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]一种多服务器MEC-D2D系统联合任务卸载与资源分配方法-CN202310259111.3在审
  • 刘琚;彭志颖;王祥丞;张迁;高智超;李紫宇 - 山东大学
  • 2023-03-16 - 2023-07-18 - H04W72/53
  • 本发明提出一种多服务器MEC‑D2D系统联合任务卸载与资源分配方法,属于无线通信与计算相结合的领率,解决大量计算密集型任务卸载与资源分配的问题,在任务不可分割的情况下,构建以最小化任务执行成本为目标的优化问题。该优化问题为混合整数非线性问题,将其分解为资源分配和任务卸载决策两个问题来解决。通过推导得到计算资源的闭式表达式,求解最优的计算资源,对于用户发射功率的优化,根据目标函数特点采用三分法求解,进而根据联合任务卸载与资源分配算法得到任务卸载决策,降低任务执行的时延与能耗。与其他基准方案相比,所考虑的多服务器MEC‑D2D系统联合任务卸载与资源分配算法能够有效降低任务执行的时延与能耗。
  • 一种服务器mecd2d系统联合任务卸载资源分配方法
  • [发明专利]一种基于知识蒸馏的图像翻译模型压缩方法-CN202310197492.7在审
  • 刘琚;吕林;韩艳阳;江潇;梁梦男;李静 - 山东大学
  • 2023-03-03 - 2023-05-30 - G06V10/764
  • 本发明提出了一种基于知识蒸馏的图像翻译模型压缩方法,属于深度学习和计算机视觉技术领域。生成对抗网络在图像生成任务中获得了出色的性能。然而,由于计算成本高和内存占用过多,它们的应用受到很大限制。本发明首先引入了一个新型网络模块,通过采用残差连接与传统架构的结合,实现了较好的效果。其次,为了降低模型的复杂性,提出了一个具有更多生成器和更少鉴别器的框架(MGFD)。此外,利用多粒度蒸馏方案和中间层蒸馏损失来提高图像质量。本发明在公共数据集与经典算法和目前最先进的算法进行了对比实验,实验证明本发明可以降低计算成本的同时产生高质量图像。
  • 一种基于知识蒸馏图像翻译模型压缩方法
  • [发明专利]一种基于安卓Android和云平台的监管场所警务专网应用管控系统-CN201910646082.X有效
  • 刘琚;姚仕聪;于山山;王磊;王京;张吉成 - 山东大学
  • 2019-07-17 - 2023-04-25 - G06Q50/26
  • 本发明公开了一种基于Android和云平台的监管场所警务专网应用管控系统。本发明包含即时通讯模块、双系统模块、云平台备份模块、视频监控模块、定位模块、语音识别转文字模块。即时通讯包括语音、视频、文字、图片和办公信息等信息传输和备份,内容上传后台主机和云平台。狱外清空本地缓存,实现信息安全,重要文件信息不外泄,狱内为警务人员工作模式,终端数据实时上传,功能限制专网信息安全;监区内视频监控装置监测和备份;对警务人员和在押人员进行有监控的谈话和心理辅导过程中谈话语音转换为文本,记录谈话内容,保证谈话隐私。位置信息监控通过定位进行警情预警、人员追踪、轨迹分析无陪同告警,保护狱警安全。整体功能实现基于云平台,所有数据上传云平台存储,便于信息共享。
  • 一种基于android平台监管场所警务应用系统
  • [发明专利]一种基于显著信息的视频分类方法-CN201910407378.6有效
  • 刘琚;刘晓玺;顾凌晨 - 山东大学
  • 2019-05-16 - 2023-04-18 - G06V20/40
  • 为了解决3D视频分类网络的特征包含较多冗余信息的问题,本发明提出了一种基于显著信息的视频分类方法。主要思想在于组合不同大小卷积核,搭建多个显著信息提取模块,获得多尺度、具有代表性的显著信息;此外,为了解决网络中传统池化单元对视频信息造成的大量损失,设计了一种卷积池化相结合的双路池化单元对显著信息提取模块的输出进行针对性池化操作;最终,为了加快网络的收敛速度,优化网络收敛路径,实现端到端的训练,本发明设计了一种全新的损失函数,最终实现更精准的视频分类。该方法可以产生具有精确表征能力的视频特征,其在动作识别和场景识别场景中进行了实验,均达到优异的效果,充分证明方法具有较强的泛化能力。
  • 一种基于显著信息视频分类方法
  • [发明专利]一种模型训练方法、装置、设备及介质-CN202111013278.9在审
  • 鲁昱;刘琚;高雪松;张淯易 - 海信集团控股股份有限公司
  • 2021-08-31 - 2023-03-07 - G06T3/40
  • 本申请公开了一种模型训练方法、装置、设备及介质。由于可以根据第一图像在第一卷积层获取到的第一特征图以及第四图像在第一卷积层所获取到的第一特征图,以及第二图像在第二卷积层获取到的第二特征图以及第六图像在第二卷积层所获取到的第二特征图,确定第一损失值,从而根据该第一损失值,对原始循环生成对抗网络的训练,实现了根据图像的特征信息,对原始循环生成对抗网络进行无监督的训练,避免样本集中的图像所标注的标签的准确性对该原始循环生成对抗网络的精度的影响,有利于提高后续通过该训练完成的循环生成对抗网络进行图像翻译的效果。
  • 一种模型训练方法装置设备介质
  • [发明专利]一种图像处理的方法及装置-CN202110878160.6在审
  • 赵雪圻;刘琚;张淯易;高雪松 - 海信集团控股股份有限公司
  • 2021-07-30 - 2023-02-03 - G06V20/40
  • 本公开涉及计算机技术领域,尤其涉及一种图像处理的方法及装置。用于解决已有技术下对数据量较大的图像或视频数据进行隐私保护存在处理效率低下的问题,该方法为:获取包含需要进行隐私保护的至少一个个体信息的待处理图像,并将待处理图像输入隐私保护网络,采用隐私保护网络中的个体定位子网络,分别对待处理图像包含的各个个体信息进行识别和定位,获得各个个体信息各自对应的边界定位信息;然后,采用隐私保护网络中的个体保护子网络,对获得的各个边界定位信息关联的定位区域进行隐私保护处理,得到待处理图像对应的目标图像;这样,提高了隐私保护的处理效率,也在不影响待处理图像的可读性的前提下,保证了数据隐私的安全性。
  • 一种图像处理方法装置
  • [发明专利]一种可区分相似行人的无监督行人重识别方法-CN202211105764.8在审
  • 刘琚;江潇;马豪;周正;梁梦男;曹旭 - 山东大学
  • 2022-09-09 - 2022-12-09 - G06V40/10
  • 本发明提出了一种可区分相似行人的无监督行人重识别方法,属于深度学习和计算机视觉技术领域。行人重识别技术在应用中依赖于视频监控获得的庞大数据,这些数据的人工标注需要耗费极大的人力成本,因此,无监督行人重识别技术获得了空前的发展机遇。在公共场所中,着装、装饰以及姿态相似的行人非常普遍,对行人重识别技术提出了重大挑战。为解决这一突出问题,本发明提出了基于参数传递的双流聚类对比学习框架;同时,提出了一种简单高效的去除摄像机风格偏移影响的聚类方法;最后,为了发挥注意力机制在无监督行人重识别领域的作用,本发明提出了一种简洁有效的聚类注意力机制。本发明在大型行人重识别数据集上均表现出了极为优异的性能。
  • 一种区分相似行人监督识别方法
  • [发明专利]一种基于轻量级人脸识别模型的隐私保护方法-CN202110275875.2有效
  • 刘琚;赵雪圻;鲁昱;刘晓玺;张杰;张昱;韩艳阳 - 山东大学
  • 2021-03-15 - 2022-11-15 - G06V40/16
  • 为了解决实际应用中人脸识别技术在训练阶段数据容易被泄漏的问题,本发明提出了一种基于轻量级人脸识别模型的隐私保护方法,该方法主要思想首先是在通用的人脸识别模型中加入了轻量级的网络模块,减小了模型的参数量,增加了推理阶段的速度。其次,为了解决网络模型参数容易被攻击的问题,方法设计使用投票机制和噪声来增加概率性以保护网络参数。最后,本发明创新性的提出了一种基于人脸识别网络的“教师‑学生”融合架构来隔离敏感与非敏感数据。该方法可以保证识别率没有降低的情况下,加速网络运行速度,减少训练参数量,保证训练阶段和推理阶段的安全性,在速度和准确率的参考指标上充分证明了该方法具有实用性的价值。
  • 一种基于轻量级识别模型隐私保护方法

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