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]一种基于深度视频联动特征的行为识别方法-CN202110968288.1有效
  • 杨剑宇;黄瑶 - 苏州大学
  • 2021-08-23 - 2023-09-26 - G06V40/20
  • 本发明涉及一种基于深度视频联动特征的行为识别方法,包括以下步骤:将每个行为样本的深度视频进行正面、右侧面、左侧面和顶面投影,获得相应的投影序列;通过计算每个投影序列的动态图像,获得每个行为样本的动态图像;将每个行为样本的动态图像输入各自的特征提取模块并提取特征;将提取的特征输入多投影联动特征提取模块并提取各投影组合的联动特征;按通道连接提取到的所有联动特征,并将连接后的特征输入平均池化层和全连接层;构造基于深度视频联动特征的行为识别网络;将每个训练行为样本的深度视频输入基于深度视频联动特征的行为识别网络,训练网络至收敛;将每个待测试行为样本的深度视频输入训练好的行为识别网络,实现行为识别。
  • 一种基于深度视频联动特征行为识别方法
  • [发明专利]一种轮廓形状识别方法-CN202010777341.5有效
  • 杨剑宇;闵睿朋;黄瑶 - 苏州大学
  • 2020-08-05 - 2023-09-05 - G06V10/44
  • 本发明提出一种轮廓形状识别方法,抽样提取形状样本的轮廓显著特征点;使用三种形状描述子,计算形状样本在半全局尺度中的特征函数;以单像素为间距划分尺度,得到全尺度空间下的形状特征函数;将各个尺度下的特征函数值存入矩阵,得到全尺度空间下形状样本三种特征的灰度图表达;将该形状样本的三种灰度图表达作为RGB三个通道合成一张彩色特征表达图像;将该形状样本与特征表达图像同时作为输入,构成双流卷积神经网络;训练双流卷积神经网络,将测试样本输入至训练好的网络模型中,实现形状分类。
  • 一种轮廓形状识别方法
  • [发明专利]一种形状识别方法-CN202110418108.2有效
  • 杨剑宇;李一凡;闵睿朋;黄瑶 - 苏州大学
  • 2021-04-19 - 2023-08-01 - G06V10/26
  • 本发明提出一种形状识别方法,提取形状样本的轮廓关键点;定义各关键点处的近似偏置曲率值并判断关键点处的凹凸性,以获取候选分割点;调整曲率筛选阈值,得到形状分割点;计算最小分割代价进行形状分割,得到若干子形状部分;构建形状样本的拓扑结构;使用形状的全尺度可视化表示方法,得到对应子形状部分的特征表达图像;将各特征表达图像输入卷积神经网络进行训练,学习得到各子形状部分的特征向量;构造形状样本的特征矩阵;构建图卷积神经网络;训练图卷积神经网络,获取测试样本的特征矩阵和邻接矩阵,并输入至训练好的图卷积网络模型中,实现形状分类识别。
  • 一种形状识别方法
  • [发明专利]一种动作识别方法-CN202110473438.1有效
  • 杨剑宇;黄瑶 - 苏州大学
  • 2021-04-29 - 2023-08-01 - G06V40/20
  • 本发明提出一种动作识别方法,将动作视频样本分段,计算每个视频片段的动态图像;将每个视频片段的动、静态图像输入特征提取器;提取动态图像的运动特征向量;构建特征中心组,得到直方图表达;将直方图表达输入直方图连接层,得到动作视频样本的完整直方图表示;然后输入多层感知器,构成运动特征量化网络;训练其至收敛;将动态、静态图像输入训练好的运动特征量化网络中的特征提取器、增强器和软量化器,得到直方图表达;将直方图表达输入显著运动特征提取器,得到显著运动特征图;将显著运动特征图输入卷积神经网络,构成动作分类器;训练其至收敛;计算测试动作视频样本每个片段的动态、静态图像,并输入训练好的动作分类器,实现动作识别。
  • 一种动作识别方法

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