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]一种预制拼装式电缆工作井-CN202222976581.5有效
  • 胡雷剑;潘白浪;徐超;沈伟华;缪叶风;潘建乔;朱子奇;戈必成 - 平湖市通用电气安装有限公司
  • 2022-11-04 - 2023-06-23 - E02D29/12
  • 为了解决现有技术中电缆井的施工效率较低而且容易破坏环境的问题,本实用新型提供了一种预制拼装式电缆工作井,其解决技术问题的技术方案为:电缆工作井通过模块化预制的底座、第一定位板、第二定位板、侧板、盖板现场拼装形成,所述底座形成电缆工作井的底层,所述第一定位板和侧板安装在底座的上部形成电缆工作井的中层,所述第二定位板安装在第一定位板和侧板的上部并形成电缆工作井的上层,所述盖板铺设在第二定位板的上部形成电缆工作井的顶层。本实用新型能够通过预制电缆井的各个构件,并进行现场拼接,可以提高施工效率,同时可以减少对环境的破坏。
  • 一种预制拼装电缆工作
  • [发明专利]一种基于深度学习的纸张制作成因检验鉴定方法-CN202010245087.4有效
  • 朱子奇;陆琪 - 武汉科技大学
  • 2020-03-31 - 2023-05-30 - G06V20/80
  • 本发明提供一种基于深度学习的纸张制作成因检验鉴定方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:预定义纸张类别标签;步骤2,采集纹理图像;步骤3:图像数据增强;步骤4:图像纹理特征提取;步骤5,采集S类书籍的每一张纸张在X种不同的特定采集条件下的纹理图像,并完成数据增强和纹理特征提取。步骤6,采集待鉴定纸在X种不同的特定采集条件下的纹理图像,并完成数据增强和纹理特征提取,再进行图像纹理特征分类得到待鉴定纸在X种不同的特定采集条件下预测标签及标签概率值,最后按照权重重新计算标签概率值,得到该待鉴定纸张的最后标签。本发明的基于深度学习的纸张制作成因检验鉴定方法具有快速、精准的识别纸张,耗时少,成本低的优点。
  • 一种基于深度学习纸张制作成因检验鉴定方法
  • [发明专利]一种基于纸币印刷图案特征的纸币形成方式检验鉴定方法-CN202010084447.7有效
  • 朱子奇;陆琪;邹积鑫;刘夕;邓春华;刘静 - 武汉科技大学
  • 2020-02-10 - 2023-05-30 - G07D7/20
  • 本发明公开了一种基于纸币印刷图案特征的纸币形成方式检验鉴定方法。它包括采集纹理图像,图像数据增强,图像特征提取,图像特征聚类,得到的图像特征加上标签作数据集进行训练,得到相应采集条件下训练好的SVM模型;将新纸币在多种采集条件下采集的纹理图像进行数据增强、特征提取及特征聚类,使用训练好的SVM模型进行图像特征分类得到每一类标签及其概率值,按权重计算得到多种采集条件下的预测标签及其概率值,按权重重新计算,得到新纸币最后的标签。该方法将假币按印刷图案特征进行分类,从假币的印刷形成方式着手,对假币的印刷形成方式进行检验鉴定,能够快速、精准地识别假币,耗时少,成本低,且可帮助公安部门对假币进行反侦察处理。
  • 一种基于纸币印刷图案特征形成方式检验鉴定方法
  • [发明专利]基于背景目标与背景特征匹配的场景识别与回环检测方法-CN201911417888.8有效
  • 丁勇;阮翊婷;周一博;庄泽;朱子奇 - 浙江大学
  • 2019-12-31 - 2023-05-26 - G06V20/56
  • 本发明公开了一种基于背景目标与背景特征匹配的场景识别与回环检测方法。包括1)获取车身摄像机拍摄的室外场景图像;2)构建基于Faster R‑CNN目标检测网络的背景特征提取网络,对输入的室外场景图像进行背景目标的检测,并使用ROI pooling层的输出作为背景目标特征;3)对背景目标特征进行降维;4)计算当前输入图像背景特征与之前输入图像背景特征之间的L2距离;5)根据L2距离计算其场景相似度,使用最近邻搜索找出相匹配的图片对,根据相似度判断是否为同一场景,得到回环检测结果。本发明在性能上接近基于人工特征提取的最新方法并优于传统的词袋匹配方法,且在特征提取的速度上与人工特征提取相比具有明显的优势。
  • 基于背景目标特征匹配场景识别回环检测方法

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