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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  • [实用新型]一种污水深度处理池-CN202320105016.3有效
  • 张世雄;陈锋;李鹏举 - 山西正企环境技术有限公司
  • 2023-02-03 - 2023-06-20 - B01D29/64
  • 本实用新型公开了一种污水深度处理池,包括池体,池体内设置有多级过滤机构,多级过滤机构连接有清洁机构,池体靠近清洁机构设置有收集机构,通过在多级过滤机构设置的清洁机构,可以在污水深度处理池使用时对过滤部件上附着或过滤的杂质进行清理,便于过滤部件更好的进行过滤处理,同时在池体设置的收集机构,可以在清洁机构清洁后对清洁的杂质进行收集,提高工作效率,在池体设置的消毒机构,可以在污水深度处理池污水处理后对污水进行辅助消毒处理,便于提高污水深度处理池的处理效率,方便后续更好的对处理后的污水进行处理,在池体设置的辅助机构,便于对污水深度处理池中过滤后的污水添加药物。
  • 一种污水深度处理
  • [发明专利]一种基于自注意力机制的事件相机目标识别的方法-CN202110640443.7有效
  • 张世雄;魏文应;李楠楠;傅弘;龙仕强 - 深圳龙岗智能视听研究院
  • 2021-06-09 - 2023-06-09 - G06V10/764
  • 一种基于自注意力机制的事件相机目标识别的方法,包括以下步骤:S1.对事件相机进行初始化;S2.利用初始化后的事件相机完成对数据的采集任务;S3.将采集到的事件相机数据进行图像化转换,使得事件相机数据可用于目标识别的任务;S4.利用训练好的网络对图像化转换后的事件相机数据进行特征的提取,得到目标的深度特征;S5.将提取到的深度特征输入到自注意力机制模型中进行自注意力计算,得出事件相机数据当前时刻所包含的目标类型;以及S6.将经过自注意力计算的特征进行结果输出,并取置信度最高的结果作为最终的结果进行输出。该方法解决了当前事件相机训练数据不足和传统的深度学习方法对事件相机数据全局感知能力弱等技术问题。
  • 一种基于注意力机制事件相机目标识别方法
  • [实用新型]土石方转运系统-CN202222958359.2有效
  • 严苏景;梁海果;曾燕兰;林叶培;张世雄;杨华冠;潘乃生 - 广东博晖智能装备有限公司
  • 2022-11-04 - 2023-05-26 - B65G63/00
  • 本实用新型公开了一种土石方转运系统,其包括上料作业区、装车区和设于所述上料作业区与所述装车区之间的物料转送区;所述物料转送区内设有至少一个喂料装置和至少一个第一输送装置,所述喂料装置用于接收上料作业区内装载设备所装载的物料;所述装车区内设有至少一个中转料仓,所述中转料仓的下方设有用于转运设备通行的通道,所述第一输送装置用于将喂料装置内的物料输送至所述装车区内的中转料仓中。实施本实用新型,可提升作业安全性,且提升转运效率。
  • 土石方转运系统
  • [实用新型]纸张开卷小张力自动控制装置-CN202223378680.X有效
  • 叶尉东;张世雄;李云峰 - 广东天章信息纸品有限公司
  • 2022-12-16 - 2023-04-28 - B65H75/24
  • 本实用新型涉及一种纸张开卷小张力自动控制装置,其特征在于包括开卷轴、摩擦轮、阻尼机构、连杆机构、展平辊、张力辊、转向辊、压纸轮等结构,连杆机构的摆动辊在纸张张力作用下上升,利用摆动杆、连杆、勾头杆及上下两个支点组成的两级杠杆,带动阻尼机构移动,使得阻尼带逐渐松开摩擦轮,加大纸张开卷速度;当开卷张力减小时,摆动辊在配重块的重力作用下下降,连杆机构带动阻尼机构斜向上升,使阻尼带逐渐抱紧摩擦轮,纸张张力增大,从而达到纸张开卷张力稳定;同时可通过调节配重块的位置来调节纸张的张力,从而保持开卷张力相对恒定;这种技术解决了印后配页纸张开卷张力合适和稳定的技术问题。
  • 纸张开卷张力自动控制装置
  • [发明专利]一种基于人脸特征编码的视频超分辨率方法-CN202211459171.1在审
  • 张伟民;魏文应;安欣赏;肖铁军;张世雄;龙仕强 - 广东博华超高清创新中心有限公司
  • 2022-11-17 - 2023-04-04 - G06T3/40
  • 本发明提供了一种基于人脸特征编码的视频超分辨率方法,包括以下步骤:S1.人脸识别:从视频文件中,读取视频帧,并使用人脸识别算法,识别出图像中的人脸;对所示人脸进行身份识别,按照不同人的脸进行分类;S2.人脸特征编码:基于卷积神经网络算法模型,对人脸进行特征编码,并基于生成对抗网络的算法模型,对人脸进行增强,得到增强后的人脸;S3.图像合成:将增强后的人脸和整体超分后的图像,进行合成,得到人脸增强后的视频帧。本发明丰富将视频中的人脸全部识别出来,根据人物进行分类建模,使用卷积神经网络提取人脸特征,得到人脸特征编码,并结合对抗生成网络的图像生成能力,生成增强后的人脸。以此解决在现有方法中,因频帧中缺乏人物人脸元信息而导致人脸超分失真的问题。
  • 一种基于特征编码视频分辨率方法

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