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]一种融合杂波信息自监督表征学习的SAR目标检测方法-CN202310906572.5在审
  • 王兆成;刘商艺;张广 - 河北工业大学
  • 2023-07-24 - 2023-10-27 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种融合杂波信息自监督表征学习的SAR目标检测方法,主要解决现有的SAR图像目标检测技术中缺乏大量标记样本从而导致检测效果降低的问题。其实现步骤为:将原始的SAR图像进行裁剪并加入大量不包含目标的杂波图像;将数据集中图像通过两种不同的数据扩充方式分别得到两个子图并输入到两个对称的编码器参数共享的分支中;利用两个分支的输出视图计算网络的损失;在包含预测器的分支通过梯度更新参数,另一分支停止梯度更新;将自监督学习中保存的模型参数应用于下游任务作为预训练参数并进行下游任务的微调;完成下游任务的有标记数据的训练后进行相应测试。本发明相比于有监督的SAR图像检测方法具有无需大量标记样本,精确度高的特点,同时在自监督学习中融合了杂波信息进一步优化了网络性能。
  • 一种融合信息监督表征学习sar目标检测方法
  • [发明专利]基于PVT的毫米波雷达手势识别方法-CN202310896686.6在审
  • 王兆成;赵朔;张广;胡广轩 - 河北工业大学
  • 2023-07-21 - 2023-10-24 - G01S7/41
  • 本发明为一种基于PVT的毫米波雷达手势识别方法,首先利用AWR1642雷达传感器和DCA1000EVM数据采集卡获取手势数据,对雷达原始回波作预处理,构建微多普勒数据集;在PVTv2‑B2模型编码器的前馈网络中引入局部性机制,并添加Seq2Img层和Img2Seq层进行图像和序列之间的转换,加入DW层建模位置信息并减少计算量;引入DropKey算法抑制过拟合问题,得到手势识别模型。将训练后的手势识别模型用于毫米波雷达手势识别,得到分类结果。本发明具有全局感受野、并行计算、识别率高的优点,适用于毫米波雷达手势识别,解决了深度神经网络在毫米波雷达手势识别领域应用中感受野小且不能并行计算的问题。
  • 基于pvt毫米波雷达手势识别方法
  • [发明专利]基于自监督学习和知识蒸馏的SAR目标识别方法-CN202310906452.5在审
  • 王兆成;张广;宋华亮;刘商艺;王若楠;胡广轩 - 河北工业大学
  • 2023-07-24 - 2023-10-20 - G06V10/764
  • 本发明为一种基于自监督学习和知识蒸馏的SAR目标识别方法,首先分别构建教师网络和学生网络,教师网络采用ResNet50网络,在ResNet8网络中加入注意力机制得到学生网络,对教师网络进行自监督预训练;以自监督训练结果进行迁移学习后的教师网络对学生网络进行蒸馏,计算教师网络软目标和学生网络软输出,得到软目标损失函数;然后,采用教师网络的分类输出和硬目标一起训练学生网络,并引入硬目标和软目标损失函数;最后,对训练后的学生网络进行测试,得到蒸馏后的学生网络,并用于SAR图像的目标识别,得到分类结果。本发明具有参数量计算量小和测试准确率高的优点,适用于SAR图像目标识别,解决了基于深度神经网络的SAR目标识别模型体积较大而轻量化模型识别准确率较差难以应用于移动嵌入式设备的问题。
  • 基于监督学习知识蒸馏sar目标识别方法
  • [发明专利]结合自监督学习和知识蒸馏的SAR目标检测方法-CN202310896783.5在审
  • 王兆成;张广;宋华亮;刘商艺;王若楠;陈宇 - 河北工业大学
  • 2023-07-21 - 2023-10-03 - G06V20/10
  • 本发明为一种结合自监督学习和知识蒸馏的SAR目标检测方法,将预训练的vgg16网络作为SSD网络的骨干网络,并对SSD网络进行训练,得到自监督迁移学习训练后的SSD‑S网络,并将SSD‑S网络作为教师网络;将SSD网络的骨干网络替换为MobileNet V2网络,并加入注意力机制,得到学生网络;以自监督训练结果进行迁移学习后的教师网络对学生网络进行蒸馏,分别计算教师网络和学生网络的特征知识;然后,采用教师网络的特征知识和硬目标一起训练学生网络,引入目标损失函数和特征损失函数作为最终优化函数;最后,对训练后的学生网络进行测试,得到蒸馏后的学生网络,并用于SAR图像的目标检测。本发明具有参数量计算量小和测试检测率高的优点,解决了基于深度神经网络的SAR目标检测模型体积较大难以应用于移动嵌入式设备的问题。
  • 结合监督学习知识蒸馏sar目标检测方法
  • [发明专利]一种柔性屏智能手表-CN202210096018.0在审
  • 王兆成 - 王兆成
  • 2022-01-26 - 2023-09-29 - G04G9/00
  • 本发明涉及智能穿戴终端技术领域,具体涉及一种柔性屏智能手表。本发明的目的在于保护一种柔性屏智能手表,柔性屏智能手表包括表体和表带,表体包括显示部分和主机部分,显示部分包括柔性屏和屏壳,屏壳内设置有卡槽,屏壳包括与主机部分可拆连接的柔性屏固定壳,屏壳还包括柔性屏翻盖,柔性屏翻盖上设置有安装口,安装口处设置有可拆的安装盖;主机部分包括主机壳和表芯,表芯与柔性屏通过排线连接,且排线上设有排线插头。屏壳与主机部分可拆连接,安装盖与柔性屏翻盖为可拆连接,且表芯和柔性屏之间通过排线连接且排线上设置有插头,使得在更换柔性屏时只需拆卸屏壳,无需拆卸主机部分和接线,解决了更换柔性屏时费时费力的问题。
  • 一种柔性智能手表
  • [发明专利]基于多尺度注意力与子孔径分解的SAR目标识别方法-CN202310581327.1在审
  • 王兆成;王若楠;刘商艺;刘璐;邵学彦 - 河北工业大学;天津先进技术研究院
  • 2023-05-23 - 2023-09-19 - G01S13/90
  • 本发明为基于多尺度注意力与子孔径分解的SAR目标识别方法,首先对SAR图像进行分解,得到子孔径图像;对SAR图像进行显著性检测获取多尺度显著特征;然后,基于卷积神经网络构建目标识别模型;目标识别模型包括特征提取网络和位于特征提取网络之后的全连接层;特征提取网络包括依次连接的池化层和四个特征提取层,池化层包括一次卷积运算和一次池化操作,每个特征提取层均包括两次卷积运算和一个显著特征融合模块;最后、对目标识别模型进行训练,并根据损失函数对模型进行参数优化更新,得到优化后的目标识别模型;将待识别的SAR图像输入到优化后的目标识别模型中,进行目标识别。子孔径图像中包含了丰富的地物特征和目标电磁散射信息,从不同角度反映了目标的散射特性,提高了识别准确率。
  • 基于尺度注意力孔径分解sar目标识别方法
  • [发明专利]基于注意力机制和知识蒸馏的SAR图像舰船目标检测方法-CN202310913412.3在审
  • 王兆成;宋华亮;张广;王若楠 - 河北工业大学
  • 2023-07-25 - 2023-09-15 - G06V20/54
  • 本发明为一种基于注意力机制和知识蒸馏的SAR图像舰船目标检测方法,基于注意力机制和MobileNetV2网络构建学生模型,以经典SSD网络作为教师模型,将原始数据集图像切片输入到学生模型、教师模型对两个模型进行训练和测试;利用知识蒸馏思想,搭建一个基于教师‑学生架构的SAR图像舰船目标检测模型,并对SAR图像舰船目标检测模型进行训练和测试,获得一个检测性能良好的学生模型;利用知识蒸馏训练后的学生模型用于SAR图像的舰船目标检测,得到检测结果。本发明具有检测速度快、准确率高和模型小型化的优点,适用于SAR图像舰船目标检测,解决了深度神经网络在移动端部署所需巨量计算资源的问题,能够提高检测速度和检测精度并且减小计算量。
  • 基于注意力机制知识蒸馏sar图像舰船目标检测方法
  • [发明专利]一种植物叶绿素荧光测定的暗适应装置-CN201611227193.X有效
  • 刘华;甑知娅;张前进;王兆成;黄盛怡;李缓;范龙惠;马元山 - 安徽农业大学
  • 2016-12-27 - 2023-08-22 - G01N21/01
  • 本发明公开了一种植物活体叶绿素荧光测定的暗适应装置,包括暗适应布套、支架、密封带、固定带和卡扣,暗适应布套由褶皱布制成,褶皱布由外层锡箔纸和内层黑绒布制成,拉伸暗适应布套扩大暗适应布套内的体积,暗适应布套内侧设有支架固定通道,支架为PP材质的塑料条,支架穿过支架固定通道并且撑起暗适应布套,支架两端均穿过卡扣,移动卡扣控制支架范围;密封带位于暗适应布套的开口处,将开口密封,固定带固定在支架两端上,支架利用固定带固定在植物枝干上,本发明可以根据叶片大小,拉伸暗适应布套的长度,能够解决对于不同形状、大小的叶片暗适应的需要;具有不损伤叶片,材质轻盈,安装简单,成本低的特点。
  • 一种植物叶绿素荧光测定暗适应装置
  • [实用新型]一种废料收集组件-CN202223471165.6有效
  • 王兆成;刘晓澄;王兆勋;刘德梅;许振飞;马雪研 - 河南畅民健康用品有限公司
  • 2022-12-26 - 2023-08-22 - B65H18/10
  • 本实用新型涉及药膏贴生产技术领域,特别是一种废料收集组件,包括底座,所述底座的一侧转动连接有传送带,所述底座的一侧转动连接有切割辊,所述底座的一侧转动连接有转动板,所述转动板的一侧转动连接有收集辊,所述底座的一侧固定连接有伺服电机。本实用新型的优点在于:切割辊对药膏贴进行切割,切割掉的废料缠绕在缠绕卷上,第一电机带着收集辊转动,进而让缠绕卷对废料进行收卷,当收卷缠绕到一定数量后,第一电机带着丝杠转动,丝杠安装在切割刀上,进而丝杠带着切割刀向前移动,对废料进行切割,然后第二电机带着转动板转动到底座的一侧,拧动螺纹固定杆去除掉对缠绕卷的限位,这样可以拔出缠绕卷,对废料进行清理收集处理。
  • 一种废料收集组件
  • [发明专利]基于自监督学习和子孔径分解的SAR目标识别方法-CN202310581453.7在审
  • 王兆成;刘商艺;王若楠;刘璐;邵学彦 - 河北工业大学;天津先进技术研究院
  • 2023-05-23 - 2023-08-18 - G01S13/90
  • 本发明为一种基于自监督学习和子孔径分解的SAR目标识别方法,将大量杂波数据加入原始SAR图像数据集中进行扩充;将数据集中图像进行包括子孔径分解在内的两种数据扩充后输入到以编码器和动量编码器为主体的两个分支;分别采用梯度回传和动量公式更新两个编码器的参数;以队列形式更新动量编码器的输入后重复以上步骤直至遍历训练集中所有数据,并保存模型参数;最后加载自监督的模型参数,重置分类器部分参数完成有监督的下游任务的训练和测试。本发明相比于有监督的SAR图像识别方法具有需要标记数量少,检测精度高的优点,适用于SAR图像在小样本情形下的目标识别,主要解决了现有的SAR图像目标识别技术中样本数量不足以满足大规模有监督训练的问题。
  • 基于监督学习孔径分解sar目标识别方法
  • [实用新型]一种输送辊轴-CN202223558459.2有效
  • 王兆成;刘晓澄;王兆勋;刘德梅;许振飞;马雪研 - 河南畅民健康用品有限公司
  • 2022-12-30 - 2023-08-15 - B65G39/09
  • 本实用新型涉及膏药生产技术领域,特别是一种输送辊轴,包括输送辊轴,所述输送辊轴的两侧均固定连接有一个固定柱,其中一个所述固定柱的一侧固定俩姐有一个连接杆,所述连接杆的一侧活动连接有一个齿轮盘,所述输送辊轴的一侧设置有一个密封组件,所述连接杆的一侧开设有螺纹,所述连接杆的一侧螺纹连接有一个螺帽。本实用新型的优点在于:本申请中第一密封块以及第二密封块上开设的第一连接槽以及第二连接槽的内部搭接在输送辊轴的外壁,第一密封块、第二密封块配合密封垫以及密封圈,增加密封性,避免输送辊轴外表面生锈的情况,通过沉头螺丝对第一密封块、第二密封块以及密封垫进行固定,方便对第一密封块和第二密封块的拆装。
  • 一种输送辊轴
  • [发明专利]一种数据表字段名设计自动化生成的方法-CN202310166248.4在审
  • 周源;黄东;王兆成 - 郑州郑大信息技术有限公司
  • 2023-02-24 - 2023-08-08 - G06F16/22
  • 本发明公开了一种数据表字段名设计自动化生成的方法,涉及计算机技术领域,本发明,包括创建数据库设计常用英文词库,词库是由词根及词根对应的中文含义组成,词库可以随时通过手工添加,通过外部TXT、EXCEL文件导入已有的字段丰富词库,输入中文字段名称,对输入的中文字段名称进行拆分,按从左往右,从大到小的原则分词排列组合。通过分词在词库中进行检索,自动生成英文字段名,在输入中文字段名的同时自动生成英文字段名,极大提升工作效率,大幅提高数据表字段名设计工作效率,减少字段重复性设计,规范统一数据库表字段名命名,提升程序开发规范性、统一性、严谨性,大幅减少避免同一字段多重命名所带来的系统BUG,有效提升系统稳定性。
  • 一种数据表字段名设计自动化生成方法

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