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5G多模式养老的医护养资源动态调配方法与系统-CN202210162854.4在审
  • 王若梅;周凡;苏卓 - 中山大学
  • 2022-02-22 - 2022-10-18 - G16H40/20
  • 本发明公开了一种5G多模式养老的医护养资源动态调配方法与系统。收集老人健康状况和活动信息以及各级医疗机构及养老服务机构的康养信息,并利用5G传输技术进行实时更新;构建在居家养老、社区养老、机构养老不同模式下的医护养资源需求模型;当用户请求养老服务或检测到突发情况时,利用老人健康状况和活动信息与康养信息,结合医护养资源需求模型,进行资源的动态调配,安排对应的医护养资源为用户提供养老服务或医疗服务。本发明使用5G传输技术实现了对老人身体健康状况的实时检测和区域内医护养资源状态信息的实时共享,依靠资源动态分配算法使有限的医护养资源能够得到高效合理的分配,提升老人的生活质量,为老人的身心健康提供安全保障。
  • 一种模式养老医护资源动态调配方法系统
  • [发明专利]一种数据处理方法及装置-CN202210831318.9在审
  • 刘丽;刘文哲;苏卓;张杰华;丁丁;白亮 - 中国人民解放军国防科技大学
  • 2022-07-15 - 2022-10-18 - G06F16/535
  • 本发明提供一种数据处理方法及装置,该方法包括:获得第一图像集和第二图像集,所述第一图像集中的图像带有特征注释,所述第一图像集中至少部分图像的内容与所述第二图像集中的图像内容相关;将所述第一图像集输入至编码器中,以结合所述特征注释生成支持特征集,所述支持特征集与目标对象相关,所述目标对象存在于所述第二图像集中的目标图像中;将所述第二图像集及支持特征集输入至解码器中,使所述第二图像集与所述支持特征集中的支持特征相结合;将结合有所述支持特征的第二图像集输入至候选区域生成网络中,使所述候选区域生成网络基于所述第二图像集对应生成与所述目标对象相关联的候选区域集;至少基于所述候选区域集确定出所述目标图像。
  • 一种数据处理方法装置
  • [发明专利]一种用于野外急救的机器人-CN202210765915.6在审
  • 苏卓 - 陕西中医药大学
  • 2022-07-01 - 2022-09-30 - A61H31/00
  • 本发明涉及机器人技术领域,且公开了一种用于野外急救的机器人,包括急救箱体,所述急救箱体下表面设置有用于急救箱体移动的移动底盘,所述急救箱体左右两侧均铰接有躺板,所述急救箱体左侧的躺板内侧表面设置有头枕,所述急救箱体上表面中间设置有控制盒,所述急救箱体内部后表面左下方通过挂钩挂有呼吸罩,所述急救箱体后表面中间开设有移动孔;本发明有效的解决了搜救对在搜救到事故人员时,没有足够的体力进行心脏按压处理,并且不对事故人员边进行心脏按压急救边带动事故人员移动至抢救地点进行抢救,导致故人员容易错失最佳抢救时间的问题。
  • 一种用于野外急救机器人
  • [发明专利]一种基于场景识别的草图图像翻译方法-CN202010913017.1有效
  • 周凡;陈茜茜;苏卓;林淑金;王若梅 - 中山大学
  • 2020-09-03 - 2022-09-23 - G06V10/75
  • 本发明公开了一种基于场景识别的草图图像翻译方法。用户在所选取的场景图背景上交互式的逐步绘制草图,系统根据场景识别网络识别出的场景图类别对轮廓草图进行语义匹配得到对象类别,再根据对象类别与草图,利用部分草图形状完成网络与完整图像外观生成网络进行轮廓与外观合成,经过交互式的绘制最终生成需要的前景对象图像。本发明可以允许用户不用进行整个场景级别的草图绘制,只需在现有的场景背景图上描绘前景部分的对象草图,系统会自动进行与背景场景图语义匹配的对象完成,使得最终生成的图像质量与清晰度更高。
  • 一种基于场景识别草图图像翻译方法
  • [发明专利]基于Transformer的人体解析方法与系统-CN202210664690.5在审
  • 苏卓;官晖强;周凡;林格 - 中山大学
  • 2022-06-14 - 2022-09-16 - G06V10/26
  • 本发明公开了一种基于Transformer的人体解析方法。包括:使用DeepLabV3+骨干网络,提取图片的低分辨率图像特征,对低分辨率图像特征进行上采样操作获取多尺度分辨率图像特征,将不同尺度图像特征通过像素级解码操作和Transformer解码器,分别获得像素级嵌入和嵌入特征,将像素级嵌入和嵌入特征进行内积得到语义分割图,将语义分割图融合获得人体解析图。本发明还公开了基于Transformer的人体解析系统。本发明采用基于Transformer的方式,Transformer的注意力机制能够对长期依赖进行建模,有效地捕获全局特征,从而提高人体解析的准确率,且本发明没有引入人体的先验信息,计算速度快、模型复杂度较低,能够进行实时人体解析。
  • 基于transformer人体解析方法系统
  • [发明专利]基于强化学习的个性化服装推荐方法与系统-CN202210500670.4在审
  • 苏卓;陈伊琳;周凡 - 中山大学
  • 2022-05-10 - 2022-08-12 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于强化学习的个性化服装推荐方法。包括:收集服装数据集;学习服装单品的视觉和类别特征,计算任意两个同种类别服装单品间的相似度或不同类别服装单品间的兼容度,得到服装集合兼容性;学习用户对服装的历史偏好;根据服装集合兼容性和用户偏好,生成初始个性化服装推荐列表,以用户与推荐列表的实时交互为奖励学习用户的当前偏好,更新推荐列表。本发明还公开了基于强化学习的个性化服装推荐系统。本发明通过基于用户的历史交互记录学习其历史服装偏好,可为用户提供个性化服装推荐,还利用强化学习从用户与推荐列表的动态交互中学习用户的当前偏好,并基于此向其推荐相似的同类别服装商品或兼容的不同类别服装商品。
  • 基于强化学习个性化服装推荐方法系统
  • [发明专利]基于表面隐函数的单目图像着装人体重建方法与系统-CN202210500678.0在审
  • 苏卓;谭宇帝;周凡;王若梅 - 中山大学
  • 2022-05-10 - 2022-07-22 - G06T17/00
  • 本发明公开了一种基于表面隐函数的单目图像着装人体重建方法与系统。包括:获取高精度着装人体模型并进行渲染和表面采样,运用所述采样点构建训练集,提取所述渲染得到的着装人体图像的特征图和粗预测SMPL,将所述生成的SMPL体素化并使用三维卷积融合各部分的特征,得到三维空间下融合编码后的体素特征,获取给定查询点的混合局部特征,通过图卷积和交叉注意力获取空间中给定查询点的局部点云特征,训练和构建离散点占有率估算模型,生成着装人体模型。本发明具备对输入图像更好的保真性和细节恢复能力;设计的网络保证模型结构的鲁棒性,提高模型对人体图像与3D语义特征的感知和表达能力,并保证重建人体模型的完整性和细致程度,可视化效果更好。
  • 基于表面函数图像着装人体重建方法系统

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