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]一种基于深度学习的二维流场流线图生成方法-CN202310742586.8在审
  • 张文耀;康子健 - 北京理工大学
  • 2023-06-21 - 2023-10-27 - G06T11/20
  • 本发明涉及一种基于深度学习的二维流场流线图生成方法,属于流场可视化领域。该方法包括:获取二维流场流线图数据集,并进行必要的预处理;将数据集划分为训练集和测试集;构造卷积神经网络模型;采用训练集数据按照一个复合损失函数对模型进行专门训练;将二维流场速度矢量场测试数据输入模型,得到模型生成的流线图。本发明采用基于深度学习的神经网络模型提取流场的多尺度特征,采用由均方方差损失、邻域损失、角度损失和异或损失构成的复合损失函数对网络模型进行专门训练,使训练所得的模型不仅能够生成可视化效果良好的流线图,而且其生成速度远高于传统流线图生成方法。
  • 一种基于深度学习二维流线生成方法
  • [发明专利]图像感知方法、计算机设备、计算机可读存储介质及车辆-CN202211723089.5在审
  • 康子健 - 安徽蔚来智驾科技有限公司
  • 2022-12-30 - 2023-05-02 - G06V20/56
  • 本发明涉及自动驾驶技术领域,具体提供一种图像感知方法、计算机设备、计算机可读存储介质及车辆,旨在解决提高图像感知准确性的问题。为此目的,本发明提供的图像感知方法包括获取车辆采集到的图像帧,采用图像感知模型对图像帧进行图像目标感知;图像感知模型的训练方法包括获取车辆采集到的图像帧和点云帧,根据点云帧获取图像帧的深度信息,根据图像帧及其深度信息对图像感知模型进行图像深度估计的预训练,再根据图像帧及其图像目标标注信息对完成预训练的图像感知模型进行图像目标感知的最终训练。通过上述图像感知方法,不仅可以提高图像感知的准确性,还可以提高图像感知的鲁棒性。
  • 图像感知方法计算机设备可读存储介质车辆
  • [发明专利]图像感知方法、计算机设备、计算机可读存储介质及车辆-CN202211724080.6在审
  • 康子健 - 安徽蔚来智驾科技有限公司
  • 2022-12-30 - 2023-04-18 - G06V20/56
  • 本发明涉及自动驾驶技术领域,具体提供一种图像感知方法、计算机设备、计算机可读存储介质及车辆,旨在解决提高图像感知准确性的问题。为此目的,本发明提供的图像感知方法包括获取车辆采集到的图像帧,采用图像感知模型对图像帧进行图像目标感知;图像感知模型的训练方法包括获取能够对图像帧进行图像深度估计的教师模型,采用知识蒸馏方法,使教师模型指导图像感知模型使用图像帧进行图像深度估计的预训练,根据图像帧及其图像目标标注信息对完成预训练的图像感知模型进行图像目标感知的最终训练。通过上述图像感知方法,不仅可以提高图像感知的准确性,还可以提高图像感知的鲁棒性。
  • 图像感知方法计算机设备可读存储介质车辆
  • [发明专利]一种神经网络模型蒸馏方法、装置及存储介质-CN202111132667.3在审
  • 康子健;张培圳 - 北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
  • 2021-09-26 - 2023-03-31 - G06V10/25
  • 本公开是关于一种神经网络模型蒸馏方法、装置及存储介质。神经网络模型蒸馏方法包括:确定目标图像,并获取目标图像的物体条件特征,物体条件特征为人工输入并表征目标物体的特征信息;基于教师模型对目标图像进行特征检测,得到教师模型特征图,并基于初始学生模型对目标图像进行特征检测,得到学生模型特征图;确定教师模型特征图中各像素位置的物体特征与物体条件特征之间的相关性,并基于相关性,确定教师模型的注意力分布;基于教师模型的注意力分布,以及教师模型特征图与学生模型特征图之间的特征差异度,对初始学生模型进行训练,得到目标学生模型。通过本公开可以得到具有较高目标检测精度的学生模型。
  • 一种神经网络模型蒸馏方法装置存储介质
  • [发明专利]一种结合UNet和体绘制先验知识的脑组织分割方法-CN202210701401.4在审
  • 张文耀;李雪;康子健;王成 - 北京理工大学
  • 2022-06-20 - 2022-09-27 - G06T7/10
  • 本发明涉及一种结合UNet和体绘制先验知识的脑组织分割方法,属于医学图像分割技术领域。该方法包括:获取脑部医学图像数据集,并做必要的预处理;将数据集划分为训练集和测试集;设置体绘制不透明度传输函数,计算脑部医学图像的不透明度先验知识;构造UNet型卷积神经网络模型;使用训练集数据按照交叉熵损失函数训练模型;将脑部医学图像及其先验知识输入模型,得到模型输出的分割结果。本发明方法能够借助脑部医学图像的体绘制不透明度先验知识,提升脑组织的分割精度和准确度,获得更接近真值的脑组织分割结果。
  • 一种结合unet绘制先验知识组织分割方法
  • [发明专利]一种结合UNet和主动轮廓模型的大脑提取方法-CN202210656324.5在审
  • 张文耀;李雪;康子健;王成 - 北京理工大学
  • 2022-06-10 - 2022-09-23 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种结合UNet和主动轮廓模型的大脑提取方法,属于医学图像分割技术领域,属于医学图像分割领域。该方法包括:获取脑部医学图像数据集,并做必要的预处理;将数据集划分为训练集和测试集;构造UNet卷积神经网络模型;使用训练集数据按照二分类交叉熵损失函数训练模型;再次使用训练集数据按照复合损失函数继续训练模型;将测试图像输入模型,依据模型输出建立分割掩码,得到分割结果。本发明能够在不改变原有训练数据的情况下,通过其特殊的损失函数设计以及模型训练策略,从脑部医学图像中剔除头皮、颅骨和脑脊液,得到更加精细的大脑分割结果。
  • 一种结合unet主动轮廓模型大脑提取方法
  • [发明专利]目标检测方法、电子设备、介质及车辆-CN202210580658.9在审
  • 康子健 - 安徽蔚来智驾科技有限公司
  • 2022-05-25 - 2022-09-20 - G06V20/56
  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体提供一种目标检测方法、电子设备、介质及车辆,旨在解决现有目标检测方法的检测精度较差的技术问题。为此目的,本发明的目标检测方法包括:获取原始点云数据;将原始点云数据输入已训练的目标检测网络得到目标检测结果,其中利用知识蒸馏方法训练目标检测网络包括:基于第一俯视图投影网络输出的特征获得注意力加权特征;基于第一卷积网络输出的第一提取特征、第二卷积网络输出的第二提取特征以及注意力加权特征得到知识蒸馏方法的蒸馏损失部分;基于检测网络的输出得到监督损失部分;基于监督损失部分和蒸馏损失部分对目标检测网络进行训练。如此,提高了检测精度。
  • 目标检测方法电子设备介质车辆
  • [发明专利]一种岩质边坡生态防护结构-CN202011350691.X有效
  • 娄国充;郭媛媛;康子健;徐鹏;武朝强;陈松 - 石家庄铁道大学
  • 2020-11-26 - 2022-03-04 - E02B3/12
  • 本发明公开了一种岩质边坡生态防护结构,包括岩质边坡,所述岩质边坡的顶端设置有基质土层,且岩质边坡的顶端等距离设置有若干个混凝土框格梁,所述岩质边坡顶端的一边设置有排水槽。本发明通过固定铁杆、第一固定螺纹、第二固定螺纹、植被钻出孔、植生土覆盖板、第二螺纹孔、植生土放置框、第二插孔、第一螺纹孔、第一插孔、支撑板和混凝土浇筑槽,在构建防护结构时,可以使得植生土在不会影响植被生长的情况下,被覆盖设置在植生土覆盖板和植生土放置框之间,从而可以避免雨水冲刷在防护结构上时,会导致防护结构顶层的植生土流失且草垫无法继续生存,从而提高了该防护结构的适用范围。
  • 一种岩质边坡生态防护结构

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