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]一种基于深度学习和树莓派4B模块的海产品识别方法-CN202211638112.0在审
  • 刘晓;郭沭煜;张朝柱;程公圆;高新颖 - 齐鲁工业大学
  • 2022-12-20 - 2023-02-28 - G06V20/05
  • 本发明涉及图像识别领域,具体公开了提供一种在树莓派4B模块中实现海产品图像识别预测的方法,包括:在深入地研究卷积式神经网络的基础上,分析并选择深度学习模型和深度学习框架,构建一个基于PyTorch深度学习框架的YOLO V4卷积神经网络模型,并根据研究对象收集、创建、整合分析和处理构建课题目标海底鱼类图像数据集进行模型训练;在模型整体衡量标准上,借鉴使用LOSS损失函数和mAP评判标准进行模型整体评判;基于树莓派4B的YOLO V4深度学习网络实现单张图片及实时监测功能的验证工作。本发明可以解决传统的人工设计的特征提取分析方法应用场景特定、通用性差、需要专业的技术实践经验等缺点的问题,同时对硬件要求更低。
  • 一种基于深度学习树莓派模块海产品识别方法
  • [发明专利]基于变分模态分解和二阶盲辨识的脑电信号伪迹去除方法-CN202211397744.2在审
  • 张朝柱;刘长瑞;刘晓 - 齐鲁工业大学
  • 2022-11-09 - 2022-12-23 - G06F30/20
  • 本发明涉及脑电信号伪迹去除技术领域,尤其是公开了一种基于变分模态分解和二阶盲辨识的脑电信号伪迹去除方法。本发明首先对被眼电伪迹(EOG)和肌电伪迹(EMG)两种伪迹同时污染的脑电信号进行VMD分解为多个固有模态函数(IMF),然后将这多个IMF作为SOBI的输入信号进一步盲源分离,使得脑电信号和伪迹信号分离开,接着计算每个分离得出的信号分量的模糊熵值,根据模糊熵值识别出伪迹分量,并将伪迹分量置零,最后做逆SOBI变换,重构出纯净脑电信号。通过对仿真信号的实验结果表明,本发明的方法可以比较有效的去除脑电信号中的伪迹成分,并且可以最大限度的保留有用成分。
  • 基于变分模态分解二阶盲辨识电信号去除方法
  • [发明专利]一种基于空-时信息的降冗余嵌套阵列设置方法-CN201910268474.7有效
  • 司伟建;彭占立;曲志昱;曾富红;张春杰;侯长波;张朝柱;乔玉龙 - 哈尔滨工程大学
  • 2019-04-04 - 2022-08-02 - G01S3/14
  • 本发明提供的是一种基于空‑时信息的降冗余嵌套阵列设置方法。首先给定总阵元数N,得到原始嵌套阵列及其两个子阵阵元数N1和N2;然后利用原始嵌套阵列接收数据的空‑时特性求不同阵元接收数据的互相关函数以得到等效数据模型,从而对原始嵌套阵列进行降冗余分析得到降冗余嵌套阵列;接着根据原始嵌套阵列与降冗余嵌套阵列关系得到索引集;最后根据索引集得到虚拟阵列用于波达方向估计。本发明主要解决原始嵌套阵列的虚拟阵列仅由差集构造,从而导致虚拟阵列自由度提升有限的问题。本发明提出的降冗余嵌套阵列与原始嵌套阵列相比,具有物理阵列孔径增加、虚拟阵列自由度高且虚拟阵列连续的优点,可实现更优的欠定波达方向估计。
  • 一种基于信息冗余嵌套阵列设置方法

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