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]一种数据读取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310180718.2在审
  • 刘文辉;季旻;白煌煌;惠润海;张新凤 - 天津中科曙光存储科技有限公司
  • 2023-02-28 - 2023-05-16 - G06F3/06
  • 本发明公开了一种数据读取方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:响应于针对待修复逻辑盘的逻辑盘修复请求,确定与待修复逻辑盘关联的目标节点,并将目标节点中的初始元数据预读至包括目标内存的第一目标位置,得到当前元数据;根据当前元数据将目标节点中的初始副本数据预读至包括目标固态硬盘的第二目标位置,得到当前副本数据;根据逻辑盘修复请求读取当前副本数据,以将当前副本数据写入待修复逻辑盘。通过运行本发明实施例所提供的技术方案,可以解决若逻辑盘损坏,则读取其它节点存储于处理速度较慢的位置中的正常副本数据进行修复,降低了后续损坏逻辑盘修复效率的问题。取得了提高正常副本数据读取效率的有益效果。
  • 一种数据读取方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于暗原色和双边滤波的低照度图像自适应增强方法-CN201611138476.7有效
  • 杨爱萍;宋曹春洋;白煌煌;王建 - 天津大学
  • 2016-12-09 - 2020-01-14 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于暗原色和双边滤波的低照度图像自适应增强方法,步骤是:将低照度图像反转后计算其透射率,并估计图像深度得到暗原色图像,将低照度图像从RGB空间转到HSV空间,对V空间图像和暗原色图像分别进行色调映射后进行融合,然后对融合后的V空间图像进行双边滤波,将滤波后的V空间图像、低照度图像的H空间图像和低照度图像的S空间图像结合,最后将结合后的图像从HSV空间转换到RGB空间,从而得到最终增强图像。本发明方法实现图像的自适应增强,并利用低照度图像的暗原色图的特征来增强图像的细节信息;利用双边滤波滤除图像噪声。该方法不仅能够有效提高图像的整体亮度、局部对比度,同时可突出图像细节,减少噪声。
  • 基于原色双边滤波照度图像自适应增强方法
  • [发明专利]基于暗通道先验与颜色校正的夜间雾霾图像去雾方法-CN201610027289.5有效
  • 杨爱萍;白煌煌;王南;杨苏辉;王建 - 天津大学
  • 2016-01-15 - 2019-05-10 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于暗通道先验与颜色校正的夜间雾霾图像去雾方法,步骤包括:将夜间有雾图像反转得到反转图像;利用暗通道先验算法对反转图像进行去雾,然后再反转得到亮度增强图像;结合利用亮度增强图像经导向滤波得到的参考图像得到弱光晕图像I1;利用弱光晕图像I1的RGB通道对应的均值、方差得到颜色校正图像I2;利用参考图像的反转图像对颜色校正图像I2再次去光晕得到图像I3,进行颜色校正得到图像I4,之后将图像I2和I4融合得到无光晕、无色偏图像,然后利用基于局部邻域的暗通道先验去雾,最后经导向滤波得到输出图像。本发明方法不仅能极大地增加图像亮度、对比度、平均梯度等特性,而且在突出图像细节、减少图像失真方面也表现较优。
  • 基于通道先验颜色校正夜间图像方法
  • [发明专利]基于统计特征的昼夜图像识别方法-CN201510842975.3有效
  • 杨爱萍;白煌煌;王南;杨苏辉;王建 - 天津大学
  • 2015-11-25 - 2018-09-18 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于统计特征的昼夜图像识别方法,首先,将图像转换为亮度图像,然后根据亮度图像的平均亮度获得亮度特征、根据亮度图像的暗像素比例获得暗像素特征、根据亮度图像的暗边缘数获得暗边缘特征、根据亮度图像的亮像素比例获得亮像素特征,根据亮度图像的光源离心率获得光源特征五种特征,然后利用对应的参数、融合算法及判断标准识别图像类型。本发明昼夜图像识别方法不仅能准确、无差别地识别图像类型,对检测图像要求较低,检测图像类型不受地域和时间限制,而且识别时间较短。且还可减少实际应用中基于硬件检测带来的成本、维护费用等负担,本发明在人工智能、模式识别、目标检测等领域有广泛的应用前景。
  • 基于统计特征昼夜图像识别方法

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