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]一种基于单视角RGB图像的椅子模型重建方法及系统-CN201911299304.1有效
  • 周吕;任超;刘立龙;文学霖 - 桂林理工大学
  • 2019-12-17 - 2023-09-26 - G06T17/00
  • 本发明公开了一种基于单视角RGB图像的椅子模型重建方法及系统,包括图像编码器、多层感知器、SDF解码器、3D模块、2.5D草图模块和2D草图模块,所述图像编码器和所述多层感知器分别和所述SDF解码器连接,所述SDF解码器、所述3D模块、所述2.5D草图模块和所述2D草图模块依次连接,使用所述图像编码器RGB图片中获得全局特征,并结合所述多层感知器从查询点中提取局部特征,一同输入SDF解码器,得到SDF值,通过识别等值面提取三维模型,经过透视投影,得到2.5D草图,结合纹理编码向量输入循环一致性对抗网络,并放宽一对一的限制,得到多角度的带纹理的2D草图,可得到精细结构的三维模型,同时能灵活的生成多角度的2D图像。
  • 一种基于视角rgb图像椅子模型重建方法系统
  • [发明专利]基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法-CN202010164737.2有效
  • 周吕;任超;刘立龙;文学霖;卢献健 - 桂林理工大学
  • 2020-03-11 - 2023-08-08 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法,获取yolo‑tiny框架对具有液体箱的标签数据进行训练,得到液体箱检测模型,利用所述检测模型依次对视频帧图像进行检测,得到液体箱的检测框;其次基于对象跟踪算法,依次统计液体箱并生成对应的跟踪器;再次基于跟踪对象检测算法,依次统计跟踪器对应的液体箱是否被跟丢或已被跟踪到的次数。最后如果液体箱已被跟丢或者已被跟踪到的次数超过设置的阈值,那么基于移动对象检测算法进行评估液体箱是否存在正确的移动过程。解决了计算机量化液体箱移动过程的问题,能够准确监测液体箱是否移动以及移动过程。
  • 基于对象检测跟踪移动物体识别方法
  • [发明专利]基于骨骼点检测与跟踪的手势识别方法-CN202010164725.X有效
  • 文学霖;刘立龙;任超;周吕 - 桂林理工大学
  • 2020-03-11 - 2022-06-07 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种基于骨骼点检测与跟踪的手势识别方法,利用骨骼点检测模型检测所有工厂人员的骨骼点,得到对应检测框,利用对象跟踪算法统计工厂人员,并生成对应的跟踪器,同时判断所述检测框与所述跟踪器内存储的跟踪框的匹配度,并再次利用所述对象跟踪算法统计所述工厂人员的被跟踪情况,然后将所述图像输入到CNN模型中依次经过4组卷积层进行特征提取后,对所述跟踪框利用ROI Align得到设定尺寸的区域特征图,再经过2组全连接层得到特征向量,然后依次经过LSTM模型中的舍弃门、添加门和输出门进行训练后,输出设定特征向量,并根据所述设定特征向量,由SoftMax分类器预测是否存在做手势的过程,准确检测工厂人员是否做出正确完整连贯的倒车手势。
  • 基于骨骼检测跟踪手势识别方法
  • [发明专利]顾及有色噪声影响的GB-RAR高铁桥梁形变信息估计模型-CN202010216563.X在审
  • 周吕;刘立龙;任超;文学霖;刘斌 - 桂林理工大学
  • 2020-03-25 - 2020-06-19 - G01B7/16
  • 本发明公开了一种顾及有色噪声影响的GB‑RAR高铁桥梁形变信息估计模型,获取第一时刻和第二时刻对应的2景地基雷达影像中的相位值,并对所述地基雷达影像进行干涉,得到干涉相位,去除大气相位分量和所述随机噪声相位后,得到雷达视线向形变量,获取白色噪声和有色噪声的振幅,并结合沉降速率,得到所述目标物的沉降时间序列和随机模型,利用小波分析法对所述沉降时间序列进行降噪处理,并采用极大似然法对所述沉降时间序列进行分析,对得到联合概率密度表达式进行取对数处理后,调整有色噪声的谱指数,对得到的设定似然值利用加权最小二乘估计法处理后,得到GB‑RAR高铁桥梁形变信息估计模型,提高铁路桥梁监测评估的准确度。
  • 顾及有色噪声影响gbrar铁桥形变信息估计模型
  • [发明专利]基于卷积神经网络的五官检测方法、系统、服务器及介质-CN202010051792.0在审
  • 文学霖;刘立龙;任超;周吕 - 桂林理工大学
  • 2020-01-17 - 2020-06-12 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络的五官检测方法、系统、服务器及介质,基于卷积神经网络的五官检测方法包括获取人脸图像,并基于人脸关键点算法对所述人脸图像进行预处理,得到输入图像;建立基于SSD算法的网络模型;获取所述输入图像输入至所述网络模型,基于分类损失函数和位置位置损失函数的约束,来调整网络权重使得网络模型的输出的分数更加贴合人脸五官状态,并通过加权的方式得到整体五官分数。采用监督学习的方法实现将去除背景信息的人脸图像输入到网络模型中,输出五官分数,使得用户对自己五官有清晰的认知,根据分数得到最优五官,辅助用户在化妆时凸显出自己五官的优处,以及对不足部位进行弥补,最好形成较好的妆容观感。
  • 基于卷积神经网络五官检测方法系统服务器介质
  • [发明专利]一种扔杂物识别算法、系统、服务器及介质-CN202010051778.0在审
  • 文学霖;刘立龙;黄良珂;周吕;任超 - 桂林理工大学
  • 2020-01-17 - 2020-06-09 - G06T7/254
  • 本发明公开了一种扔杂物识别算法、系统、服务器及介质,扔杂物识别算法包括基于多高斯模型进行背景建模,在第一预设时间内获取背景图像BG;基于前景图像FG和背景图像BG做背景差得到第一纹理差异图像diff1;对第一纹理差异图像diff1基于第一阈值进行二值化处理得到二值图,并对二值图进行轮廓检测,得到预选项杂物区域;获取预选项杂物区域的对应图像和第二预设时间内的新的背景图像做背景差计算得到第二纹理差异图像diff2,判断第二纹理差异图像diff2是否小于第二阈值;若小于第二阈值,则认定为杂物,保留视频片段。实现相比单帧识别杂物而言,具有不需要模型训练,误识别率低的特点,且算法本身具有良好的遮挡鲁棒性,应用面广。
  • 一种杂物识别算法系统服务器介质

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