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]一字形光源手指静脉图像采集装置及其采集方法-CN201710262908.3有效
  • 陈刘奎;李作进;刘丁芳 - 重庆科技学院
  • 2017-04-20 - 2023-08-22 - G06V40/13
  • 本发明提供了一种一字形光源手指静脉图像采集装置及其采集方法,包括外壳、红外光源组件、液晶透射板组件、静脉图像采集器和微控制器;所述外壳的上端面设有用于放置手指的弧面槽,弧面槽底部设有透光孔;所述静脉图像采集器设于所述外壳内部并且位于所述透光孔的正下方;所述红外光源组件设有两个并且分布于所述外壳的左上方和右上方,进而形成所述红外光源组件不遮挡所述透光孔的正上方并且红外光源组件发射的一字形红外激光沿着所述透光孔的前后方向照射的结构。本发明的有益效果降低了红外光源的光束宽度,提高光束的集中度,减少过度曝光和欠曝光的情况;便于观察手指放置的位置,提高正确放置手指的准确率,缓解用户的抵触情绪;提高静脉图像质量。
  • 字形光源手指静脉图像采集装置及其方法
  • [发明专利]管输原油含水率测量系统及测量方法-CN202211466122.0在审
  • 青美伊;李作进;付温琪;李家庆;高忠科;梁华庆 - 重庆科技学院
  • 2022-11-22 - 2023-02-24 - G01N27/04
  • 本发明公开了一种管输原油含水率测量系统及测量方法;系统包括内电极和外电极;外电极为中空圆筒型,底部通过绝缘密封底座固定在水浴槽内,内电极呈实心圆柱型,且同轴套设在外电极内部,在内电极与外电极之间预留有一定间隙,用于容置待测原油溶液;在内电极顶部设置有连接杆,连接赶通过树脂绝缘环与旋转升降平台相连,旋转升降平台由上位机控制并带动内电极旋转和上下移动,用于为待测原油溶液提供稳定剪切场,模拟管输原油的剪切环境,水浴槽由上位机控制水浴温度,用于模拟管输原油的温度环境,在内电极和外电极上还连接有辅助测量电路和频率分析仪,辅助测量电路用于测量阻抗普数据,通过提取阻抗特征频率实现管输原油含水率测量。
  • 原油含水率测量系统测量方法
  • [发明专利]一种基于循环神经网络的驾驶人多操作疲劳特征提取方法-CN202010954032.0有效
  • 李作进;聂玲;周伟;陈刘奎;柏俊杰 - 重庆科技学院
  • 2020-09-11 - 2023-02-03 - G06F18/213
  • 本发明涉及汽车主动安全技术领域,具体公开了一种基于循环神经网络的驾驶人多操作疲劳特征提取方法,包括步骤:S1.基于循环神经网络构建模糊循环神经网络模型;S2.对模糊循环神经网络模型进行训练和测试,得到训练完成的疲劳特征提取模糊循环神经网络;S3.采用疲劳特征提取模糊循环神经网络实时提取实际驾驶中驾驶人多操作变量下的疲劳特征。本发明基于循环神经网络构建具有四层网络结构的模糊循环神经网络模型,综合考虑了驾驶人多种操作变量对疲劳特征提取的稳定贡献,采用了大量的驾驶人多操作传感数据进行训练和测试,得到训练完成的疲劳特征提取模糊循环神经网络,并应用在驾驶人的实际驾驶中,从而能够实时有效地提取驾驶人疲劳特征。
  • 一种基于循环神经网络驾驶人操作疲劳特征提取方法
  • [发明专利]一种用于疲劳状态识别的方向盘转角统计特征融合方法-CN202011089356.9有效
  • 李作进;聂玲;柏俊杰;陈刘奎;周伟 - 重庆科技学院
  • 2020-10-13 - 2022-04-29 - G07C5/08
  • 本发明涉及智能驾驶技术领域,具体公开了一种用于疲劳状态识别的方向盘转角统计特征融合方法,首先实时采集方向盘转角时间序列和车速时间序列,并按照设定的阈值对方向盘转角时间序列进行滤波处理,得到有效的样本数据;然后按照设定的时间窗大小,计算固定长度样本的统计特征;最后将计算的统计特征形成统计特征矩阵,并计算该统计特征矩阵的特征根,最后抽取满足条件的特征根作为驾驶人方向盘转角统计特征的融合指标向量。本发明将方向盘转角的多统计特征进行融合,克服了现有技术直接采用某一项或多项统计指标带来的不稳定性,在实车工况下能有效支撑驾驶人疲劳状态的稳定识别,对不同驾驶者表现出了较高的工程泛化能力。
  • 一种用于疲劳状态识别方向盘转角统计特征融合方法
  • [发明专利]一种基于LSTM神经网络的测井岩性识别方法及系统-CN202110377717.8有效
  • 李作进;陈生富;杨庆;冯世霖;史蓝洋;陈智能 - 重庆科技学院
  • 2021-04-08 - 2022-04-19 - G06F30/27
  • 本发明涉及石油勘探技术领域,具体公开了一种基于LSTM神经网络的测井岩性识别方法及系统,该方法包括步骤:基于LSTM神经网络建立测井岩性识别模型;采用由带标签的测井数据样本组成的数据集对测井岩性识别模型进行训练和测试;将即时测井数据输入测试完成的测井岩性识别模型,得出各类岩性的概率;将概率最大的岩性作为即时测井数据下的岩性。该方法及系统基于LSTM神经网络对多个测井曲线数据进行特征提取,能够有效挖掘数据的本质特征,减少提取特征的时间和成本,并通过逐层特征变化进而解决复杂的分类来预测岩性,其识别准确率和响应速度相比现有方法均有所提高,使岩性识别变得方便快捷且客观可靠。
  • 一种基于lstm神经网络测井识别方法系统
  • [发明专利]一种轻量化的驾驶员疲劳状态检测方法-CN202111321068.6在审
  • 李作进;杨庆;柏俊杰;利节;周伟;陈刘奎;聂玲 - 重庆科技学院
  • 2021-11-09 - 2022-02-11 - G06V20/59
  • 本发明涉及驾驶员状态识别技术领域,具体公开了一种轻量化的驾驶员疲劳状态检测方法,使用轻量化的人脸检测筛选网络(基于RetinaFace人脸检测算法),定位出驾驶员面部在摄像头检测范围中的位置,同时初步定位双眼中心、鼻尖和嘴部左右嘴角的关键位置点,进一步在调整好的图像上裁剪出驾驶员人脸图像,然后根据双眼中心和鼻尖的欧式距离及其夹角等,检测驾驶员的面部状态是侧脸、倾斜等,并统一对图像进行人脸对齐、水平纠正,再进行归一化处理,使所有图像处于同一位置尺度,以进一步截取相同大小的特征区域,最后通过对特征区域进行检测确定驾驶员的疲劳状态。整体而言,本发明用参数较小的神经网络实现了对驾驶员疲劳状态的快速精准检测。
  • 一种量化驾驶员疲劳状态检测方法

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