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]一种基于对抗学习的点云去噪增强方法-CN202210330045.X在审
  • 李革;张楠;李宏;高伟 - 北京大学深圳研究生院
  • 2022-03-31 - 2022-07-08 - G06T5/00
  • 本发明的基于对抗学习的点云去噪增强方法,包括如下步骤:在深度点云去噪网络训练过程中,将点云噪声置信度估计模块嵌入原始点云去噪网络;将带噪点云输入到嵌入点云噪声置信度估计模块的深度点云去噪网络中,根据点云噪声置信度估计模块估计出的点云置信度向量以及深度点云去噪网络预测出的去噪点云结果计算对抗损失;每次迭代时根据对抗损失扰动输入点云,生成对抗样本加入训练。本发明的基于对抗学习的点云去噪增强方法,能够动态的生成模型难以处理的对抗样本,提升点云去噪训练的数据多样性,在生成高斯噪声和模拟激光雷达采样噪声去噪任务上本发明增强后的模型相较于基准模型都有一定的提升。
  • 一种基于对抗学习点云去噪增强方法
  • [发明专利]一种视频行为时间轴定位及候选框提取的方法-CN201810607040.0有效
  • 李革;张涛;李楠楠;黄靖佳;钟家兴;李宏 - 北京大学深圳研究生院
  • 2018-06-13 - 2022-07-01 - G06V20/40
  • 一种视频行为时间轴定位及候选框提取的方法,该方法是基于未裁剪视频数据的、深度强化学习的视频行为时间轴候选框提取方法,具体步骤是:首先,在视频行为时间轴定位任务上建立了马尔科夫模型,将视频行为时间轴定位任务转化为求解马尔科夫决策过程;然后,使用经典的深度强化学习算法DQN来求解马尔科夫决策过程,使得算法自动调整时间轴窗口的长度与位置;最后,使用训练出来的智能体模型和一个动作/背景二分类器,来定位视频中的人类行为,产生时间轴候选框,以供后续更精确的定位和分析。本发明在效率与效果上超越了目前大多数先进算法,可用于定位视频中的人类行为。
  • 一种视频行为时间定位候选提取方法
  • [发明专利]一种汽修教学装置-CN202210299911.3在审
  • 王旭;许劲松;刘丽;汪荣悦;顾全;肖亚运;李革 - 阜阳职业技术学校(颍东技工学校)
  • 2022-03-25 - 2022-06-21 - G09B9/00
  • 本发明提供了一种汽修教学装置,包括实训台,所述实训台上设有检测板,所述实训台内设有第一切换组件,所述检测板和第一切换组件之间设有第二切换组件,此汽修教学装置通过通过第一切换组件的设置可将实训台进行单系统模块教学模式和实训模式之间的切换,在单系统模块时,呈圆形设置的实训台,可以容纳更多的学生进行单模块的接线练习,也便于学生对不同模块进行交换练习,在实训台切换至单系统模块教学模式时,可以便于授课着对不同模块进行更换接线教学,同时通过第二切换组件,可以实现单系统教学模块和整机教学模块之间的切换,可用教学者和学生进行整机的教学和接线操作。
  • 一种教学装置
  • [发明专利]特征融合的点云显著性目标检测方法、装置、设备与介质-CN202210254638.2在审
  • 高伟;范松林;李革 - 北京大学深圳研究生院
  • 2022-03-15 - 2022-06-10 - G06V10/25
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,公开了一种特征融合的点云显著性目标检测方法、装置、设备和介质。特征融合的点云显著性目标检测方法运用于目标检测模型,目标检测模型包括特征融合模块、点云感知模块和显著性感知模块。本发明通过获取点云图,并通过预设骨干网络对点云图进行多层次的特征提取,得到不同采样尺度的多层特征;将多层特征中的最顶层特征输入到点云感知模块进行初步融合,得到语义特征;将多层特征输入到特征融合模块中进行特征聚合,得到紧凑特征;将紧凑特征输入到点云感知模块进行分级融合,得到多尺度特征;将语义特征和多尺度特征输入到显著性感知模块进行预测,得到点云图的预测结果;从而准确确定点云图的显著性目标。
  • 特征融合显著目标检测方法装置设备介质
  • [发明专利]图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210225261.8在审
  • 李革;柳儒扬;李宏;高伟 - 北京大学深圳研究生院
  • 2022-03-09 - 2022-06-10 - G06V10/776
  • 本申请提供了一种图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取样本图像对应的第一图像特征向量;根据所有样本图像对应的类别和第一图像特征向量,计算每个类别的平均图像特征向量;将样本图像输入到最新更新的图像识别模型中,得到样本图像对应的分数向量;根据所有类别的平均图像特征向量和样本图像对应的分数向量,确定样本图像对应的第二图像特征向量;将样本图像的图像特征向量减去与样本图像对应的第二图像特征向量,计算样本图像的第三图像特征向量;根据所有样本图像的第三图像特征向量及其类别,对最新更新的图像识别模型进行模型更新。本申请能够消除干扰识别结果的图像特征,即上下文偏移现象。
  • 图像识别模型训练方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]点云的解压缩处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210223068.0在审
  • 李革;范小晴;李鼎权;高伟;高文 - 北京大学深圳研究生院
  • 2022-03-09 - 2022-06-07 - G06T3/40
  • 本申请提供了一种点云的解压缩处理方法、装置、电子设备及存储介质,包括:获取多个解压缩点云立方体;将每一个解压缩点云立方体输入至三维卷积预测模型之中,输出多个概率立方体;概率立方体中的存在概率的位置表征着解压缩点云立方体中与该位置相对应的解压缩点云被体素化占据的概率;针对于每个概率立方体,检测该概率立方体之中的解压缩点云被体素化占据的概率是否满足参考被占据概率,若满足,则确定出多个目标解压缩点云。通过对每一个解压缩点云在解压缩点云立方体的每一位置上被体素化占据的概率的预测,快速准确地确定出概率立方体,以使根据概率立方体之中满足参考被占据概率的解压缩点云,获取到点云质量提升的目标解压缩点云。
  • 解压缩处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种视频质量评估方法、装置、终端及存储介质-CN202110614239.8有效
  • 王海强;陈俊铭;许牧楠;李革;王静 - 鹏城实验室
  • 2021-06-02 - 2022-05-31 - H04N17/00
  • 本发明公开了一种视频质量评估方法、装置、终端及存储介质,方法包括:获取待评估视频和待评估视频对应的参考视频,分别对待评估视频和参考视频进行切块,得到至少一个待评估切块视频和与至少一个待评估切块视频一一对应的至少一个参考切块视频;根据目标待评估切块视频和与目标待评估切块视频对应的目标参考切块视频获取目标残差视频块,根据目标待评估切块视频、目标参考切块视频和目标残差视频块确定目标待评估切块视频的质量评估结果;根据各个待评估切块视频的质量评估结果确定各个待评估切块视频的权重;根据各个待评估切块视频的质量评估结果和对应的权重获取待评估视频的质量评估结果。本发明能够提升视频质量评估的准确性。
  • 一种视频质量评估方法装置终端存储介质

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