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]地面全景图像的多点地理定位方法及装置-CN202310545684.2在审
  • 高跃;徐阳;别林 - 清华大学
  • 2023-05-15 - 2023-09-19 - G06V10/22
  • 本申请涉及计算机视觉技术领域,特别涉及一种地面全景图像的多点地理定位方法及装置,其中,方法包括:在同一片区域内采集多点的全景图像,并选定备选遥感图数据库;对全部全景图像进行圆柱面和立方体投影;分别提取圆柱面投影特征和立方体投影特征,并提取全部遥感图特征;对圆柱面投影特征和立方体投影特征构建超图;基于超图对多全景图像的相对位置进行分类预测;基于相对位置的预测结果度量距离,并结合全部遥感图特征得到最佳匹配遥感图的经纬度海拔信息。本申请实施例可以基于多点的全景图像和遥感图的分块特征提取实现相对位置预测,从而计算距离度量,匹配最佳遥感图像得到定位结果,提升了定位结果的精度和鲁棒性,更加准确实用。
  • 地面全景图像多点地理定位方法装置
  • [发明专利]一种陆战兵棋智能引擎及其运行方法-CN201910393123.9有效
  • 程恺;刘满;余晓晗;郝文宁;陈刚;刘斌;别林;陈亮 - 中国人民解放军陆军工程大学
  • 2019-05-13 - 2023-07-07 - G06F8/20
  • 本发明公开一种陆战兵棋智能引擎及其运行方法,分为总体技术框架和运行框架,技术框架包括兵棋数据的分析挖掘模块、以多属性综合评价软优选算法为核心的决策模块;运行框架包括敌情处理模块、多个动作模块和运行流程框架。设计的智能兵棋引擎通过实时读取兵棋推演系统产生的动态数据,将其与兵棋的静态数据进行数据融合,生成属性数据,再以多属性综合评价软优选算法为核心的决策模块对属性数据和兵棋基本规则进行推理或运算后,最后给出棋子的动作命令,并将命令传输到兵棋推演系统。本发明的陆战兵棋智能引擎,所需的计算资源低,实时运行、走子灵活,具备了较高的自主智能水平。
  • 一种陆战智能引擎及其运行方法
  • [发明专利]深度图像质量评价方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310225423.2在审
  • 高跃;程嘉梁;别林 - 清华大学
  • 2023-03-01 - 2023-07-04 - G06T7/00
  • 本申请涉及一种深度图像质量评价方法、装置、电子设备及存储介质,其中,方法包括:获取待评估的深度图像和对应的参考RGB图像,均以相同的预设分块方式对深度图像和参考RGB图像进行分块处理,得到多个不重叠的深度图块和RGB图块;分别提取深度图块和RGB图块的特征向量;基于映射特征向量构建超图;计算超图的关联矩阵并基于每个图块的局部质量分数生成深度图像的整体质量分数。由此,解决了相关技术中,深度图像质量评价工作缺失,在无法获得参考深度图像的情况下,无法为失真深度图像计算较为准确的质量分数,只考虑简单特征、缺乏通用性、计算效率低下以及忽视深度图像内部高阶关联等问题。
  • 深度图像质量评价方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于数据融合的高帧率视频生成方法及装置-CN202210295601.4有效
  • 高跃;李思奇;别林 - 清华大学
  • 2022-03-23 - 2023-06-20 - H04N7/01
  • 本申请公开了一种基于数据融合的高帧率视频生成方法及装置,其中,方法包括:从事件相机获取低帧率的视频和事件数据;将视频中相邻图像帧进行两两组合,并计算期望得到所有中间帧的时间戳集合,进而截取从两个边界帧到期望中间帧的第一事件流和第二事件流,输入至预设的脉冲神经网络进行前向传播,得到第一事件流数据特征向量和第二事件流数据特征向量,并与相邻图像帧拼接,输入至预设的多模态融合网络进行前向传播,得到所有中间帧;基于所有中间帧,生成高帧率视频。由此,解决了相关技术中仅使用事件流作为数据输入,缺乏每个像素点的初始亮度值,仅依靠亮度变化记录估计亮度的稳定性较差,从而导致生成的图像质量较低的技术问题。
  • 基于数据融合高帧率视频生成方法装置
  • [发明专利]多路二分网络链路预测方法及装置-CN202210680315.X在审
  • 高跃;吉书仪;李思奇;别林 - 清华大学
  • 2022-06-15 - 2022-10-25 - G06F16/9536
  • 本申请涉及机器学习及信息检索技术领域,特别涉及一种多路二分网络链路预测方法及装置,其中,方法包括:获取多路二分图网络数据数据,并基于多路二分图网络数据数据分别构建总体超图和多个对偶同质超图对;根据总体超图和多个对偶同质超图对构建多个超图关联矩阵;根据多个对偶同质超图对构建二分网络超图卷积网络,并优化二分网络超图卷积网络,嵌入优化后的二分网络超图卷积网络的最终多路二分图网络节点,以执行链路预测任务。由此,解决了相关技术中难以精确建模多路二分图网络的高阶复杂关联,从而多种关联进行学习时,造成关联的分布互相干扰,影响链路预测的效果,进而降低了链路预测的精准性等问题。
  • 二分网络预测方法装置
  • [发明专利]基于搜索的多视角点云配准方法及装置-CN202210480425.1在审
  • 高跃;别林;李思奇 - 清华大学
  • 2022-05-05 - 2022-08-19 - G06T7/30
  • 本申请公开了一种基于搜索的多视角点云配准方法及装置,其中,方法包括:从视频数据中采集多个乱序的点云,并提取每个点云的局部特征描述子,并聚合成多个全局特征描述子;基于全局特征描述子之间的欧氏距离或余弦相似度,搜索除每个点云之外的剩余点云中至少一个相关点云,生成每个点云的搜索集;根据每个点云的搜索集构建位姿图,并基于位姿图进行多视角点云配准,恢复完整的3D场景。由此,解决了相关技术中利用没有重叠的点云进行配准,导致生成错误对齐的点云对,造成相对变换增加噪声,不利于位姿图的优化,降低多视角点云配准的鲁棒性的技术问题。
  • 基于搜索视角点云配准方法装置
  • [发明专利]深度图增强方法及装置-CN202210295510.0在审
  • 高跃;徐阳;别林 - 清华大学
  • 2022-03-23 - 2022-07-29 - G06T5/00
  • 本申请公开了一种深度图增强方法及装置,其中,方法包括:从原始视觉数据中获取初始深度图,对初始深度图进行交替卷积与反卷积模块的多尺度特征提取,并得到特征视图,并进行尺度压缩和卷积,依次得到两阶段的特征向量;对初始深度图进行空间变换和特征提取,得到深度图特征,并基于两阶段的特征向量对深度图特征进行强化,并恢复深度结构,生成特征图,进而通过多层感知机映射得到最终深度图。由此,解决了相关技术中由于目标物体需满足某种特定的几何对称性,再进行特征提取和预测,导致在深度采集的过程中,难以使用通用的增强模型进行几何特征的补全和稠密化,使得采集中存在信息残缺以及精度低下的情况的技术问题。
  • 深度增强方法装置
  • [发明专利]非可控光照条件下的立体重建方法及装置-CN202210170900.5在审
  • 高跃;徐阳;别林 - 清华大学
  • 2022-02-22 - 2022-05-27 - G06T17/00
  • 本申请涉及公开了一种非可控光照条件下的立体重建方法及装置,其中,方法包括:获取多个单方向光照的视图,生成视图数据;对视图数据进行分割,获得物体在当前视角下的背景分割掩膜;将多个视图与背景分割掩膜进行叠加相乘,得到背景分割之后的视图;对背景分割之后的视图按照预设光照方向的顺序进行叠加,得到多通道视图数据;对多通道视图数据按照预设的编码器中的卷积模块进行多尺度的特征提取,得到预设维度的编码特征图;基于编码特征图进行多尺度特征的恢复,得到不同方向光照下的物体效果图,并生成最终渲染结果。由此,解决了相关技术中对输入数据光照和环境条件的要求较高,输入数据的条件对最终输出结果精度和稳定性影响较大等技术问题。
  • 可控光照条件下立体重建方法装置
  • [发明专利]基于图结构的深度数据质量评价方法及装置-CN202210044400.7在审
  • 高跃;程嘉梁;李思奇;别林 - 清华大学
  • 2022-01-14 - 2022-05-24 - G06T7/00
  • 本申请公开了一种基于图结构的深度数据质量评价方法及装置,其中,方法包括:获取对齐的彩色与深度RGB‑D图像,并对RGB‑D图像分块,得到多个RGB‑D块;提取每个RGB‑D块的特征向量,并计算所有RGB‑D块之间的欧式距离,并基于所有RGB‑D块之间的欧式距离,将每个RGB‑D块与相距最近的至少一个RGB‑D块相连接,生成对应邻接矩阵的简单图;利用邻接矩阵对每个RGB‑D块的特征向量做图卷积,生成一维向量,并由一维向量生成RGB‑D图像的局部评价分数。由此,解决了相关技术在缺失参考深度图的情况下,无法为失真深度图计算较为准确的质量分数,只考虑简单特征,通用性较差,计算效率低下以及忽视深度图内部关联等问题。
  • 基于结构深度数据质量评价方法装置

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