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]基于大感受野的LRF大核注意力卷积网络活动识别方法-CN202211695992.5有效
  • 胡广伟;滕起 - 南京大学
  • 2022-12-28 - 2023-09-08 - G06F18/214
  • 本发明涉及基于大感受野的LRF大核注意力卷积网络活动识别方法,包括采集动作信号,对所述动作信号进行预处理和数据划分,获取数据集;基于所述数据集对LRF大核注意力卷积网络模型进行训练,将训练完成的所述LRF大核注意力卷积网络模型导入移动可穿戴识别装置中,进行人体姿态识别。本发明通过传感器模态的局部深度卷积网络、沿时间序列的长距离深度卷积网络和1×1普通卷积网络捕捉传感器时序和模态双特征,有效提升模型网络对于动作特征信息的定位和识别,极大拓宽了可穿戴传感器活动识别的种类,增强了不标准动作的识别容错率,促进了基于可穿戴移动设备的识别在健康医疗、智能家居、医疗辅助等领域的部署和发展。
  • 基于感受lrf注意力卷积网络活动识别方法
  • [发明专利]气井产能评价方法及设备-CN201910363967.9有效
  • 张永宾;江同文;肖香姣;贾伟;郑广全;伍轶鸣;张建业;赵小军;唐永亮;吴燕;滕起;赵斌 - 中国石油天然气股份有限公司
  • 2019-04-30 - 2023-08-25 - E21B49/00
  • 本发明实施例提供一种气井产能评价方法及设备,该方法包括确定二项式产能方程;根据分别基于气藏模型和气井井筒模型获得的多个历史时刻下的地层压力和井底流压,通过一点法无阻流量方程,计算生成一点法无阻流量预测趋势;根据地层压力,及当前的二项式产能方程,计算生成二项式无阻流量预测曲线;对当前的二项式产能方程的系数进行调整,重新计算所述预测曲线,直至当前生成的预测曲线与所述预测趋势拟合,以获得修正二项式无阻流量预测曲线,并进行气井产能评价。本发明实施例能够实现结合气井生产历史数据,通过一点法产能趋势修正初始的二项式产能方程,获得更精准的产能方程,进而消除了开发初期产能初期偏低的问题。
  • 气井产能评价方法设备
  • [发明专利]一种基于解耦训练的卷积神经网络活动识别方法-CN202210793457.7有效
  • 胡广伟;滕起 - 南京大学
  • 2022-07-07 - 2023-08-22 - G06F18/213
  • 本发明涉及一种基于解耦训练的卷积神经网络活动识别方法,包括:采集人体活动信号数据,对所述人体活动信号数据进行标记,获得活动类型;设置滑动窗口和重叠率为固定长度,基于所述滑动窗口和所述重叠率对所述人体活动信号数据进行预处理,获得样本数据;将所述样本数据输入到RepHAR解耦网络中进行训练,将训练完成的所述RepHAR解耦网络导入可穿戴识别设备,获取活动识别结果;本发明可同时具备多分枝网络高精度和普通网络的实时性优点,实现了速度和精度均衡的活动识别应用。
  • 一种基于训练卷积神经网络活动识别方法
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络的人体姿态识别方法-CN202010419639.9有效
  • 张雷;唐寅;王嘉琦;滕起 - 南京师范大学
  • 2020-05-18 - 2023-07-11 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人体姿态识别方法,包括:移动传感器原始数据采集并打上标签、数据频率降采样和归一化处理并划分训练集和测试集、卷积神经网络训练、模型移植到安卓端进行人体姿态识别。根据卷积神经网络用于人体姿态识别方法,该实施引入了Split‑Transform‑Merge策略,提出了一组更小通道数的乐高卷积核,按照随机映射和循环矩阵的方法堆叠这些卷积核以此实现卷积操作,最后将生成的乐高特征图垂直合并经过全连接层送入分类器用于传感器数据的识别。本发明具有识别速度快、识别准确度高、计算量小、泛化能力强等特点,同时在智能家居、健康检测、运动追踪等方面具有十分重要的作用。
  • 一种基于卷积神经网络人体姿态识别方法

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