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]基于监控视频的空中交通管制员不安全行为分类方法-CN202210966731.6在审
  • 高曙;揣明瑞;罗帆 - 武汉理工大学
  • 2022-08-12 - 2022-11-29 - G06V10/764
  • 本发明提出了基于监控视频的空中交通管制员不安全行为分类方法及控制方法,包括:S1获取数据集;S2数据集处理:将数据集输入至目标检测层,定位每一个管制员在图像中的位置坐标,将每一个管制员目标从原图像中裁剪出来;S3搭建双线性池化网络;S4设计双域混合注意力机制;S5采用交叉熵作为损失函数,对搭建的网络模型进行训练;S6进行指标评估,指标评估达到设定值则训练完成,将待检测视频图像输入至基于双域混合注意力机制的双线性池化网络模型得到分类结果。本发明通过引入双域混合注意力机制增加对不安全行为分类有重要影响的局部分类特征权重,削减次要信息特征权重,达到提高管制员不安全行为分类精度的目的。
  • 基于监控视频空中交通管制不安全行为分类方法
  • [发明专利]基于多维卷积特征的短文本相似度计算方法-CN201811100976.0有效
  • 高曙;龚磊;袁蕾;程刚 - 武汉理工大学
  • 2018-09-20 - 2022-11-29 - G06F40/289
  • 本发明公开了一种基于多维卷积特征的短文本相似度计算方法,包括:利用训练数据构建多粒度卷积神经网络模型;在多粒度卷积神经网络模型的输入层输入两个训练样本,获得各自的词向量矩阵;在卷积层进行多粒度卷积操作,提取各自的特征向量;在池化层使用K‑Block‑Max池化和平均池化方法完成二次特征向量提取;在相似度计算层使用融合方向与距离的计算方法得到两个训练样本的相似度向量;在全连接层计算两个训练样本的相似度值,并与训练数据中标注的相似度值进行比较,对模型进行更新;将需要计算相似度的两段短文本,输入到经过训练的多粒度卷积神经网络模型中,则在全连接层输出相似度值。本发明采用不同粒度卷积核对短文本数据进行特征提取,提高准确性。
  • 基于多维卷积特征文本相似计算方法
  • [发明专利]云环境下船舶航行数据的高效可视分析方法-CN201710072718.5有效
  • 高曙;曹秀峰;刘甜甜;陆丛;魏万淇 - 武汉理工大学
  • 2017-02-10 - 2021-01-26 - G06Q50/30
  • 本发明涉及一种云环境下船舶航行数据的高效可视分析方法,包括如下步骤:1、设计面向HBase云存储模式;2、建立船舶交通可视分析本体,设计基于HBase的OWL本体存储模式;3、设计面向船舶航行可视分析特征的云服务描述模型;4、描述用户可视分析功能需求和QoS需求;5、选择与用户功能需求和QoS需求相符的可视分析云服务;设计云服务内与云服务间映射函数,动态构建可视分析云服务优化组合模型;6、建立船舶航行可视分析全局流程模型和局部流程模型,实现流程的静态优化分割;7、构建多目标优化模型,完成局部流程的动态调整,实现船舶航行数据的可视分析。本发明有效地提高了面向船舶航行数据的可视分析流程执行效率。
  • 环境船舶航行数据高效可视分析方法
  • [发明专利]一种基于聚类的多维流数据可视分析方法-CN201710333955.2有效
  • 高曙;陆丛;曹秀峰;魏万淇 - 武汉理工大学
  • 2017-05-12 - 2020-09-01 - G06F16/26
  • 本发明公开了一种基于聚类的多维流数据可视分析方法,该方法包括:1)接收多维流数据,对多维流数据进行数据聚类,将聚类结果存储至可视化数据库中;2)通过Web后端访问可视化数据库,得到需要可视化的数据信息,然后使用WebSocket将可视化信息发送至Web前端;3)在Web前端利用数据聚类的结果进行视觉聚类,使用平行坐标法进行多维流数据的动态加载。本发明从数据聚类出发,引入了时间衰减因子,从数据挖掘的角度探究多维流数据的内在结构;在数据聚类的基础上,利用平行坐标对多维流数据进行视觉聚类,使用贝塞尔曲线代替折线并进行视觉编码操作,从而对数据聚类结果进行有效地可视化表征,让用户更好地发现流数据中的潜在规律。
  • 一种基于多维数据可视分析方法

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