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]基于Gabor过滤器的服装智能选择方法、装置及存储介质-CN202310660518.7在审
  • 唐满;郭东恩;曲凯扬;张涵硕;吉康毅;陈卓 - 南阳理工学院
  • 2023-06-06 - 2023-08-22 - G06Q30/0601
  • 本申请实施例公开了基于Gabor过滤器的服装智能选择方法、装置及存储介质,属于人工智能技术领域,该方法包括:获取用户的需求信息,解析出服装信息;向服装提供者发送服装选择请求;判断所述服装提供者是否确定进行服装选择,若确定,则发送基于用户的Gabor特征提取请求;基于形体扫描对用户进行体型信息采集;基于Gabor特征提取模型对所述体型信息进行提取,获取特征值ω1,并基于服装信息、服装扫描和Gabor特征提取模型获取被选择服装的特征值ω2,判断ω1与ω2的差值Δ1是否在预设可允许的误差阈值范围内,若所述差值Δ1在可允许的误差阈值范围内,则向服装提供者发送选择成功的指令。本申请有助于用户科学的进行服装选择,提升被选择服装与用户的适配度。
  • 基于gabor过滤器服装智能选择方法装置存储介质
  • [发明专利]一种无人机信号智能识别方法及装置-CN202211350359.2有效
  • 葛嘉鑫;温志津;刘阳;李晋徽;王易达;张涵硕 - 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
  • 2022-10-31 - 2023-05-30 - G06F18/2415
  • 本发明公开了一种无人机信号智能识别方法及装置,该方法包括:利用无线电侦察设备接收空间电磁波信号,并对所述空间电磁波信号进行处理得到零中频信号;将所述零中频信号发送给信号处理设备,利用信号处理设备对零中频信号进行处理,得到训练信号样本数据库;构建无人机信号智能识别初始模型,利用所述训练信号样本数据库对所述无人机信号智能识别初始模型进行训练,得到无人机信号智能识别模型;利用无线电侦察设备接收待识别的空间电磁波信号,利用所述无人机信号智能识别模型,对所述待识别的空间电磁波信号进行处理,得到无人机信号智能识别结果。本发明方法能够解决现有技术在大量背景信号、兼顾检测实时性和准确性条件下信号检测的难题。
  • 一种无人机信号智能识别方法装置
  • [发明专利]基于无人机通信信号数据增强的时频图谱重构方法-CN202210719338.7在审
  • 张涵硕;李涛;李勇朝;吴建哲;朱若楠;薛朝政;周帅 - 西安电子科技大学
  • 2022-06-23 - 2022-11-01 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于无人机通信信号数据增强的时频图谱重构方法,包括:采集多种类型的无人机通信信号;基于分割所述无人机通信信号得到的多个第一短采样序列确定加性高斯白噪声的方差,以基于所述加性高斯白噪声的方差重构所述第一短采样序列,得到第二短采样序列;确定所述第二短采样序列对应的时频矩阵;根据所有所述时频矩阵得到构造数据增强后的时频矩阵数据集;将所述时频矩阵数据集中的时频矩阵输入至训练好的ResNet网络中,输出无人机的类型序号。本发明重新构建的无人机时频图谱具有混叠干扰可控、质量较高、样本丰富,解决了数据增强不便于直接应用于无人机通信信号,拓宽了数据增强适用范围的优点。
  • 基于无人机通信信号数据增强图谱方法
  • [发明专利]强互干扰条件下无人机测控信号智能识别方法-CN202111486358.6有效
  • 温志津;刘阳;李晋徽;晋晓曦;张涵硕;牛余凯 - 中国人民解放军32802部队
  • 2021-12-07 - 2022-08-05 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种强互干扰条件下无人机测控信号智能识别方法,利用无线电电子信号侦察设备对空间电磁波信号进行侦收,再依次将接收的信号进行低噪声功率放大、滤波、A/D变换、数字下变频,最终将接收信号转换成零中频的时域IQ数据;利用信号检测识别处理器对接收信号进行采集和存储,再对其进行时频变换得到其时频图谱,对时频图谱进行取绝对值和归一化的预处理操作,再对预处理后的时频图谱进行基于深度学习的目标检测;信号检测识别处理器包括基于深度学习的目标检测模型。本发明采用剪枝深度学习模型的剪枝思想,在保持精度基本不变,降低模型计算复杂度,提升了模型识别速度,有效降低了计算资源的消耗,更加方便模型的多平台移植。
  • 干扰条件下无人机测控信号智能识别方法
  • [发明专利]基于机器类型通信设备分组的半非授权随机接入方法-CN201910366549.5有效
  • 李颖;张涵硕;张昭基;韩会梅 - 西安电子科技大学
  • 2019-05-05 - 2021-04-30 - H04W4/70
  • 本发明公开了一种基于MTC设备分组的半Grant‑Free随机接入方法。旨在解决mMTC场景下,接入请求碰撞严重和在Grant‑Free随机接入方案中导频过长,接入资源利用率低及缺乏调度而导致的资源块负载不均衡,传输资源利用率低的问题。实现步骤:活跃MTC设备依分组方案在指定的资源块上发送接入请求信息;基站进行联合设备检测和信道估计,计算活跃MTC设备在接入资源块上的接收SINR;基站执行以最大化成功译码用户数为目标的接入调度,并将调度信息广播至MTC设备;活跃MTC设备按照调度结果,在指定资源块上传输数据;基站进行数据恢复及结果反馈。本发明有效地提升了mMTC系统的接入效率和传输可靠性,降低了MTC设备功率消耗和接入时延,并支持海量连接,适用于mMTC场景。
  • 基于机器类型通信设备分组授权随机接入方法

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