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]具有杀灭害虫功能的太阳能路灯-CN201711035641.0有效
  • 杨德兵;方贤勇;杨洁;吴德庆 - 深圳市贝康科技有限公司
  • 2017-10-30 - 2023-10-24 - F21S9/03
  • 本发明申请属于照明设备技术领域,具体公开了一种具有杀灭害虫功能的太阳能路灯,包括太阳能单元、照明单元、杀虫单元和清洁单元;杀虫单元包括紫光灯、电机和压柱,压柱的上表面设置为斜面;压柱滑动连接在中空支架内,压柱下部的一侧开有螺纹槽,电机的输出轴上连接有螺纹柱,螺纹柱螺纹连接在螺纹槽内;中空支架的侧壁开有环形槽和诱虫口;清洁单元包括内齿轮、外齿轮和L形刷杆,内齿轮固定在电机的输出轴上,内齿轮的一侧穿过中空支架的侧壁并与外齿轮啮合;L形刷杆的一端卡合在环形槽内,另一端固定在外齿轮的上表面。采用本发明申请的太阳能路灯,能够诱捕、杀灭虫子,且能同时清除粘附在灯罩上的虫子分泌物,保证路灯的透光率。
  • 具有杀灭害虫功能太阳能路灯
  • [发明专利]一种双模块神经网络结构视频对象分割方法-CN201911125917.3有效
  • 汪粼波;陈彬彬;方贤勇 - 安徽大学
  • 2019-11-15 - 2023-08-18 - G06T7/10
  • 本发明提供一种双模块神经网络结构视频对象分割的方法,用来解决视频对象分割过程中由噪声干扰而造成视频对象分割结果不理想的问题。步骤包括:对第一帧图和第一帧的掩模输入变换网络中生成图像对;对每幅图像对进行目标提议框生成,来确定图像对是否为感兴区域;感兴区域添加跟踪器输入到感兴分割网络中训练学习模型并输出;从感兴分割网络最后层卷积输出特征图,分别输入到空间关注模块和通道关注模块;最后将两个关注模块输出的特征图进行融合,经过卷积层操作输出最终的分割掩码结果;本发明在DAVIS视频数据集上取得了较好的分割实验结果。
  • 一种双模神经网络结构视频对象分割方法
  • [发明专利]一种估计三维人体姿态及手部信息的方法-CN201811557430.8有效
  • 方贤勇;杨继魁;汪粼波;李薛剑 - 安徽大学
  • 2018-12-19 - 2023-08-04 - G06T7/246
  • 本发明为一种估计三维人体姿态及手部信息的方法,实现了一种新的以彩色深度相机单帧数据来自动准确的同时估计人体和手部的姿态以及人体实际体形的独特方法。首先将深度相机的关节预测与深度学习从彩色图预测关节的方法结合,同时获取人体的头部的转向解决现有技术不能匹配头部姿态的问题。同时,在人体估计中同时还原人手的姿态,使人体结果更形象具体,使用深度学习的方法从彩色图预测出手的3D姿态,然后使用3D人体关节拟合能量模型来完成人体姿态与最新的参数化人体模型SMPL+H的拟合。最后将获取的人体表面点云与拟合的模型进行配准提升人体形状估计的精确程度。籍此估计出一个准确的包含手部真实姿态的三维人体模型。
  • 一种估计三维人体姿态信息方法
  • [发明专利]一种基于螺旋图卷积网络的全身人体模型重建方法、系统-CN202211596766.1在审
  • 徐怡;樊宗强;方贤勇 - 安徽大学
  • 2022-12-12 - 2023-04-11 - G06T17/00
  • 本发明属于人工智能技术领域,具体涉及一种基于螺旋图卷积网络的全身人体模型重建方法、系统,以及对应的全身人体模型重建设备。该全身人体模型重建方法包括如下步骤:S1:从原始图像中提取出全身、手部关节和脸部的局部图像。S2:通过特征提取网络各局部图像对应的特征向量。S3:采用螺旋图卷积网络进行图结构处理并预测每个顶点的位置,重建出对应的局部模型。S4:按照定义的顶点序列将重建的身体模型、手部模型、人脸模型整合到一起,得到所需的包含脸部表情和手势动作的三维全身模型。本发明解决了现有现有各类方案重建人体三维模型时存在模型表面不规则不光滑、脸部和手部的特征信息不足,模型的整体表现不佳等问题。
  • 一种基于螺旋图卷网络全身人体模型重建方法系统
  • [发明专利]基于注意力机制和联邦学习的阴影检测方法、装置-CN202211610719.8在审
  • 汪粼波;韩锋;方贤勇;刘政怡 - 安徽大学
  • 2022-12-14 - 2023-03-28 - G06V10/44
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,更具体的,涉及基于注意力机制和联邦学习的阴影检测方法、装置。本发明采用注意力特征融合,根据编码端和解码端深层特征图中的信息生成注意力地图,能够对编码端跳跃连接特征图中的信息是否有利于阴影检测这一目标进行判断,抑制无关特征、增强有效特征,避免重要信息丢失,生成更加精确的解码端特征,进而加强对图像中伪影的识别能力。发明在每轮训练完后进行联邦学习,通过平均同一轮训练的不同数据集模型参数的方法,间接地引入了其他数据集模型提取到的对应特征信息,有效提升模型对其他数据集的测试效果,增强模型的泛化能力,并且也使模型本身的测试效果得到一定的提升。
  • 基于注意力机制联邦学习阴影检测方法装置
  • [发明专利]一种生物质纤维热压成型的马桶盖板自动化生产设备-CN202211565384.2在审
  • 方贤勇 - 金华市万融洁具有限公司
  • 2022-12-07 - 2023-03-21 - B27N5/00
  • 本发明公开了一种生物质纤维热压成型的马桶盖板自动化生产设备,属于机械加工领域,包括基板,基板的顶端安装有注料装置,通过注料装置对设备进行注料,同时基板的顶端且位于注料装置的另一端安装有热压装置,且通过热压装置对注料装置注入的材料进行塑型;本发明通过圆环的底端设置有与螺纹槽相对应的螺纹块,从而使得圆环上的滑块进行转动,且由于滑块的外表面与滑槽的内壁滑动连接,使得开设有滑槽的套筒进行转动,其中套筒的底端设置有多个可转动的卡板,且卡板与注料装置的内壁固定连接,每两个卡板之间预留一定空隙,同时套筒的底端开设有与两个卡板之间预留的空隙相对应的槽孔,用于对原料进行输入。
  • 一种生物纤维热压成型马桶盖板自动化生产设备
  • [发明专利]一种高弹性的水性丙烯酸树脂木器漆的制备工艺和应用-CN202211565385.7在审
  • 方贤勇 - 金华市万融洁具有限公司
  • 2022-12-07 - 2023-03-07 - C09D133/08
  • 本发明涉及木器漆技术领域,且公开了一种高弹性的水性丙烯酸树脂木器漆的制备工艺和应用,含有超支化季铵盐结构的有机硅弹性体在丙烯酸树脂中形成物理交联位点,与丙烯酸树脂聚合物之间形成较强的界面作用,可以显著促进应力分散和界面载荷传递,从而起到很好的增强增韧的作用,得到的丙烯酸树脂木器漆具有强度大,弹性高的优点,并且有机硅弹性体结构中含有的有机硅季铵盐抗菌基团,可以有效抑制和杀灭大肠杆菌等微生物,起到优异的抗菌作用,拓展了丙烯酸树脂在木质餐桌茶几、木地板、木质马桶盖等家居建材领域,以及木质古建筑防护等方面发展和应用。
  • 一种弹性水性丙烯酸树脂木器漆制备工艺应用
  • [实用新型]一种组装式卫浴柜-CN202221704612.5有效
  • 方贤勇 - 金华市万融洁具有限公司
  • 2022-07-04 - 2023-01-06 - A47K1/02
  • 本实用新型涉及卫浴柜技术领域,具体地说,涉及一种组装式卫浴柜,包括底座、设置在底座上的柜体和设置在柜体上的面板,底座包括底板,底板的底面四个拐角部位处均设置有支撑腿,柜体由两个相互正对的侧边板和两个相互正对的竖直板组成,侧边板和竖直板的底端板体上均固定安装有带孔板,带孔板通过多个紧固螺丝固定安装在底板上,两个侧边板之间设置有上下两个相互对称的隔板,面板包括固定安装在两个侧边板和两个竖直板顶部板体上的防水板,防水板上设置有水池。本实用新型便于进行组装和拆卸操作,拆卸后方便运输,给使用者带来便利。
  • 一种组装卫浴
  • [发明专利]一种基于局部敏感置信度评估的图像匹配方法-CN201910102952.7有效
  • 石周;陶硕;汪粼波;方贤勇 - 安徽大学
  • 2019-02-01 - 2022-12-09 - G06V10/74
  • 本发明公开了一种基于局部敏感置信度评估的图像匹配方法,包括了以下步骤:步骤1,局部特征提取与预匹配。步骤2,寻找邻居匹配对。步骤3,基于邻居匹配计算投票线并估计真实匹配点的位置。步骤4,定义匹配置信度并进行匹配置信度的评估。步骤5,迭代去除错误匹配与迭代回归正确匹配从而得到最终结果并呈现。有益的技术效果:本发明克服了现有的旨在估算输入图像之间的全局变换或通过全局优化达到匹配解决方案的方法中易出现异常值和容易受到干扰等问题,有效提高了图像匹配的匹配效率和准确性。
  • 一种基于局部敏感置信评估图像匹配方法
  • [发明专利]实时无跟踪的监控视频遗留物检测方法-CN201811553123.2有效
  • 方贤勇;杨振青;汪粼波;李薛剑 - 安徽大学
  • 2018-12-19 - 2022-12-09 - G06T7/00
  • 本发明提供一种实时无跟踪的监控视频遗留物检测方法,将手工特征提取和深度学习识别相结合,实现了免跟踪的遗留物检测。首先,在帧差法的基础上,通过统计前景区域在连续帧序列变化情况,从而得到初始的静止目标区域。然后,我们将梯度方向直方向图和色调‑饱和度‑明度两种手工设计特征相结合来进行可疑物预判断,排除光照变化等影响带来伪静止目标区域。最后,结合深度学习技术排除已知物体和行人,从而对可疑物进行最终确认,实现一种无跟踪的遗留物检测。本方法能排除场景中因光照的变化及行人的滞留产生的伪目标,较准确的检测出遗留物体,并且在单帧处理的时间上比另外两种方法要少,能达到实时报警的要求。
  • 实时跟踪监控视频遗留检测方法

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