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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果313个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种监控设备的工作模式切换方法和装置-CN202210744493.4有效
  • 杨艳芳;陶茜;杨作兴;艾国 - 深圳比特微电子科技有限公司
  • 2022-06-29 - 2022-09-27 - H04N5/232
  • 本发明提供了一种监控设备的工作模式切换方法和装置,该方法包括:获取监控设备拍摄的监控图像,确定所述监控图像的环境亮度;当监控设备的当前工作模式为黑白模式时,执行以下操作:将所述监控图像划分为多个区块,确定每一区块的亮度统计值和红外占比;根据每一区块的亮度统计值和红外占比,确定所述多个区块中的异常区块;根据所述多个区块中的异常区块确定所述监控图像的红外占比,如果所述监控图像的环境亮度和红外占比满足预设黑白切彩色条件,则将监控设备的当前工作模式切换为彩色模式。本发明能够提高监控设备切换工作模式的准确性。
  • 一种监控设备工作模式切换方法装置
  • [发明专利]一种目标检测方法、装置和可读存储介质-CN202210684927.6在审
  • 谢旭;凌明;杨作兴;杨敏;艾国 - 深圳比特微电子科技有限公司
  • 2022-06-14 - 2022-09-23 - G06V10/82
  • 本发明实施例提供了一种目标检测方法、装置和可读存储介质。其中的方法包括:将待处理图像输入参数预测网络,通过参数预测网络输出调优参数,所述调优参数包括去雾参数、白平衡参数、对比度参数、色调参数、锐化参数、以及矫正参数中的至少一种;根据参数预测网络输出的调优参数,对待处理图像进行图像增强处理,得到优化图像;将所述待处理图像对应的优化图像输入目标检测网络进行目标检测,通过所述目标检测网络输出目标检测结果,所述目标检测网络和所述参数预测网络为预先利用训练数据联合训练得到的神经网络,所述训练数据包括符合预设条件的图像。本发明实施例可以减少用户的操作成本,以及提高目标检测的准确性。
  • 一种目标检测方法装置可读存储介质
  • [发明专利]一种图像去模糊方法和装置-CN202210111165.0有效
  • 谢旭;艾国;杨作兴;房汝明;向志宏 - 深圳比特微电子科技有限公司
  • 2022-01-29 - 2022-09-23 - G06T5/00
  • 本申请公开了一种图像去模糊方法,包括:将模糊图像输入预先训练好的去模糊网络;利用所述去模糊网络对输入的模糊图像进行去模糊处理;其中,所述去模糊网络包括结构和参数相同的多个级联子网络。其中子网络可以是U型子网络;在每个U型子网络中,对输入图像依次进行多级下采样处理后进行卷积处理,再对卷积处理结果进行与所述多级下采样处理分别对应的多级上采样处理,得到输出图像,每级上采样处理的输入包括上一级处理的输出和对应下采样处理的输出;通过残差模块实现所述下采样处理。应用本申请,能够有效恢复图像,且模型的参数量小,易训练。
  • 一种图像模糊方法装置
  • [发明专利]一种语音识别模型训练方法、装置和可读存储介质-CN202210815593.1有效
  • 钟雨崎;凌明;杨作兴;艾国 - 深圳比特微电子科技有限公司
  • 2022-07-12 - 2022-09-23 - G10L15/02
  • 本发明实施例提供了一种语音识别模型训练方法、装置和可读存储介质。所述方法包括:将当前迭代的语音样本进行等份切分得到第一语音片段序列,从中随机选取预设比例的语音片段得到第二语音片段序列,分别输入第一提取器得到第一特征组和第二特征组;对第二特征组填充预置向量;将第一特征组输入表示器处理得到第一向量组;将填充后的第二特征组输入第二提取器处理得到第二向量组;根据第一向量组和第二向量组计算第一损失值,并调整第一提取器、第二提取器和表示器的参数,进行迭代训练;基于训练样本集中的语音样本和语音样本对应的标签数据,利用训练完成的特征提取器训练分类器。本发明可以利用少量的标注数据训练识别准确的语音识别模型。
  • 一种语音识别模型训练方法装置可读存储介质
  • [发明专利]一种基于深度学习模型的多任务实现方法、装置-CN202210787939.1有效
  • 钟雨崎;凌明;杨作兴;艾国 - 深圳比特微电子科技有限公司
  • 2022-07-06 - 2022-09-23 - G10L15/22
  • 本申请公开了一种基于深度学习模型的多任务实现方法,包括:用于待处理任务数据经深度学习模型中的第一特征提取单元进行特征提取,得到第一特征提取结果,以此类推,将第i‑1特征提取结果经所述深度学习模型中的第i特征提取单元进行特征提取,得到第i特征提取结果;分别基于来自至少两个以上特征提取单元输出的特征结果,进行任务处理,其中,第i特征提取单元为:除去i‑1个特征提取单元所处理任务之后剩余任务所共有的特征提取单元中,除去第一特征提取单元、第二特征提取单元、直至第i‑1单元之外剩余的特征提取单元,i为大于1的自然数。本申请降低了深度学习模型的总参数量,降低了功耗。
  • 一种基于深度学习模型任务实现方法装置
  • [实用新型]充电结构及具有该充电结构的电子设备、摄像机-CN202221294575.5有效
  • 曾勇;佘晨宇;杨作兴;艾国 - 深圳比特微电子科技有限公司
  • 2022-05-26 - 2022-09-23 - H01R13/24
  • 本申请提供了一种充电结构,该充电结构包括设于目标电子设备的对接卡槽,然后与对接卡槽插接的对接卡块例如可设于支撑目标电子设备的底座组件上,对接卡槽和对接卡块上还分别设有充电电极和充电弹针;这样,在对接卡槽与对接卡块插接时,连接充电弹针的充电电源即可为目标电子设备进行充电;本申请还提供一种电子设备或摄像机,充电结构的对接卡槽和对接卡块可分别设于例如摄像机和支撑摄像机正常工作的底座组件上,这样,底座组件在支撑摄像机正常工作时即可为摄像机进行充电,可以使摄像机等在充电过程中扔可以安装在底座组件上并进行正常工作,大大方便了充电操作过程。
  • 充电结构具有电子设备摄像机
  • [发明专利]一种首帧图像的去噪方法、去噪装置、电子设备-CN202210659923.2有效
  • 裘添烨;陶茜;杨作兴;艾国 - 深圳比特微电子科技有限公司
  • 2022-06-13 - 2022-09-16 - G06T7/207
  • 本申请公开了一种首帧图像的去噪方法,该方法包括:获取首帧图像,为所述首帧图像构建用于帧间运动估计的参考帧,其中,所述参考帧的第一采集参数与所述首帧图像的第二采集参数之间的差异在设定的差异阈值内,所述参考帧的图像数据的数据格式与所述首帧图像的图像数据的数据格式相同,利用所述首帧图像和所述参考帧,进行帧间运动估计,确定所述首帧图像的静止区域和运动区域,采用时域去噪方式对所述运动区域进行去噪处理,采用空域去噪方式对所述静止区域进行去噪处理。本申请保留了图像的清晰度,又去除了背景层跳动的噪声,快速地对首帧图像进行了去噪,对于可工作于低功耗状态下的电子设备,提高了首帧图像的图像品质。
  • 一种图像方法装置电子设备
  • [发明专利]基于变换神经网络的数据处理方法、装置和介质-CN202210738268.X有效
  • 高思斌;范晓;杨作兴;艾国 - 深圳比特微电子科技有限公司
  • 2022-06-28 - 2022-09-13 - G06N3/08
  • 本申请实施例提供了一种基于变换神经网络的数据处理方法、装置和介质,其中的方法应用于变换神经网络中的归一化模块,具体包括:接收第一数据序列对应的数据矩阵;变换神经网络用于将第一数据序列转换为第二数据序列;确定数据矩阵对应的第一均值参数值;将数据矩阵除以第一均值参数值,以得到第一中间矩阵;对第一中间矩阵进行仿射变换,并根据仿射变换结果,确定数据矩阵对应的归一化矩阵;对归一化矩阵进行输出;其中,第一数据序列为图像序列,第二数据序列为图像类别序列。本申请实施例可以提高归一化结果的稳定性,进而能够提高变换神经网络的处理精度和对应领域中的数据处理性能。
  • 基于变换神经网络数据处理方法装置介质
  • [发明专利]注意力机制电路-CN202210432779.9有效
  • 钟雨崎;艾国;杨作兴;房汝明;向志宏 - 深圳比特微电子科技有限公司
  • 2022-04-24 - 2022-09-09 - G06N3/063
  • 本发明实施方式提出一种注意力机制的激活函数加速方法、装置和注意力机制电路。方法包括:输入第一向量和包含多个第二向量的第一向量组;基于注意力机制,确定所述第一向量对所述第一向量组中的每个第二向量的注意力分数;对所述注意力分数施加激活函数,所述激活函数适配于将所述注意力分数中的负值转变为零且正值保持为正数;基于预定的缩放因子,对施加所述激活函数的注意力分数进行缩放;输出所述缩放后的注意力分数。本发明实施方式不再采用Softmax计算注意力机制的激活函数,规避了以自然底数e为底数的、注意力分数为指数的幂运算,提高了注意力机制的运算速度,尤其适用于以硬件方式实现注意力机制。
  • 注意力机制电路
  • [发明专利]图像融合处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210571779.7有效
  • 张乐;周承涛;杨作兴 - 深圳比特微电子科技有限公司
  • 2022-05-25 - 2022-09-09 - G06V20/52
  • 本公开关于一种图像融合处理方法、装置、设备及存储介质,该图像融合处理方法包括:获取第一原始图像数据;对第一原始图像数据进行图像处理获得第一图像数据;从第一原始图像数据中获得仅包含感兴趣区域的第二原始图像数据;对第二原始图像数据进行特征增强处理获得第二图像数据;将第一图像数据和第二图像数据进行图像融合获得融合图像数据。本公开的方案在传统图像处理流程的基础上专门针对感兴趣区域的图像数据进行特征增强处理,感兴趣区域中的特征不会受到图像整体的处理过程的影响,解决了图像处理过程中无法兼顾图像的局部和整体的特征表现的问题,在实际应用当中,可实现对监控图像的端到端的局部特征增强。
  • 图像融合处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]构建神经网络的方法、装置、计算设备及存储介质-CN202210780808.0有效
  • 陈志轩;杨敏;杨作兴;艾国 - 深圳比特微电子科技有限公司
  • 2022-07-05 - 2022-09-09 - G06N3/04
  • 本公开涉及构建神经网络的方法、装置、计算设备及存储介质。该方法包括:构建超网络,其中每个网络结构参数的值被选择为相应候选参数空间中的最大值;通过自监督学习训练超网络;以经训练的超网络为基础网络,通过分别在每个网络结构参数的候选参数空间中按降序依次选择每个候选参数值来构建多个子网络,最高一级子网络是超网络,每个子网络是通过从上一级子网络采样得到的,每个子网络的一个网络结构参数的值在所述一个网络结构参数的候选参数空间中最接近且小于该上一级子网络的所述一个网络结构参数的值;通过自监督蒸馏训练子网络;以满足目标硬件平台的要求为条件对经训练的子网络进行搜索,并将搜索到的子网络用于目标硬件平台。
  • 构建神经网络方法装置计算设备存储介质

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top