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]一种高反差磨皮算法-CN202111539882.5在审
  • 何鑫;杨梦宁;李小斌;汪涵;李亚涛;向刚;陈开润 - 重庆米弘科技有限公司
  • 2021-12-15 - 2022-03-22 - G06T5/20
  • 本发明涉及一种高反差磨皮算法,S1获取人脸原图像S,对人脸原图像S进行保边滤波得到图像A;S2对图像A和人脸原图像S进行高反差计算得到图像F;S3对图像F以半径r2进行高斯模糊得到图像H;S4对图像H和图像S进行线性光图层混合计算,得到图像E;S5对图像A进行皮肤检测和人脸检测,得到皮肤掩码图像M;S6根据图像F,将图像A和图像E进行融合,得到图像G;S7根据参数r3将图像G和图像S进行融合,得到最终的输出图像D输出。高反差磨皮算法是利用滤波器较好的柔化干燥、粗糙的皮肤,具有较好的应用效果,适合于人脸图像的精致修调,而且也不会存在失真、虚假的效果,适合投入应用之中。
  • 一种反差算法
  • [发明专利]一种基于时空特征的轨道交通客流量预测方法-CN201810382245.3有效
  • 杨梦宁;唐启铖;杨滢;徐玲;赵小超;陈开润 - 重庆大学
  • 2018-04-26 - 2021-08-06 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于时空特征的轨道交通客流量预测方法,包括如下步骤:S1采集轨道交通客流量的历史数据;S2从S1步骤采集的历史数据中,提取0至t时刻目标站点的空间特征和时序特征;S3将步骤S2中0至t时刻目标站点历史数据的空间特征和时序特征对应的合成0至t时刻目标站点的二维向量;S4建立LSTM人工神经网络模型,将0至t时刻目标站点的二维向量作为输入对LSTM人工神经网络模型进行训练,然后再将t时刻目标站点的二维向量输入训练后的LSTM人工神经网络模型,得到t+1时刻目标站点的出站客流量。本发明方法将空间特征和时序特征进行结合,用于预测轨道交通目标站点的客流量,预测精度高。
  • 一种基于时空特征轨道交通客流量预测方法

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