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]一种基于图像复杂度评价的超大尺寸图像快速去噪方法-CN202210278250.6在审
  • 岳涛;李天然;胡雪梅 - 南京大学
  • 2022-03-21 - 2023-09-29 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于图像复杂度评价的超大尺寸图像快速去噪方法。包括如下步骤:(1)提取图像颜色、纹理和内容维度的复杂度特征,构建多特征信息融合的图像复杂度分类模型;(2)构建多尺度残差密集去噪网络;(3)构建数据集,设置多尺度残差密集去噪网络的训练参数;(4)设置损失函数,以最小化损失函数为目标训练多尺度残差密集去噪网络,更新网络参数;(5)将待处理的图像分块,得到多个图块;使用图像复杂度分类模型对图块进行分类,根据图块的分类结果引导图块从不同深度层级的出口输出,得到去噪后的图块;(6)将所有图块拼接复原。本发明的方法大大节省了计算资源,缩短运行时间,可以实现对超大尺寸图像的快速去噪。
  • 一种基于图像复杂度评价超大尺寸快速方法
  • [发明专利]一种多窗口串行的图像锐化方法-CN202010874515.X有效
  • 胡雪梅 - 瑞芯微电子股份有限公司
  • 2020-08-27 - 2023-09-29 - G06T5/00
  • 本发明提供了图像处理技术领域的一种多窗口串行的图像锐化方法,包括如下步骤:步骤S10、设定一大小为a列×b行像素的分块尺寸,基于所述分块尺寸将待锐化的图像进行分块,生成若干块原始图像;步骤S20、分别创建大小均等于所述分块尺寸的一第一memory、一第二memory、一第三memory以及一第四memory;步骤S30、设定一一级滤波器、一二级滤波器以及一三级滤波器;步骤S40、利用所述一级滤波器、二级滤波器、三级滤波器、第一memory、第二memory、第三memory以及第四memory分别对各原始图像进行轮转锐化,输出三级锐化图像;步骤S50、将所述三级锐化图像叠加至原始图像上,完成图像的锐化。本发明的优点在于:极大的降低了图像锐化对硬件资源的占用。
  • 一种窗口串行图像锐化方法
  • [实用新型]一种心电监护仪-CN202223301528.1有效
  • 胡雪梅;黄燕红;王新新;陆梅红 - 上海市浦东医院(复旦大学附属浦东医院)
  • 2022-12-09 - 2023-09-22 - A61B5/339
  • 本实用新型涉及医用工具技术领域,具体为一种心电监护仪,包括心电监护仪本体和承接板,所述承接板活动安装在心电监护仪本体的下端,其特征在于:转盘,所述转盘活动连接在承接板的下端,底座,所述底座活动连接在转盘的下端,活动板,所述活动板活动安装在承接板的前侧,滑槽,所述滑槽开设在承接板的上端中间,活动架,所述活动架活动连接在承接板的后端,本实用新型,处于急诊科上心电监护仪本体在对病人进行心电检测时,而病人也想知道自身的情况,便会去观察心电监护仪本体,此时通过转盘旋转承接板使得内部心电监护仪本体转向病人病人便可直接观察心电监护仪本体上显示的数据知道此时自身的情况,会更容易的接受治疗,具有一定的实用性。
  • 一种监护
  • [实用新型]一种手术室护理患者肢体固定架-CN202321025348.7有效
  • 胡雪梅 - 胡雪梅
  • 2023-05-04 - 2023-09-19 - A61G13/12
  • 本实用新型公开了一种手术室护理患者肢体固定架,包括安装底座,所述安装底座的顶端固定连接有电动推杆,所述电动推杆的顶端固定连接有平衡板,所述平衡板一侧的下方设置有多组固定架主体,所述固定架主体的顶端固定连接有横板,所述安装底座的一侧呈镂空状,所述安装底座镂空处的顶端固定连接有底板。该手术室护理患者肢体固定架通过设置有底板、夹持板、紧固螺栓、旋钮、卡块、套筒和套杆,夹持板移动使用期间平衡稳定,防止出现晃动,提升使用安全性,解决的是夹板自身稳定度较差,夹持固定的过程中容易发生倾斜晃动造成牢固性不足,具有一定的安全隐患,同时整体的夹持度有限的问题。
  • 一种手术室护理患者肢体固定
  • [发明专利]考虑地层渗流传热效应的气井温度场计算方法-CN202210949230.7有效
  • 汤明;雷豪杰;何世明;敬亚东;苏广;胡雪梅;朱宇飞;叶寒 - 西南石油大学
  • 2022-08-09 - 2023-09-01 - G06F30/28
  • 本发明公开了一种考虑地层渗流传热效应的气井温度场计算方法,涉及油气田开发技术领域。包括以下步骤:建立气井温度场模型;基于流体势获得地层压力,进而建立地层渗流场传热模型,并获得地层渗流场传热量;基于钻头参数和地层参数,建立钻头破碎岩石产生的热量模型,并获得钻头破碎岩石产生的热量;建立钻井液热量平衡模型:基于钻柱内钻井液与环空内钻井液的传热和基于环空内热量的变化,建立井筒温度场的热平衡模型;对井筒温度场的热平衡模型进行求解。本发明能够针对考虑地层渗流传热来计算气井温度场,引入了流体势来计算地层压力。能够判断钻井液流动性、井内温度变化情况,便于现场实时调整工程参数,提高钻井效率。
  • 考虑地层渗流传热效应气井温度场计算方法
  • [发明专利]一种自组装体荧光传感器材料及其制备方法和应用-CN202010973174.1有效
  • 刘梅;郭晶;石露露;方草;张华清;胡雪梅 - 长春工业大学
  • 2020-09-16 - 2023-08-22 - C07F3/08
  • 本发明提供一种自组装体荧光传感器材料及其制备方法和应用,涉及自组装体荧光传感纳米传感材料领域。该传感器材料是以芳香化合物9‑蒽甲酸与Cd2+配位为结构导向剂,制备出一种新型葫芦[6]脲超分子组装体荧光传感器,采用水热反应釜法一步合成,本发明的方法操作简单、原料普通价格低廉,产率高,自组装体荧光传感器材料的荧光强度高,实验结果表明:本发明的自组装体荧光传感器材料对水中呋喃类抗生素响应性高,抗干扰能力强;对于水中呋喃类抗生素,随着浓度的增加荧光强度逐渐下降,并在较宽的浓度范围内呈线性可控变化。本发明这种自组装体荧光传感器在水环境污染物监测,生物系统中污染物检测等领域有着丰富的实际应用前景。
  • 一种组装荧光传感器材料及其制备方法应用
  • [发明专利]基于误差估计的自适应压缩感知成像方法-CN202210051774.1在审
  • 胡雪梅;邱晨曦;岳涛 - 南京大学
  • 2022-01-17 - 2023-07-28 - G06T11/00
  • 本发明涉及一种基于误差估计的自适应压缩感知成像方法。该方法具体步骤为:第一级:(1)将图像I分块,用测量矩阵φ1对图像块进行压缩测量,得到y1;(2)对y1进行初始重建,得到(3)对进行优化重建,得到第二级:(4)将上一级的重建结果、φ1和y1输入到自适应模块ASM,输出自适应掩码A1;(5)根据A1,用φ2对部分图像块进行压缩测量,得到y2;(6)对y2进行初始重建,并与上一级的初始重建结果相加,得到本级的初始重建结果;(7)对本级的初始重建结果做优化重建,得到本级的优化重建结果;(8)重复步骤(4)~(7),直到达到目标采样率。
  • 基于误差估计自适应压缩感知成像方法
  • [发明专利]一种基于特征监督的极端暗光环境下的视频目标检测方法-CN202210018825.0在审
  • 岳涛;成大兵;胡雪梅 - 南京大学
  • 2022-01-09 - 2023-07-21 - G06V20/40
  • 本发明公开了一种基于特征监督的极端暗光环境下视频目标检测方法。该方法将特征监督策略的训练分为两个阶段:第一阶段,使用未添加暗光噪声的视频数据在视频目标检测算法SELSA模型上训练一组权重参数;第二阶段,将未添加合成暗光噪声的视频输入第一阶段训练好的SELSA模型的骨干网络中且固定其参数不进行反向传播优化,然后获取骨干网络不同深度处的干净特征;将添加了合成暗光噪声的视频输入新的待训练的带噪声骨干网络中获取不同深度的噪声特征,最后使用干净的特征监督对应深度处的噪声特征以此提高带噪声骨干网络的抗噪声性能。本方法能极大的减小网络参数量、运算复杂度和推理时间。
  • 一种基于特征监督极端环境视频目标检测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的超高分辨率图像去噪方法-CN202310119614.0在审
  • 岳涛;刘昊;胡雪梅 - 南京大学
  • 2023-02-16 - 2023-06-27 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的超高分辨率图像去噪方法,属于图像处理的技术领域。其中方法包括:步骤1、构建超高分辨率图像切割与编码模型;步骤2、将噪声图像和干净图像输入到切割与编码模型中,获得图像块;步骤3、将图像块进行不同程度的归一化,构造图像块序列,获得训练与测试数据;步骤4、构建基于图像去噪网络模型;步骤5、将图像块输入到图像去噪网络模型中得到干净图相块;步骤6、将网络输出的干净图像块解码并拼接为原图像,得到去噪后的超高分辨率图像。本发明提出的方法在超高分辨率图像上取得了很好的效果,网络模型可以端到端训练,在实际超高分辨率图像处理场景中实用性较高。
  • 一种基于深度学习超高分辨率图像方法

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