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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  • [实用新型]具有强适应性的绿色房屋屋顶-CN202221382151.4有效
  • 朱轶韵;范小娜;陈乙葶;陈习习;马召熙;徐蔼彦;李文清;桑国臣;崔晓玲 - 西安理工大学
  • 2022-06-06 - 2022-09-06 - E04B7/02
  • 本实用新型提供具有强适应性的绿色房屋屋顶,涉及建筑领域。该具有强适应性的绿色房屋屋顶,包括房屋围墙、隔板和主梁,所述主梁固定连接于房屋围墙顶部,所述主梁两侧均固定连接有顶板,一个所述顶板顶部开设有两个采光槽。该具有强适应性的绿色房屋屋顶,通过设置采光槽和采光玻璃板,以及房屋围墙两侧设置百叶窗,满足房屋围墙、顶板和隔板上部组成的屋顶空间对采光、通风和温度的需求,也对房屋围墙和隔板下部组成的居住空间室内温度有所改善,这减少了为改善室内环境质量而对能源的使用,房屋围墙、顶板和隔板上部组成的屋顶空间也利用了可再生能源,保证了房屋符合绿色可持续发展的理念。
  • 具有适应性绿色房屋屋顶
  • [发明专利]基于改进的Faster RCNN的行人检测方法-CN202111402477.9在审
  • 赵志强;马培红;黑新宏;赵钦;何文娟;马召熙 - 西安理工大学
  • 2021-11-23 - 2022-03-11 - G06V40/10
  • 本发明公开了基于改进的Faster RCNN的行人检测方法,首先通过ResNet‑50神经网络提取样本图像的特征图,然后将所得特征图输入RPN模型,并修改了RPN模型的边框回归损失函数,生成候选框;最后将特征图和候选框发送到ROI Head模型,得到目标的类别和定位。本发明基于CNN特征,不仅可以处理任意尺度的图像,而且检测精度较高。相比已公开发明专利,本发明所公开的方法并不需要对网络进行特殊的设计,只需修改RPN模型的边框回归损失函数,充分利用了已有的可用数据,采用通用的网络结构仍旧可以达到不错的实验效果,充分发挥了深度卷积网络的优势,具有设计简单,鲁棒性较佳,检测准确率高,漏检率低的优点。
  • 基于改进fasterrcnn行人检测方法

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