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]基于矩阵草图分析的单像素成像方法和装置-CN202010332727.5有效
  • 边丽蘅;王华依;张军 - 北京理工大学
  • 2020-04-24 - 2023-03-21 - G06T11/00
  • 本申请提出一种基于矩阵草图分析的单像素成像方法和装置,其中,方法包括:对目标场景进行随机坐标采样,获取多排行坐标和列坐标;对多排行坐标和列坐标对应的部分目标场景进行光编码,并通过预先搭建的单像素成像系统对编码光进行采集,获取一维测量值;根据一维测量值,利用单像素成像重建算法生成多排行坐标和列坐标对应的草图;使用矩阵草图分析方法对草图进行重建得到完整目标场景图像。由此,适用于大规模高分辨率单像素成像,有效减少采样率及计算时间,具有较高的应用价值。
  • 基于矩阵草图分析像素成像方法装置
  • [实用新型]一种利用弹簧机构防止产品掉落的料盒-CN202222991803.0有效
  • 李岩;盖力甫;王华依 - 华天科技(昆山)电子有限公司
  • 2022-11-10 - 2023-02-03 - B65G47/74
  • 本实用新型提供了一种利用弹簧机构防止产品掉落的料盒,使得料盒的前后端口方便打开或闭合,使得料盒可适用于自动化生产。其包括:料盒本体,其由上板、两侧板、底板围合而成,其前端面、后端面敞口布置;前端档杆;后端档杆;以及蘑菇头;所述前端档杆、后端档杆为相同的结构,其均包括高度方向布置的杆部、水平向布置的连接杆、以及驱动杆,所述驱动杆套设有弹簧;所述料盒本体的前端一侧设置有前端档杆、料盒本体的后端一侧设置有后端档杆,所述前端档杆、后端档杆的驱动杆分别插装于所述料盒本体的上部定位孔内,正常状态下所述弹簧向上顶装住驱动杆,驱动杆在弹力作用下无法转动。
  • 一种利用弹簧机构防止产品掉落
  • [发明专利]一种料盒-CN202211404594.3在审
  • 李岩;盖力甫;王华依 - 华天科技(昆山)电子有限公司
  • 2022-11-10 - 2023-01-03 - B65D25/22
  • 本发明提供了一种料盒,其在Magazine料盒搬运过程中自动压紧,放下时又松开压附,实现了半导体生产中天车的自动上下料。其包括:料框,其前后端面敞口,其由上板、两侧板、以及底板围和形成;压板组件,其包括平板、以及两侧的下凸的支撑杆,所述平板的两侧分别设置有向下延伸的支撑杆;以及直线弹簧机构;所述底板的对应于支撑杆的位置处设置有导向贯穿孔,每根所述支撑杆的底部朝向所述导向贯穿孔布置,所述平板置于所述上板、底板之间的空间内,所述平板的顶部两侧位置布置有若干直线弹簧机构,每根所述直线弹簧机构的下部顶装于所述平板的对应上表面,每根所述直线弹簧机构的上部顶装于所述上板的对应下表面。
  • 一种
  • [发明专利]免成像的车牌内容识别方法及系统-CN202011295796.X有效
  • 边丽蘅;王华依;张军 - 北京理工大学
  • 2020-11-18 - 2022-12-20 - G06V20/00
  • 本申请提出了一种免成像的车牌内容识别方法及系统,其中,方法包括:根据深度神经网络设计单像素免成像的多目标识别网络;建立免成像的多目标识别数据集,包含单像素一维测量值和对应的车牌字符;使用该数据集对多目标识别网络进行训练,得到优化的多目标识别模型参数;利用单像素探测器采集场景经编码调制后的一维耦合测量值,将一维耦合测量值输入多目标识别网络中进行处理,输出车牌内容识别结果。该方法利用深度神经网络直接根据单像素探测器采集的一维耦合测量值识别车牌上的字符,无需成像过程,同时无需依次进行单个字符的识别,降低了计算复杂度,减少了数据采集量,并且单像素探测器对于其他光谱范围适用,简单易实现。
  • 成像车牌内容识别方法系统
  • [发明专利]基于深度学习的单像素三维端到端重建方法及装置-CN201911081307.8有效
  • 边丽蘅;王华依;张军 - 北京理工大学
  • 2019-11-07 - 2022-03-22 - G06T17/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的单像素三维端到端重建方法及装置,其中,该方法包括:构建包含多个物体三维信息的三维数据集;对三维数据集进行特定预处理生成单像素探测器的一维测量值;获取三维重建网络,通过三维数据集和一维测量值训练三维重建网络;通过训练后的三维重建网络对待测三维物体进行重建,输出待测三维物体的三维深度信息。该方法设计端到端的神经网络,从单像素探测器的一维测量值重建三维物体的三维深度信息,实现了在单像素三维成像系统中,通过深度学习的方法端到端的完成场景深度信息的重建,计算复杂度低。
  • 基于深度学习像素三维端重方法装置
  • [发明专利]基于单像素传感器的三维计算成像方法及装置-CN201910645486.7有效
  • 边丽蘅;张军;曹先彬;王华依 - 北京理工大学
  • 2019-07-17 - 2020-10-16 - G01B11/06
  • 本发明公开了一种基于单像素传感器的三维计算成像方法及装置,其中,方法包括以下步骤:通过预设光编码即联合条纹编码和二维成像编码,生成新型光编码方式,并将光编码载入空间光调制器(SLM)中;利用单像素探测器和载入后的SLM将预调制的场景的二维空间及深度信息耦合为一维测量值;通过解耦算法从一维测量值重建场景的二维信息和深度信息,从而得到三维成像结果。该方法通过所设计的新型编码机制和重建方法解决传统单像素成像无法有效采集深度的问题,可有效的恢复场景的深度或待测三维物体每点的厚度,并在光谱范围较宽的情况下依旧适用。
  • 基于像素传感器三维计算成像方法装置

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