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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果55个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种快速确认喇叭或者整机失真的方法-CN202011513785.4有效
  • 柯力;康元勋 - 厦门亿联网络技术股份有限公司
  • 2020-12-18 - 2022-10-11 - H04R29/00
  • 本发明公开了一种快速确认喇叭或者整机失真的方法,包括:设置扫频信号的参数,生成扫频信号以及所述扫频信号的标志位信号;对所述标志位信号进行延时匹配,并对所述扫频信号进行自适应傅里叶变换长度,得到长度适应的扫频信号;将所述长度适应的扫频信号进行加窗、傅里叶变换以及归一化处理,并对处理后的扫频信号进行能量计算,得到扫频信号的能量值;根据所述扫频信号的能量值,对所述扫频信号进行多维度的失真数据分析,得到喇叭或整机失真的频率;本发明能够解决因生成扫频信号时获取相对于的频率存在误差、不同频率之间计算能量计算存在误差和总谐波计算方法误差等问题,并能快速的分析出喇叭或整机的失真情况,提高检测的效率和准确性。
  • 一种快速确认喇叭或者整机失真方法
  • [发明专利]一种监控场景下基于特定目标跟踪的卷积神经网络的人体动作识别方法-CN201910353400.3有效
  • 柯逍;柯力 - 福州大学
  • 2019-04-29 - 2022-09-13 - G06V40/20
  • 本发明提出一种监控场景下基于特定目标跟踪的卷积神经网络的人体动作识别方法,其首先对获取监控场景下的人体动作分析数据库,并对该数据库进行随机划分,分为为训练集和验证集;其次对划分完成的训练集和验证集视频数据进行数据增强处理,并对视频数据进行编码。然后直接从输入视频图像序列中检测到运动目标,并进行目标识别,进而跟踪感兴趣的运动目标;最后对感兴趣的运动目标进行构建时空骨骼图卷积神经网络模型,使用训练集进行训练并利用自适应矩估计梯度进行优化网络参数权重,使用验证集进行特定目标跟踪的卷积神经网络模型的准确率预测。其不仅可以扩大原始动作数据量,还可以增强模型的鲁棒性,进而提升最终的动作识别准确率。
  • 一种监控场景基于特定目标跟踪卷积神经网络人体动作识别方法
  • [发明专利]基于增进式图卷积神经网络的人体动作识别方法-CN202010094821.1有效
  • 柯逍;柯力 - 福州大学
  • 2020-02-14 - 2022-08-09 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种基于增进式图卷积神经网络的人体动作识别方法,首先提取与类别无关的时空对象和计算不同对象提取的特征,并对动作信息检测单元进行定义和表示;其次计算每帧表示的信息熵,选取熵小的帧作为整个视频的关键帧动作;然后将选取的关键动作帧图像输入到人体姿态估计模型;接着通过微小的变换、修剪和对齐的方法自动选择感兴趣的区域方面;最后在检测器检测人体动作的时候产生的冗余检测信息采用非极大值抑制算法来消除,通过适当的数据增强,以便让对称空间变换网络加上单人姿态估计网络适应不完美的人体区域定位结果。本发明可以有效的提高人体动作识别的准确率。
  • 基于增进图卷神经网络人体动作识别方法
  • [发明专利]基于MARS深度特征提取与增强的人体动作识别方法-CN202010166751.6有效
  • 柯逍;柯力 - 福州大学
  • 2020-03-11 - 2022-07-08 - G06V40/20
  • 本发明涉及一种基于MARS深度特征提取与增强的人体动作识别方法,包括以下步骤:S1:从空间和时间两个维度构建基于深层神经网络的三维残差变换模型;S2:采用基于特征的损失和标准的交叉熵损失的线性组合来训练该模型;S3:采用去噪融合算法消除视频数据中的噪声;S4:采用图像旋转方法模拟摄像头的移动和旋转,以模拟实际真实场景中的人体动作识别场景;S5:通过马赛克遮挡算法处理人体动作识别真实场景中的遮挡;S6:使用目标伸缩变换方法提升真实场景中人体目标尺寸的多样性,以使模型不断学习新的数据集;S7:利用训练及优化后的三维残差变换模型进行人体动作识别。该方法有利于提高人体动作识别的准确率和鲁棒性。
  • 基于mars深度特征提取增强人体动作识别方法
  • [发明专利]一种视频分享方法及电子设备-CN201911045968.5有效
  • 柯力 - 维沃移动通信有限公司
  • 2019-10-30 - 2022-02-08 - H04N21/472
  • 本发明提供一种视频分享方法及电子设备,该方法包括:接收第一电子设备用户对目标视频的第一输入;响应于所述第一输入,输出第一分享信息,所述第一分享信息包括第一多媒体信息、所述目标视频的播放地址和第一播放节点信息;向第二电子设备发送所述第一分享信息;其中,所述第一多媒体信息为所述目标视频中的至少部分内容;所述播放地址用于所述第二电子设备在接收到所述第一分享信息的情况下,基于所述播放地址播放所述目标视频;所述第一播放节点信息用于所述第二电子设备在接收到所述第一分享信息的情况下,基于所述第一播放节点信息播放所述目标视频。本发明实施例中,可以简化视频的分享步骤,进而提升了用户的使用体验。
  • 一种视频分享方法电子设备
  • [发明专利]基于逆向差异恢复的恢复方法、设备和程序产品-CN202010080364.0在审
  • 柯力;周一舟 - 伊姆西IP控股有限责任公司
  • 2020-02-05 - 2021-08-06 - G06F11/14
  • 本公开涉及基于逆向差异恢复的恢复方法、设备和程序产品。在一种方法中,获取用户系统的参考映射,参考映射包括用户系统中的一组区块的一组摘要信息。基于用于恢复用户系统的备份副本的标识,从包括备份副本的备份存储接收与备份副本相关联的副本参考映射,副本参考映射包括备份副本中的一组区块的一组摘要信息。确定参考映射和副本参考映射之间的差异。基于确定的差异来将用户系统恢复至备份副本。利用上述方法,可以以更为有效的方式来将用户系统恢复至指定版本。进一步,提供了相应的设备和计算机程序产品。
  • 基于逆向差异恢复方法设备程序产品
  • [发明专利]一种基于底纹半色调的文字抖动方法-CN201810211748.4有效
  • 柯逍;柯力;陈羽中 - 福州大学
  • 2018-03-15 - 2021-07-27 - G06T3/00
  • 本发明公开了一种基于底纹半色调的文字抖动方法,首先对输入的图像进行格式和压缩方式的识别;其次,识别出需要底纹处理的具体坐标位置;然后,对底纹进行打点抖动;最后,提出的方法融合LibTiff,OpenCV和GDAL等多个库进行图片的规格化处理并输出。本发明改进了传统算法在底纹处理上的不足,可批量处理需要底纹转化的图片,并提供多种底纹图案,选择性较多,自动化标准比较高等优点非常适合印刷行业对底纹半色调处理的需求。
  • 一种基于底纹色调文字抖动方法
  • [发明专利]显示控制方法、装置、电子设备及介质-CN202110184931.1在审
  • 柯力 - 维沃移动通信有限公司
  • 2021-02-10 - 2021-06-22 - G06F3/14
  • 本申请公开了一种显示控制方法、装置、电子设备及介质,属于图像显示技术领域。该方法包括:获取目标信息,所述目标信息为目标用户的目标用户信息,或者,所述目标信息包括目标用户的目标用户信息和待显示目标图像中的目标对象,所述目标用户为当前注视显示屏的用户;根据预设关联关系,确定与所述目标信息关联的目标屏幕显示参数值;按照所述目标屏幕显示参数值,调整所述显示屏的目标屏幕区域的屏幕显示参数的参数值;通过调整屏幕显示参数后的显示屏,显示所述目标图像。本申请能够通过图像观看者的用户信息,调整显示屏的屏幕显示参数的参数值,从而满足不同用户对于多样的屏幕显示效果的需求。
  • 显示控制方法装置电子设备介质
  • [发明专利]用于管理应用系统的方法、设备和计算机程序产品-CN201911240371.6在审
  • 柯力;王刚 - 伊姆西IP控股有限责任公司
  • 2019-12-06 - 2021-06-08 - G06F11/14
  • 本公开涉及用于管理应用系统的方法、设备和计算机程序产品。在一种方法中,获取针对一组数据对象的备份副本。分别确定与父亲数据对象相对应的父亲备份块在备份副本中的父亲地址、与第一数据对象相对应的第一备份块在备份副本中的第一地址,以及与第二数据对象相对应的第二备份块在备份副本中的第二地址。基于父亲地址、第一地址和第二地址,生成父亲索引条目、第一索引条目和第二索引条目。基于父亲索引条目、第一索引条目和第二索引条目,确定用于备份副本的索引,第一索引条目和第二索引条目在索引中是连续的。利用上述方法,可以以为备份副本中的各个备份块建立索引,进而以更为有效的方式管理应用系统。提供了相应的设备和计算机程序产品。
  • 用于管理应用系统方法设备计算机程序产品

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top