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]评估多媒体数据的版权价值的方法及装置-CN201710261147.X有效
  • 李玲玲;祖静;潘柏宇;项青 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2017-04-20 - 2023-04-07 - G06Q30/0283
  • 本公开涉及评估多媒体数据的版权价值的方法及装置,该方法包括:根据多媒体数据的特征信息和特征信息库中的特征信息样本对多媒体数据进行分段,得到多媒体数据片段并确定各多媒体数据片段对应的属性信息;根据所述属性信息确定所述多媒体数据片段对版权价值的贡献值;根据多媒体数据片段的贡献值和版权信息,确定多媒体数据片段的版权价值。根据本公开评估多媒体数据的版权价值的方法及装置能够实现多媒体数据中不同多媒体数据片段版权归属的判断,并且可以确定不同多媒体数据片段的贡献值以及版权价值,从而确定不同片段版权的归属和权重,更加准确地评估对媒体数据的版权价值,有利于更好的保护版权人的权益。
  • 评估多媒体数据版权价值方法装置
  • [发明专利]跳远距离的获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202211074174.3在审
  • 潘柏宇 - 深圳市优必选科技股份有限公司
  • 2022-09-02 - 2022-12-02 - G06T7/11
  • 本发明公开了一种跳远距离的获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质,方法包括:获取图像帧和图像帧的深度图像;基于目标检测模块和目标追踪模块,识别图像帧中的人体目标和对应的类别;根据深度图像,确定图像帧中每个类别的人体目标的位置;根据位置,计算人体目的移动距离;若当前图像帧中,人体目标的移动距离大于预设值,将人体目标作为跳远目标,将前一个图像帧作为起跳帧;在起跳帧之后,若跳远目标在前一个图像帧的移动距离大于在后一个图像帧的移动距离,将前一个图像帧作为停止帧;根据起跳帧和停止帧中,计算跳远距离。由此,本发明能给出客观且准确的跳远距离计算结果,避免了作弊行为的产生,也避免了肉眼观测误差。
  • 跳远距离获取方法装置设备计算机可读存储介质
  • [发明专利]虚拟视角图像构建方法及装置、控制设备和可读存储介质-CN202210804941.5在审
  • 潘柏宇;庞建新 - 深圳市优必选科技股份有限公司
  • 2022-07-08 - 2022-10-11 - G06T7/593
  • 本申请提供一种虚拟视角图像构建方法及装置、控制设备和可读存储介质,涉及计算机视觉技术领域。本申请基于目标机器人在当前真实视角下针对目标场景拍摄到的真实双目场确定目标机器人与目标场景之间的立体深度分布图后,按照目标机器人当前的相机焦距及目标虚拟视角所对应的虚拟相机基线距离,将立体深度分布图转换得到虚拟双目视差图,接着在真实双目场景图的基础上根据虚拟双目视差图进行图像偏移得到初始虚拟双目场景图,进而根据立体深度分布图将初始虚拟双目场景图修复得到目标虚拟双目场景图,从而在无需调整真实相机视角的情况下快速构建不同视角下的图像纹理一致性好的双目场景图像,以低成本且快速地构建双目训练图像集。
  • 虚拟视角图像构建方法装置控制设备可读存储介质
  • [发明专利]立体深度识别方法及装置、控制设备和可读存储介质-CN202210517451.7在审
  • 潘柏宇;庞建新 - 深圳市优必选科技股份有限公司
  • 2022-05-12 - 2022-07-29 - G06V20/10
  • 本申请提供一种立体深度识别方法及装置、控制设备和可读存储介质,涉及计算机视觉技术领域。本申请在确定出目标机器人针对待测场景拍摄到的左眼场景图及右眼场景图之间的初始视差图后,可通过对初始视差图中各视差值进行视差范围分类,并根据预设的期望正态分布对分类得到的视差范围分布结果进行更新,而后根据更新得到的视差分布优化结果调用预存的视差回归模型,对初始视差图进行视差回归处理,最后对回归出的目标场景视差图进行视差深度转换处理,得到目标机器人与待测场景之间的立体深度分布图,从而通过视差范围分布更新操作确保整个立体深度识别方案能够有效兼容到不同款式/场景的机器人处实现高精度且高效率的立体深度识别效果。
  • 立体深度识别方法装置控制设备可读存储介质

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