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]一种基于改进YOLOv3的海上人体目标检测方法-CN202011506015.7有效
  • 李东锦;牛福;刘昱 - 天津大学
  • 2020-12-18 - 2023-06-27 - G06V40/10
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv3的海上人体目标检测方法,构建改进YOLOv3的特征提取网络,并从不同层提取得到三个不同尺度的特征图,送入特征金字塔网络进行特征融合,构建改进的YOLOv3的损失函数,采用聚类算法对制作的数据集中的目标框的高和宽进行聚类,获得预测需要的锚框;将训练集数据送入到改进后的模型中进行训练,得到最终的检测模型;将待检测的图像送入到训练好的模型中,模型将检测出来的海上人体目标用矩形框显示出来。与现有技术相比,本发明所实现的改进后的模型比YOLOv3模型的检测精度提升了7.79个百分点,具有显著的提升。将其应用于海上人体目标搜寻领域,能够提高搜寻的效率。
  • 一种基于改进yolov3海上人体目标检测方法
  • [发明专利]一种基于改进YOLOv3的小目标检测方法-CN202011506228.X有效
  • 李东锦;牛福;刘昱 - 天津大学
  • 2020-12-18 - 2023-01-17 - G06V10/762
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv3的小目标检测方法,构建改进YOLOv3的特征提取网络,使用含有通道注意力机制的残差模块组成的特征提取网络代替YOLOv3的DarkNet‑53;构建改进YOLOv3的特征融合网络,在YOLOv3的特征金字塔网络的基础上增加了一个自底向上的结构;采用K‑means++聚类算法代替K‑means算法对自制的数据集聚类生成锚框;构建改进YOLOv3的检测网络,在52×52和26×26大小的特征图上进行检测;构建改进YOLOv3的损失函数,使用CIoU损失函数作为目标框的损失。与现有的YOLOv3算法相比,本发明将小目标的检测精度提升了9.96%,具有明显的提升。
  • 一种基于改进yolov3目标检测方法
  • [实用新型]偶极天线组件-CN201620267021.4有效
  • 刘海兵;林长青;曾俊杰;张纪轩;黄朝栋;李东锦;蔡金麒 - 富士康(昆山)电脑接插件有限公司;鸿腾精密科技股份有限公司
  • 2016-04-01 - 2016-10-12 - H01Q1/50
  • 本实用新型提供一种偶极天线组件,其包括偶极天线及与偶极天线相连的馈线,所述偶极天线包括辐射部及接地部,所述馈线包括中心导线、包覆中心导线的绝缘层、包覆绝缘层的遮罩编织层及包覆编织层的外被绝缘层,所述中心导线电性连接到辐射部上,所述编织层电性连接到接地部上,其特征在于:所述偶极天线组件还包括可起阻抗匹配的双向导电回路,所述双向导电回路包括沿第一方向传输的第一回路及沿与第一相反方向传输的第二回路,所述第一回路及第二回路均从中心导线与辐射部的电性连接处传输至编织层与接地部的电性连接处。这样结构场形稳定不易受影响,盲点较浅,辐射场形较圆。
  • 天线组件

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