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AUTOCADVBA的折圆弧工艺图处理方法-CN201911166335.X有效
  • 张文铭;沈秋;周磊;丁磊;王剑 - 大明重工有限公司
  • 2019-11-25 - 2023-09-15 - G06F30/17
  • 本发明公开了一种基于AUTOCADVBA的折圆弧工艺图处理方法,包括以下步骤:显示侧视图以及展开图;响应于用户点选侧视图中内圆弧的操作,自动读取并在折圆菜单中显示该圆弧的半径、圆心角、圆弧包角及中性层弧长;输入折圆段M,自动计算并在折圆菜单中显示总折弯刀数N,首尾折弯角度、中间折弯角度、折圆步长;响应于用户点击首刀折弯线的最右上面一条折弯线的操作,在首刀折弯线和尾刀折弯线之间绘制M‑1条中间折弯线。本发明能够根据输入刀数,快速地出具完整的折圆部分的工艺图,如需重新调整刀数时,可快速恢复到折圆前的状态,如图中存在的异常情况时,可及时做出相应的防呆预警提示。
  • 一种基于autocadvba圆弧工艺处理方法
  • [发明专利]一种基于深度学习模型参数空间重参数化的视觉识别方法-CN202310277216.1在审
  • 蔡志成;曹汛;沈秋 - 南京大学
  • 2023-03-21 - 2023-06-23 - G06V10/82
  • 本发明公开了一种基于深度学习模型参数空间重参数化的视觉识别方法。该方法的步骤包括:(1)使用给定的优化配置和输入,在初始参数空间训练深度学习模型至完全收敛;(2)将参数W作为基Wbasis,引入可学习变换T作用于基Wbasis,产生相应的额外可学习参数Wtrain,该参数对对应基Wbasis的空间进行动态拉伸,构造新的参数化空间;(3)在新的参数化空间中,使用相同的优化配置对模型进行进一步的优化至完全收敛。本发明利用可学习变换,以初始模型学习到的权重作为基动态拉伸初始参数空间,在新构造的重参数化空间对收敛完成的模型进行进一步的优化,进一步增强视觉模型的识别能力,突破模型的性能瓶颈。
  • 一种基于深度学习模型参数空间视觉识别方法
  • [发明专利]一种基于分子动力学模拟和水处理的改性蒙脱石吸附性能预测方法-CN202010552579.8有效
  • 丁涛;沈秋;沈佳玲 - 中国计量大学
  • 2020-06-17 - 2023-06-02 - B01J20/12
  • 本发明公开了一种基于分子动力学模拟和水处理的改性蒙脱石吸附性能的预测方法,该方法采用GROMACS软件包,在软件中提供蒙脱石吸附抗生素的模拟和分析,根据模拟中需要的各化学物质进行建模,结合实验中的参数进行模拟计算,对得到的模拟结果进行分析。利用分子动力学模拟方法,在模拟结果的快照中可以直观地发现吸附实验的效果,结合自扩散系数、密度分布函数和径向分布函数可以对模拟范围内的实验进行实验机理分析和判断,以此为结果,找出性能最佳的改性蒙脱石。本发明能够验证实验中有机蒙脱石吸附有机物的吸附机理,有助于有机改性蒙脱石的吸附性能,提高吸附效率,同时也为有机污染物吸附材料的设计研发和结构优化提高理论参考,缩短研发周期。
  • 一种基于分子动力学模拟水处理改性蒙脱石吸附性能预测方法
  • [发明专利]一种基于生成模型的人脸防伪方法-CN202310015645.1在审
  • 唐伟业;陈鹏宇;沈秋;曹汛 - 南京大学
  • 2023-01-06 - 2023-04-25 - G06V40/40
  • 本发明公开了一种基于生成模型的人脸防伪方法。其具体步骤包括:步骤1,对人脸防伪数据集进行预处理,数据集中包括对应的“0,1”标签,其中,0代表攻击图像,1代表真实图像;步骤2,搭建生成式对抗网络,该网络包括生成网络和鉴别网络,将预处理好的人脸图像输入生成网络和鉴别网络,进行训练;训练时,引入最大均值差异约束;步骤3,将一张未知是否带有攻击的人脸图像输入已经训练好的生成网络,生成网络再输入一张对应的预测真实人脸,通过计算输入人脸图像与预测真实人脸之间的差异,如果差异低于阈值,则表示输入人脸图像是真实的,如果差异超过阈值,则被判断为伪装人脸。由于本方法不用提取特征,所以泛化性和准确性更高。
  • 一种基于生成模型防伪方法
  • [发明专利]一种用于机器人全身模仿系统的控制方法-CN202211374939.5在审
  • 芦毅;陈鹏宇;沈秋;曹汛 - 南京大学
  • 2022-11-04 - 2023-03-14 - B25J9/16
  • 本发明公开了一种用于机器人全身模仿系统的控制方法。该方法包括如下步骤:步骤1,基于体感相机Kinect捕获的人体骨骼点坐标,将Kinect坐标系下人体各骨骼点坐标变换为在人体坐标系下的表示;步骤2,使用向量法求解人体关节角和各连杆向量;步骤3,建立机器人运动学模型,获得机器人的质心位置、各效应器末端的位置及其约束范围和机器人的连杆向量;步骤4,建立目标函数,迭代求解出最优解作为机器人的控制参数,最后将控制参数传递给机器人执行。本发明将机器人的模仿和平衡控制建模为最优化问题,通过实时迭代求解获得最优控制参数,从而兼顾平衡和模仿的相似性。
  • 一种用于机器人全身模仿系统控制方法
  • [发明专利]一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法-CN202210690319.6在审
  • 任晟昊;沈秋;曹汛 - 南京大学
  • 2022-06-17 - 2022-11-04 - G01C21/16
  • 本发明提供了一种基于多传感器融合的人体关节角数据处理方法。该方法采用IMU惯性测量单元和RGB‑D深度相机作为传感器,通过获取来自不同传感器的数据信息,利用人体关节的自约束性计算各传感器所测量的人体关节角数据,再通过卡尔曼滤波算法融合IMU惯性测量单元和RGB‑D深度相机的测量信息得到最终关节角信息。本发明不仅解决了深度相机数据抖动较大以及惯性测量单元随时间增长漂移较大的问题,而且能提升自身动作的稳定性和解决部分自遮挡问题,在降低了整体系统成本的同时,提高了动作估计的准确性和整体系统的便携性。计算得到的关节角数据可以作为人机交互的输入指令,用于人体动作估计、虚拟人驱动和机器人控制。
  • 一种基于传感器融合人体关节数据处理方法
  • [发明专利]火星图像压缩方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210762210.9在审
  • 徐迈;丁青;李胜曦;邓欣;沈秋;邹昕 - 北京航空航天大学
  • 2022-06-29 - 2022-09-16 - G06T9/00
  • 本申请实施例提供了一种火星图像压缩方法、装置、计算机设备和存储介质,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取待压缩火星图像;根据待压缩火星图像的非局部相似度与预设相似度阈值的关系,判断是否利用目标火星图像压缩模型对待压缩火星图像进行压缩;目标火星图像压缩模型包括第一编码器、第一解码器、第二编码器、第二解码器;第一编码器、第一解码器、第二编码器、第二解码器均包括一个或多个非局部模块,非局部模块用于提取待压缩火星图像的非局部特征;若是,则将待压缩火星图像输入目标火星图像压缩模型进行压缩,获取待压缩火星图像对应的压缩图像。用于解决现有的图像压缩方法不能对非局部相似度较高的火星图像实现高效压缩的问题。
  • 火星图像压缩方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种基于限制搜索空间的人脸识别对抗样本生成方法-CN202210482805.9在审
  • 佘加辉;沈秋;曹汛 - 南京大学
  • 2022-05-05 - 2022-06-28 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种基于限制搜索空间的人脸识别对抗样本生成方法。该方法具体步骤为:(1)对图像数据集进行预处理;(2)将预处理后的图像作为数据预训练生成器模型;(3)将预处理后的图像输入至生成器模型生成对抗样本,然后将生成的对抗样本和经预处理的图像送入判别器进行特征提取,将提取到的特征通过全连接层输出预测分数;(4)将生成的对抗样本和经预处理后的图像送入人脸识别模型进行特征提取,然后通过比较提取到的特征余弦相似度作为目标函数,再通过反向传播的方法优化目标函数。本发明利用了限制搜索空间的手段,能在一定程度上解决人脸识别对抗样本生成中常见的泛化性不足问题,得到更有效的对抗样本。
  • 一种基于限制搜索空间识别对抗样本生成方法
  • [发明专利]一种基于深度学习预测用户视场的方法-CN201810300362.0有效
  • 蒲志远;沈秋;郭佩瑶;马展 - 南京大学
  • 2018-04-04 - 2022-04-22 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种基于深度学习预测用户视场的方法。步骤为:(1)将全景视频从球面映射到球内接立方体的6个面上,得到6个面对应的视频,分别生成视频的动态特征和显著度序列图,并进行分块和编号;(2)根据动态特征判断视频内容视点切换剧烈程度w;(3)用头盔记录用户的头部转向并对其进行处理;(4)通过w值的大小选择预测网络,用网络预测得到用户后n帧视频帧的视场,处理可得到与视场重合的视频块编号;(5)渲染和传输预测得到的视频块,重复步骤直到预测的为最后n帧。本发明的方法减小了全景图畸变对于输入的视频特征的影响,同时加入了视频信息的预判分级,能以较高的准确度预测用户在VR HMD中观看视频时的视场。
  • 一种基于深度学习预测用户视场方法

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