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]一种基于雨滴提取-雨强计算的降雨图片雨强计算方法-CN202310357118.9在审
  • 郑飞飞;尹航;周华;陈求稳;马一祎 - 浙江大学
  • 2023-04-06 - 2023-09-12 - G06V20/40
  • 本发明属于市政工程雨水实时测量领域,提供一种基于雨滴提取‑雨强计算的降雨图片雨强计算方法,包括:获取降雨视频并将其按帧分解为降雨图像;构建图像雨滴提取的目标函数,并利用ADMM算法提取雨滴图像;修改CNN模型,并对其进行训练;预测降雨强度#imgabs0#。本发明能防止将图像中的随机噪音一并提取出来,使提取得到的雨滴图像更准确。本发明所提出的图像雨滴提取算法计算效率更高,能够高效提取图像中的雨滴,可以实现算法的实时计算。本发明能有效提高CNN模型的泛化能力,尤其是在夜晚等光照不足的复杂场景下,而降雨量大的降雨事件通常发生在夜晚,在夜晚场景下的预测能力对于城市内涝的防治有非常重要的意义。
  • 一种基于雨滴提取计算降雨图片计算方法
  • [发明专利]一种基于雨天视频的深度学习降雨强度量化方法-CN202310357116.X在审
  • 郑飞飞;尹航;陈求稳;马一祎;朱志伟 - 浙江大学
  • 2023-04-06 - 2023-08-11 - G06V20/40
  • 本发明属于市政工程雨水实时测量领域,提供一种基于雨天视频的深度学习降雨强度量化方法,包括将降雨视频分解为时间序列的图像;搭建卷积神经网络CNN模型提取图像的特征;搭建循环神经网络RNN模型提取时间序列的特征;综合降雨图像特征提取与时间序列构建深度学习雨强计算模型;通过深度学习雨强计算模型计算降雨视频对应的雨强。相对于传统基于降雨视频的雨强计算方法,本发明所提出的基于雨天视频的深度学习降雨强度量化方法能够对时间序列进行建模,提高了算法的精度。相对于使用单张图像计算雨强,本发明所提出的基于雨天视频的深度学习降雨强度量化方法能够避免单张图像拍摄时的偶然误差,减小误差,从而提高精度。
  • 一种基于雨天视频深度学习降雨强度量化方法

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