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]人脸表情编辑方法及电子设备-CN202010510988.1在审
  • 李照洋;张熙;何侵嵚;张颖璐;廖继平 - 华为技术有限公司
  • 2020-06-05 - 2021-12-07 - G06T13/40
  • 本申请涉及图像处理领域,具体涉及一种脸部表情编辑方法及电子设备,方法包括:获取待编辑图像,该待编辑图像中包括用户的第一脸部图像;通过摄像头获取包括用户的第二脸部图像的第一视频流;根据第一视频流中用户的第一脸部图像对待编辑图像中用户的第一脸部图像进行编辑,以得到编辑后的图像,其中,编辑后的图像中用户的脸部表情与第一视频流中用户的脸部表情相关。根据通过摄像头实时捕捉的用户脸部图像对静态照片中用户的脸部表情进行再编辑,实现了表情的再编辑功能,并且效果更加地真实,提高了用户体验。
  • 表情编辑方法电子设备
  • [发明专利]一种基于骨骼序列的动作识别方法-CN201610538398.3有效
  • 侯永宏;李照洋;董嘉蓉;叶熠琳;邢家明 - 天津大学
  • 2016-07-08 - 2019-04-05 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种基于骨骼序列的动作识别方法,包括:对于一个骨骼序列,将所有的骨骼均根据三维信息投影到三个笛卡尔正交系的正面、侧面和顶面,生成骨骼分布图;通过颜色的变换在骨骼分布图中加入时间信息;利用卷积神经网络,对基于训练数据集生成的三个投影面上的加入时间信息的骨骼分布图,分别做卷积神将网络的模型训练;对于每一个测试样本,针对三个投影面的加入时间信息的骨骼分布图,根据训练好的三个卷积神经网络模型,计算出三个Scores向量;将三个投影面的Scores向量相加后,取最大值所在的类别作为该视频序列的从属类别。本发明能够准确可靠识别人类动作。
  • 一种基于骨骼序列动作识别方法
  • [发明专利]一种基于空时域上下文和运动复杂度的码率控制方法-CN201510546437.X有效
  • 侯永宏;叶熠琳;雷建军;郭瑶;叶秀峰;李照洋;薛琳 - 天津大学
  • 2015-08-31 - 2018-03-02 - H04N19/146
  • 本发明涉及一种基于空时域上下文和运动复杂度的码率控制方法,包括基于R‑λ模型,在C0编码前,对其模型参数α与β进行第一次更新;对当前基本单元C0进行编码;等待C0所在帧的所有基本单元编码完毕,对当前基本单元进行的第二步参数更新;两步参数更新完毕后的模型参数,将用于指导基本单元层的目标比特分配;定义当前基本单元C0的相对运动复杂系数来表征不同基本单元的运动剧烈程度;使用当前基本单元C0的Wi,j来调节当前基本单元的λ值,使λ值适应不同基本单元的运动剧烈程度,从而实现为运动较剧烈的基本单元分配更多比特的目标。本发明可以保证运动复杂度较高的基本单元块分到较多目标比特,从而有利于提高视频的质量。
  • 一种基于时域上下文运动复杂度控制方法
  • [发明专利]一种发射机幅度不平衡和相位不平衡测量方法-CN201510443077.0有效
  • 侯永宏;郝杰;薛琳;李照洋;叶秀峰;叶熠琳;曹玉良 - 天津大学
  • 2015-07-24 - 2017-10-31 - H04B17/12
  • 本发明公开了一种发射机幅度不平衡和相位不平衡测量方法,包括接收机对所接收的来自发射机的信号进行下变频变换,得到基带信号;完成对基带信号的频率同步、相位同步、定时同步、帧同步,得到新的基带信号Signal;如果Signal中包含已知的训练序列,找出与训练序列对应的接收序列y,如果Signal中没有已知的数据符号,则从Signal中随机选择一段接收序列y,并对y做判决得到估计的数据符号序列x;用已知训练序列x或判决得到的数据符号序列x构造矩阵;求得包含IQ不平衡参数和信道脉冲响应的估计矢量;计算幅度不平衡参数α和相位不平衡参数θ。本发明为精确测量幅度和相位的不平衡程度提供了方法。
  • 一种发射机幅度不平衡相位测量方法
  • [发明专利]一种WCDMA码道检测方法-CN201510134115.4有效
  • 侯永宏;郝杰;薛琳;李照洋;曹玉良 - 天津大学
  • 2015-03-25 - 2017-04-05 - H04B1/7105
  • 本发明涉及一种WCDMA码道检测方法,包括接收基站信号,对基站信号分别按扩频码树中的每一个扩频码进行解扩,得到符号集S1;对符号集S1进行能量归一化,选取归一化能量大于预设门限的符号,组成新的符号集S2,对符号集S2重新进行能量归一化,得到得到符号集S3,S3中的符号作为最终的能量归一化后的符号;对符号集S3里的符号,按其可能的调制方式计算相应的扩频码解扩下的符号的MER值,若其MER大于预设门限,则初步判定该扩频码为激活码道,否则判定为未激活码道;确定激活码道。本发明可提高码道检测的正确率的WCDMA码道检测方法提高网络编解码机会,提高网络的吞吐量。
  • 一种wcdma检测方法
  • [发明专利]一种基于骨骼运动轨迹的动作识别方法-CN201610538399.8在审
  • 侯永宏;李照洋;董嘉蓉;叶秀峰;薛琳;李传坤 - 天津大学
  • 2016-07-08 - 2016-12-14 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种基于骨骼运动轨迹的动作识别方法,包含:选取一些包含完整动作的人类骨骼序列构成训练数据集,每个人类骨骼序列都包含人类各骨骼节点三维坐标;对训练数据集的每个人类骨骼序列,做处理;利用卷积神经网络,对基于训练数据集生成的三个方向的骨骼轨迹图,分别做卷积神将网络的模型训练,在每个方向上各得到一个卷积神经网络模型;对于测试样例,在经过处理之后,得到利用颜色信息表示骨骼运动的时间信息的各张测试骨骼轨迹图;将各张测试骨骼轨迹图,分别输入到相应已经训练好的卷积神经网络模型中,能够得出卷积神经网络的分类结果;得到最终分类结果。本发明能够准确可靠识别人类动作。
  • 一种基于骨骼运动轨迹动作识别方法
  • [发明专利]一种基于骨骼序列提取关键帧的方法-CN201610539455.X在审
  • 侯永宏;李照洋;董嘉蓉;马乐乐;王爽 - 天津大学
  • 2016-07-08 - 2016-12-14 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种基于骨骼序列提取关键帧的方法,包括:通过Kinect摄像机捕捉人类动作,得到包含多个骨骼节点的三维骨骼序列;将相邻帧的骨骼坐标相减,求出所有骨骼的三维骨骼运动矢量;将所有骨骼的三维骨骼运动矢量分别在笛卡尔正交系的三个平面上进行投影,在每个投影面上,根据方向与幅值对骨骼运动矢量进行概率统计,得到直方图;根据信息熵公式,对相邻帧的骨骼运动矢量直方图求信息熵值,将信息熵具有局部极大值的帧定义为原始帧;对于整个三维骨骼序列的各个原始帧,计算出交织系数,并对原始帧的信息熵值进行加权;得到该骨骼序列人类动作的关键帧。本发明能够准确可靠并高效的提取人类动作关键帧。
  • 一种基于骨骼序列提取关键方法

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