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]一种移动设备的定位误差修正方法-CN202310681126.9在审
  • 赵成伟;靳兴来;杨森;冯艳晓;朱世强;廖俊 - 杭州国辰机器人科技有限公司
  • 2023-06-09 - 2023-10-27 - G01C25/00
  • 本发明公开了一种移动设备的定位误差修正方法。移动设备在移动过程中,实时采集所述移动设备周围的环境数据;对环境数据中的里程计数据进行第一处理获得运动状态信息并保存;对环境数据中的激光数据进行第二处理,获取新的点云数据、修正维度和误差修正系数并保存;对环境数据中的激光数据进行第三处理移动设备的物理运动量和筛选后的激光数据;根据筛选的激光数据、误差修正系数、修正维度和移动设备的物理运动量进行误差修正。本发明方法能够自适应的融合激光和里程计数据,充分考虑了环境分布情况对传感器的影响,提高移动设备的定位精度及鲁棒性,提升移动设备的智能化水平。
  • 一种移动设备定位误差修正方法
  • [发明专利]一种基于语义地图的机器人指路方法和装置-CN202311200121.6在审
  • 宋伟;张格格;朱世强;方伟;周元海;穆宗昊;袭向明 - 之江实验室
  • 2023-09-18 - 2023-10-27 - G01C21/20
  • 本发明公开了一种基于语义地图的机器人指路方法和装置,使用机器人对环境构建语义地图,并采集重要位置并进行语义标注作为语义点;随后构建有向连接图;以机器人当前位置作为起点,选取任意一个语义点作为目的地,获得从起点到目的地的最短路径作为规划路径;获取规划路径上每一个点相对于前一个点的方向信息并记载到列表中,并将规划路径上每一个点的语义信息记载到列表中,得到指路列表并生成指路文本;在机器人的显示屏上显示指路地图,或通过机器人的扬声器进行播放指路文本,完成指路任务。本发明能够生成多样化的指路文本,同时以多种形式对用户的问路进行回应,进一步提升了机器人的人机交互能力。
  • 一种基于语义地图机器人指路方法装置
  • [发明专利]一种多特征加权融合的脑电分类方法及装置-CN202310929261.0在审
  • 朱世强;崔正哲;谢安桓;宋伟;郑涛;傅向向;万小姣;李鹏 - 之江实验室
  • 2023-07-26 - 2023-10-27 - A61B5/369
  • 本说明书公开了一种多特征加权融合的脑电分类方法及装置,可以通过采集的脑电数据,得到脑电样本,脑电数据中包括被试者处于静息状态时的数据以及被试者处于预设运动想象状态时的数据,提取得到脑电样本中alpha,beta与gamma频段的脑电数据,按照各频段分别对应的权重,对各频段的脑电特征进行加权融合得到融合后的脑电特征,进而,将融合后的脑电特征输入预设的分类模型,以最小化该分类模型输出的分类结果与该脑电样本实际的类别之间的差异为优化目标,对分类模型进行训练,以通过训练后的分类模型对实时采集到的用户的脑电数据进行分类,从而提高了脑电数据分类的准确性。
  • 一种特征加权融合分类方法装置
  • [发明专利]被试用户训练状态识别方法、基于BCI的康复训练方法-CN202111461468.7有效
  • 李鹏;崔正哲;朱世强;傅向向;朱威灵 - 浙江迈联医疗科技有限公司
  • 2021-12-02 - 2023-10-27 - A61B5/372
  • 本发明涉及一种被试用户训练状态识别方法、基于BCI的康复训练方法。本发明所采用的技术方案是:一种被试用户训练状态识别方法,其特征在于:S1、实时获取用户脑电数据;S2、基于用户实时脑电数据计算实时特征参数;S3、根据实时特征参数和该用户相应个性化模型中的判别特征参数识别用户的训练状态,所述个性化模型中的判别特征参数基于该用户预先进行多状态范式训练时的脑电数据确定。一种被试用户训练状态识别装置,其特征在于:数据获取模块,用于实时获取用户脑电数据;实时特征计算模块,用于基于用户实时脑电数据计算实时特征参数;状态识别模块,用于根据实时特征参数和该用户相应个性化模型中的判别特征参数识别用户的训练状态。
  • 试用训练状态识别方法基于bci康复训练
  • [发明专利]一种类人机器人的多模态人机交互控制系统及方法-CN202310888398.6在审
  • 孙尧;袭向明;宋伟;顾建军;朱世强 - 之江实验室
  • 2023-07-19 - 2023-10-24 - G06F3/01
  • 本发明公开了类人机器人的多模态人机交互控制系统,包括数据采集模块,多模态人机交互管理模块,具身智能模块以及对话策略模块;所述数据采集模块,用于获取机器人服务范围内的环境数据;所述多模态机器人交互管理模块,用于根据输入的环境数据,以生成机器人与用户的相对位姿和状态信息;所述对话策略模块,根据用户的状态信息,生成对应的对话策略,所述对话策略包括启动对话,暂停对话和恢复对话;所述具身智能模块,用于根据输入的相对位姿和状态信息,以控制机器人完成交互任务,所述交互任务包括与用户进行动作和语音交互。本发明还提供了一种多模态人机交互控制方法。本发明提供的系统可以使得类人机器人交互过程中更加注重交互礼仪。
  • 种类人机多模态人机交互控制系统方法
  • [发明专利]一种空调制冷控制方法及空调系统-CN202311050376.9在审
  • 刘英龙;徐来福;周珩骏;朱世强 - 南京天加环境科技有限公司
  • 2023-08-21 - 2023-10-24 - F24F11/65
  • 本发明涉及空调技术领域,尤其涉及一种空调制冷控制方法及空调系统。所述空调制冷控制方法包括如下步骤:启动任一及以上制冷制热模块,根据检测的当前状态下各对应房间内的温度值Tx与用户设定值T0获得当前状态下各对应房间内的温差△Tx,根据△Tx与预设值S之间的关系判定各对应房间所需的制冷模式,S为空调系统内的预设值;启动压缩机,根据调用制冷制热模块内的数据信息以及调用时检测当前状态下室外温度值T确定压缩机所需输出的总能需,从而实现根据不同情况,采用不同的制冷模式,提供相应的压缩机能需,能够兼顾制冷效率以及吹风速度,提升用户舒适性。
  • 一种空调制冷控制方法系统
  • [发明专利]基于人体姿态及其躯干运动场的行为识别方法-CN202211433342.3有效
  • 朱世强;郭方泰;宋伟;顾建军;朱佳凯;孟启炜;金天磊 - 之江实验室
  • 2022-11-16 - 2023-10-20 - G06V40/20
  • 基于人体姿态及其躯干运动场的行为识别方法,包括:获取多人人体彩色图像作为输入;采用目标检测网络从所述多人人体彩色图像中检测二维人体包围框,采用二维人体姿态估计网络从截取的图像中计算二维人体姿态;基于二维人体姿态分别计算关键点热图和躯干运动场,拼接这两种模态作为人体姿态表征;将人体姿态表征作为输入,建立姿态网络用于提取人体行为特征,输出分类器中概率最大的行为类别;采集多人人体彩色图像序列、二维人体姿态以及对应的类别标签作为训练数据集,采用随机梯度下降的优化方法对姿态网络进行预训练优化。本发明减少了复杂背景下行为动作在时间序列的歧义性,提高了低采样帧率下的行为识别的准确率。
  • 基于人体姿态及其躯干运动场行为识别方法

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