中是目前精度最高的网络,在IOU阈值为0.5时,VOT数据集上精度达到90%,同时本算法加入深度图像信息,进一步提高检测精度。为了提高网络运行速度,本算法舍弃了SiamMask网络的掩膜分支,后期需要可直接加入,呈现分割图像。
  • 一种基于结构siammask网络多目标跟踪方法
  • [发明专利]双空间环境变化检测与响应机制的动态多目标优化方法-CN202211651124.7在审
  • 马学敏;孙浩;呼子宇;韦钦楠;宋雯婕 - 燕山大学
  • 2022-12-21 - 2023-03-21 - G06F30/27
  • 本发明公开了双空间环境变化检测与响应机制的动态多目标优化方法,该方法包括以下步骤:实现环境变化检测;若当前t时刻的目标值与时间t‑1时刻存储的目标值不同,则判定环境发生变化;若环境变化,则执行PF变化的严重性检测,并采用信息驱动进化策略,获得第一预测种群;对PS变化的严重性进行评估,并采用知识引导记忆策略进行预测,获得第二预测种群;合并第一预测种群及第二预测种群,并通过非支配排序获得第三种群;对第三种群进行优化,直至满足停止标准,否则继续检测环境是否变化;若环境未变化,则直接对第三种群进行优化。本发明可以有效均衡种群的多样性和收敛性,增强在复杂变化问题上的适应性。
  • 空间环境变化检测响应机制动态多目标优化方法
  • [发明专利]一种基于深度学习技术分析多目标对象行为的方法及系统-CN202011382800.6有效
  • 高博;杨景明;宋浩诚;呼子宇 - 燕山大学
  • 2020-12-01 - 2022-09-20 - G06V40/20
  • 本发明提供了一种基于深度学习技术分析多目标对象行为的方法,该方法通过采集多个目标对象的视觉媒体数据,基于所得数据利用目标检测网络对当前帧各目标对象进行定位;然后综合全卷积孪生网络和重识别网络跟踪识别定位后的当前帧各目标对象,获取各目标对象的跟踪结果序列,进而生成各目标对象对应时间段内的骨骼节点序列,并基于其利用时空图卷积网络自动识别,获取各目标对象的行为分析结果序列。采用本发明的上述方案通过设定的跟踪网络结构对各个目标进行连续跟踪识别,结合姿态估计网络对目标的实时行为进行分析,能够均衡运算速度和计算结果精确度的关系,避开现有跟踪技术的缺陷,实用性高,适用范围广,具备良好的应用前景。
  • 一种基于深度学习技术分析多目标对象行为方法系统
  • [发明专利]一种轧制力的预测方法及装置-CN202011610536.7有效
  • 孙浩;叶国良;宋浩诚;呼子宇;曹安冉 - 燕山大学
  • 2020-12-30 - 2022-06-17 - G06N3/04
  • 本申请提供一种轧制力的预测方法及装置,涉及轧制力的预测技术领域,可提高轧制力的预测精度。该方法包括:获取第一训练集和第二训练集;第一训练集包括第一自变量集,第二训练集包括第二自变量集和第二因变量集;第二因变量集包括一个样本子集;每个样本子集对应一种生产参数的数据集,一个样本子集对应的生产参数为轧制力;根据第一自变量集和第一网络训练得到第一子模型;将第二自变量集输入第一子模型,提取目标特征信息集;根据第二因变量集、目标特征信息集和第一模型训练得到第二子模型;采集待预测样本;根据第一子模型对待预测样本进行处理,得到特征参数,将特征参数输入第二子模型,确定待预测样本的轧制力的预测结果。
  • 一种轧制预测方法装置
  • [发明专利]一种基于重构源域任务解的多任务多目标进化算法-CN202111563581.6在审
  • 韦钦楠;杨景明;呼子宇 - 燕山大学
  • 2021-12-20 - 2022-05-13 - G06F9/48
  • 本发明提出了一种基于重构源域任务解的多任务多目标进化算法,在待解决的问题具有一定相似性的前提下,探究任务间的关系,利用基于相关性分析的逆映射模型和目标空间对齐策略重新构建源域任务解,使得源域任务解成为优质解,实现利用源域任务帮助目标域任务优化的过程。本发明利用了逆映射模型将目标空间中的任务的相关性转移到决策空间中,借此利用决策空间的相关性对目标域任务的优化提供极大的帮助。源域任务促进目标域任务优化,目标域优化带动源域任务的进步,两者相辅相成,从而提高算法在多任务环境下的收敛速度和精度。
  • 一种基于重构源域任务多目标进化算法
  • [实用新型]多目标跟踪装置-CN202120244595.0有效
  • 代言;呼子宇;马学敏;郝若欣;高泽航;韩雪敏;许千澳;张舒琪 - 燕山大学
  • 2021-01-28 - 2021-10-22 - F16M13/02
  • 本实用新型提供了多目标跟踪装置,属于跟踪装置技术领域,包括环板一、套设再所述环板一外侧的环板二以及设置在所述环板二一侧的两组箱体,所述环板一外侧开设有滑槽一,所述滑槽一内部滑动设置有若干组滑柱,若干组所述滑柱远离所述滑柱一端与所述环板二内壁固定连接,所述环板一内部螺纹贯穿有若干组螺栓;两组所述箱体一侧均通过支撑板与所述环板二侧壁固定连接,两组所述箱体中间设置有摄像头;采用本实用新型要解决的技术问题是提供一种多目标跟踪装置,通过驱动机构带动环板二转动,进而能够带动摄像头转动,扩大了摄像头的跟踪范围,提高了目标跟踪的准确性。
  • 多目标跟踪装置
  • [实用新型]一种无人自助式点钞装置-CN202020662398.6有效
  • 呼子宇;段思雨;马学敏;张翮翔;高博 - 燕山大学
  • 2020-04-27 - 2020-10-30 - G07D11/50
  • 本实用新型公开了一种无人自助式点钞装置,包括装置本体,所述装置本体的顶部一侧开有置物槽,且置物槽的底部内壁固定连接有电动推杆,电动推杆的活塞杆顶部固定连接有置物板,置物板的四周外壁与置物槽的四周内壁相吻合,所述装置本体的顶部固定连接有保护盖,且保护盖的顶部一侧开有进料口,进料口处在置物槽的正上方,所述保护盖一侧外壁的一端开有出料口,且出料口的一侧固定连接有收集框。本实用新型调节钞票在置物槽内的高度,当转动板和橡胶软垫转动到钞票上方时,使得钞票从收集框内导出,并通过光电传感器记录钞票的出料数量,通过显示屏进行显示,便于进行点钞处理,并使得整个装置拆卸和维修更加方便。
  • 一种无人自助式点钞装置
  • [发明专利]一种基于YOLOv3与SSR的行人检测算法-CN202010667461.X在审
  • 张翮翔;呼子宇;郝若欣;马学敏;高博;高泽航 - 燕山大学
  • 2020-07-13 - 2020-10-20 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于YOLOv3与SSR的行人检测算法,具体步骤如下:首先利用图像采集设备采集到行人的图像,网络自动提取关键帧,将彩色的关键帧进行降维处理转化灰度图像,利用TrAdaBoost生成具有一定迁移学习能力的分类器,对灰度图像的进行分类,若达到预定值,则直接传输到YOLOv3网络中进行行人检测;若未达到预定值,则传输到SSR算法进行图像处理,再传输到YOLOv3算法中进行行人检测,本发明通过使用TrAdaBoost算法对关键帧进行选取分析,生成具有一定迁移学习能力的分类器,使系统整体网络更加智能化。
  • 一种基于yolov3ssr行人检测算法
  • [实用新型]一种基于深度学习的安检人脸识别装置-CN201920706874.7有效
  • 呼子宇;马学敏;高博;魏之慧;孙浩;黄思淇;张翮翔;高泽航 - 燕山大学
  • 2019-05-16 - 2020-04-10 - G06K9/00
  • 一种基于深度学习的安检人脸识别装置,包括箱体,箱体顶端一侧固定安装两根竖杆,两根竖杆分别位于箱体的前后两端,两根竖杆的相对端分别活动安装旋转轴,两根旋转轴的相对端之间通过摄像机固定连接,箱体顶面中部开设凹槽,凹槽的一侧内壁活动安装水平的螺杆,螺杆的一端穿过凹槽的另一侧,螺杆上配合设有螺母,螺母的顶端铰接连接连接杆的一端,连接杆的另一端与摄像机的一侧铰接连接,箱体另一侧开设出风口,箱体底端活动安装数个滚轮。通过本实用新型可以根据平均身高将摄像机调整到一个角度,也能根据身高较高或身高较矮的被检测人员进行角度调整,满足不同身高的检测需要,并且也能根据不同的位置检测需要,将箱体移动至所需位置。
  • 一种基于深度学习安检识别装置

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