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]一种楼梯区域的自动识别方法及系统-CN202010152534.1有效
  • 黄泽;胡太祥;滕安琪 - 创新奇智(广州)科技有限公司
  • 2020-03-06 - 2023-06-13 - G06V20/52
  • 本发明公开一种楼梯区域的自动识别方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,包括:获取应用场景下的楼梯视频;获取楼梯视频中每一帧的楼梯图片,并分别对各楼梯图片进行人体识别,得到每张楼梯图片中的人体数量;将人体数量与预设的数量阈值进行比较,并在人体数量小于数量阈值时,根据预先生成的楼梯语义分割模型对楼梯图片进行语义分割,得到楼梯图片中的楼梯区域,以备后续楼梯的安全情况判定使用。本发明通过楼梯区域的自动识别替代以往的手动标定,提高了楼梯区域的识别效率;本发明使用带有偏移的卷积提取楼梯图像特征,mIoU(平均交并比)有2%的提升,预测结果准确度更高。
  • 一种楼梯区域自动识别方法系统
  • [发明专利]商品品牌特征获取方法、销量预测方法、装置及电子设备-CN202010122140.1有效
  • 黄泽;王梦秋;胡太祥 - 创新奇智(青岛)科技有限公司
  • 2020-02-28 - 2023-04-18 - G06F18/214
  • 本申请涉及一种商品品牌特征获取方法、销量预测方法、装置及电子设备,属于人工智能技术领域。该方法包括:获取包括目标商品品牌在内的多个商品品牌各自对应的历史日均销量序列;将每个商品品牌各自对应的历史日均销量序列转换为句子字符串;基于所有的句子字符串组成矩阵阵列,矩阵阵列中的每一行对应一个句子字符串;基于词向量模型将矩阵阵列中的每一个句子字符串转换为对应的句向量,得到语义向量矩阵;对语义向量矩阵中的每个句向量进行聚类,得到聚类后的目标商品品牌所在的类对应的标签,标签为目标商品品牌对应的品牌特征。避免采用独热编码带来的高维稀疏特征矩阵,以降低销量预测模型训练时的所需的时间以及空间并提高其预测精度。
  • 商品品牌特征获取方法销量预测装置电子设备
  • [发明专利]一种模型训练方法、磁盘预测方法、装置及电子设备-CN202011334753.8有效
  • 黄泽;王梦秋;胡太祥;张泽覃 - 创新奇智(西安)科技有限公司
  • 2020-11-24 - 2023-03-10 - G06F11/34
  • 本申请涉及一种模型训练方法、磁盘预测方法、装置及电子设备,属于计算机领域。方法包括获取表征磁盘故障的负样本数据以及表征磁盘正常的正样本数据;基于负样本数据以及正样本数据对初始模型进行N次迭代训练,得到能预测磁盘是否故障的预测模型;在第i次迭代训练过程中,以第i‑1次迭代训练所得的模型在正样本数据上产生的损失值对正样本进行下采样,并将采样得到的正样本数据以及负样本数据对第i‑1次迭代训练所得的模型进行训练。该方法在对正样本进行下采样时,由于每次迭代训练所得的模型在正样本数据上产生的损失值均不同,因此每次采样的正样本数据也不同,使得在采样时可以基于分类难易度,更多关注困难的样本,从而提高了模型的精度。
  • 一种模型训练方法磁盘预测装置电子设备
  • [发明专利]一种用于管状物体的三维智能装载方法-CN201910844886.0有效
  • 张发恩;胡太祥;黄泽 - 创新奇智(青岛)科技有限公司
  • 2019-09-07 - 2021-11-09 - G06F30/10
  • 本发明公开了一种用于管状物体的三维智能装载方法,与现有的技术相比,本发明一种待装载水管体积计算方法,通过设计算法实现给水管包扎体积计算,得出包扎体积的高精度估计。通过对水管循环嵌套,明显减少装载空间占用,该计算速度极快,而且提升空间利用率的幅度很大,利用对圆柱体换算成对应外接长方体,通过长方体3D装箱算法快速完成装箱方案,最后利用圆柱体和长方体的体积关系比较有效得得到水管装载体积及装载方案,能有效地为装载车调度提供决策信息,有显著的水管智能装载效率、预装载与装载后体积估计精度、水管嵌套空间利用率、都优于人工经验方法的优点。
  • 一种用于管状物体三维智能装载方法
  • [发明专利]一种基于注意力图的吸烟行为检测方法及装置-CN202011353420.X在审
  • 黄泽;胡太祥;王梦秋 - 创新奇智(合肥)科技有限公司
  • 2020-11-25 - 2021-03-09 - G06K9/00
  • 本申请提供一种基于注意力图的吸烟行为检测方法及装置,该方法包括:提取目标图像的人脸区域,得到人脸图像;利用特征提取网络获取该人脸图像的第一特征图;对第一特征图进行卷积运算,得到M个注意力图,每个注意力图对应于人脸图像上的一个注意力集中区域;将M个注意力图作用到第一特征图中,得到第二特征图;根据第二特征图确定人脸图像中人物是否存在吸烟行为。上述方法首先检测人脸区域,再基于人脸区域的图像特征进行分类,由于烟在人脸区域所占的比例较大,所以,可以有效提取到烟的特征,避免了由于烟过小而检测不到的问题,同时,基于注意力机制对烟出现概率大的位置进行特征增强,有利于提升吸烟行为检测的准确度。
  • 一种基于注意力图吸烟行为检测方法装置
  • [发明专利]一种基于充放电的两阶段电池性能预测方法-CN201910844890.7有效
  • 张发恩;黄泽;刘俊龙;胡太祥 - 创新奇智(广州)科技有限公司
  • 2019-09-07 - 2020-12-29 - G01R31/367
  • 本发明公开了电池性能检测领域的本发明提供如下技术方案一种基于充放电的两阶段电池性能预测方法,包括以下具体步骤:S1:根据电池充放电过程初始条件x,通过模型给出初始推荐电流A1,预期的截止电压是否满足阀值,若满足直接用于实际电芯测试,若不满足执行步骤S2;S2:进行实际测试,得到推荐电流A1在充放电之后的实际电压V1,通过模型给出推荐电流A2,预期的截止电压满足阀值,用于实际电芯测试,设计两阶段的电池性能预测方法,通过精准的预测,替代大量的人工测试过程,通过建模拟合,并自动寻找最优值的方法,该方法不限于用于电流、电压之间的预测,也可用于电池检测中任意两个相关变量之间的关系预测,整个模型算法运行速度非常快。
  • 一种基于放电阶段电池性能预测方法
  • [发明专利]一种模型训练方法、文本分类方法、装置及网络模型-CN202010834836.7在审
  • 黄泽;王梦秋;胡太祥 - 创新奇智(上海)科技有限公司
  • 2020-08-18 - 2020-11-20 - G06F16/35
  • 本申请涉及一种模型训练方法、文本分类方法、装置及网络模型,属于计算机技术领域。该方法包括获取与应用场景相关的多条文本数据,得到预训练样本;利用预训练样本和预设的第一损失函数对神经网络模型进行预训练,得到预训练后的神经网络模型;获取与应用场景相关的目标网页中已有的与目标任务相关的多条文本数据,得到样本集;对样本集中的每一条文本数据进行标签标注;利用标注后的样本集和预设的第二损失函数对预训练后的神经网络模型进行训练,得到所需的神经网络模型。先利用大量文本语料以无监督方式预训练神经网络模型,然后以与目标任务相关的多条文本数据微调整个预训练模型,使得训练出的模型的泛化能力以及预测精度都有所提高。
  • 一种模型训练方法文本分类装置网络
  • [发明专利]相机参数确定方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202010164003.4在审
  • 张发恩;葛振朋;胡太祥;张泽覃 - 创新奇智(广州)科技有限公司
  • 2020-03-10 - 2020-07-10 - G06T7/80
  • 本申请提供一种相机参数确定方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及验布技术领域。该方法包括:获取待检测布匹的布匹颜色;将布匹颜色与预存储的多种预设布匹颜色进行匹配,获得与布匹颜色匹配的目标预设布匹颜色;确定目标预设布匹颜色对应的目标相机参数,其中,预存储有每种预设布匹颜色与对应的相机参数之间的映射关系,相机参数为在对预设布匹颜色的布匹进行瑕疵检测时所采用的相机的相关参数;将目标相机参数确定为对所述待检测布匹进行瑕疵检测时所采用的目标相机的相机参数。该方案可无需针对所有颜色的布匹均预先配置对应的相机参数,只需要配置少量布匹颜色对应的相机参数即可,减少了相机参数配置的工作量,提高了效率。
  • 相机参数确定方法装置电子设备可读存储介质
  • [发明专利]一种商品销量预测方法及系统-CN201911353728.1在审
  • 黄泽;张发恩;胡太祥;王梦秋 - 创新奇智(广州)科技有限公司
  • 2019-12-25 - 2020-05-08 - G06Q30/02
  • 本发明公开一种商品销量预测方法及系统,涉及深度学习技术领域,包括:获取商品的历史销量数据;对历史销量数据进行预处理,得到预处理销量数据;对预处理销量数据进行第一特征提取,得到第一特征销量数据;根据第一特征销量数据和预处理销量数据进行训练得到销量初始预测模型;对第一特征销量数据和预处理销量数据进行第二特征提取,得到第二特征销量数据;根据第一特征销量数据、预处理销量数据和第二特征销量数据对销量初始预测模型进行训练得到商品销量预测模型,以对商品的销量进行预测。本发明商品销量预测模型融合了wavenet网络和LSTM网络,对于历史销量数据充足的情况下,商品销量模型的平均绝对百分比误差能达到百分之五。
  • 一种商品销量预测方法系统

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