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]一种基于上下文感知回归时空正则相关滤波跟踪方法-CN202010059049.X有效
  • 胡众义;邹绵璐;陈昌足;吴奇 - 温州大学
  • 2020-01-18 - 2023-04-25 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种基于上下文感知回归时空正则相关滤波跟踪方法,包括以下几个步骤:1、给定初始化样本,确定目标模板,初始目标上下文,对出帧采样;2、对目标上下文进行特征提取;3、构建回归标签形状,拟合目标结构;4、引入时间和空间正则项,构建目标方程,约束视频序列在时间上和空间上的较大差异,防止过度拟合,求解目标方程,得到空间正则矩阵(滤波器);5、将滤波器与目标图像块进行相关滤波操作,计算得到相关响应值,选择最大响应值作为目标位置,根据确定的目标位置,更新目标模板(结果参数);6、循环操作步骤2,3,4,5,直到视频序列结束。本发明的框架具有较好的鲁棒性,在公开数据集上OTB100(Object tracking benchmark v1.0)测试所得到的跟踪精确度和成功率,及鲁棒性,总体上优于现有的一些先进方法。
  • 一种基于上下文感知回归时空正则相关滤波跟踪方法
  • [发明专利]基于子区域的自适应随机投影视觉跟踪方法-CN201711266866.7有效
  • 肖磊;许明海;胡众义 - 温州大学
  • 2017-12-05 - 2023-04-07 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种基于子区域的自适应随机投影视觉跟踪方法,包括4个步骤:生成子区域、构建自适应观测矩阵、中值流跟踪、目标位置确定及参数更新;与现有技术相比,本发明设计了一种对光照,遮挡和尺度干扰有良好特性的视觉跟踪方法。为了缓解光照和遮挡干扰引起的目标外观变化,构建了基于颜色、纹理和空间特征融合的外观模型。为了跟踪目标尺度,设计了一种中值流跟踪策略计算相邻帧的尺度变化。大量实验表明,本文方法在准确度、精度、鲁棒性等方面优于部分state‑of‑the‑art算法,具有推广应用的价值。
  • 基于区域自适应随机投影视觉跟踪方法
  • [发明专利]一种基于景深先验的公路交通视频去雾算法-CN201910150313.8有效
  • 胡众义;许明海;肖磊 - 温州大学
  • 2019-02-28 - 2022-12-13 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于景深先验的公路交通视频去雾算法,具体包括以下步骤:S1、估计大气光传输图:首先将采集的图像分成若干矩形小块,估计每个区域的相对景深值,其范围是0到1,0为最远处,1为最近处,涉及公路交通技术领域。该基于景深先验的公路交通视频去雾算法,可实现通过分析雾天公路交通的特点,提出了公路景深先验来获取大气光传输图,并结合基于灰度直方图的天空分割法来估计大气光强度,同时通过对大量图像统计发现公路景深的变化规律,并利用该先验知识估计公路雾天图像景深,实现公路交通图像去雾,通过分析得出本发明算法的时间复杂度仅是图像像素数的线性函数,处理速度快。
  • 一种基于景深先验公路交通视频算法
  • [发明专利]一种基于双目视差的能见度检测算法-CN201910150003.6有效
  • 胡众义;肖磊 - 温州大学
  • 2019-02-28 - 2022-12-09 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种基于双目视差的能见度检测算法,具体包括以下步骤:S1、雾天成像模型的建立:首先通过McCartney模型建立雾天场景中目标成像的入射光衰减模型和大气光散射模型,通过入射光衰减模型和大气光散射模型的相互作用,可使目标图像降质,涉及图像处理技术领域。该基于双目视差的能见度检测算法,引入亮度差值机制修正天空区域对应的大气光传输图,恢复退化图像获得清晰的图片,能够处理不同景深层次的有雾图像,通过双目视差生成有雾图像的景深图,同时基于亮度差值机制对天空区域大气光传输图进行简单快速的优化,从而实现获得较好的复原结果,消除了单幅图像去雾后天空产生的光晕现象,大大增强能见度检测的精度。
  • 一种基于双目视差能见度检测算法
  • [发明专利]一种基于孪生网络的鲁棒在线学习船舶跟踪方法-CN202210691508.5在审
  • 肖磊;邵京京;胡众义 - 温州大学
  • 2022-06-17 - 2022-11-01 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种基于孪生网络的鲁棒在线学习船舶跟踪方法,该方法首先利用基于锚框的方法提取一系列候选目标框,然后使用孪生网络分别提取模板和检测帧的特征,将区域选取网络用于分类和锚框回归,引入自适应在线更新网络UpdateNet,将SiamRPN分类得分与在线分类器得分进行融合,并依据分类融合得分建立遮挡判定机制,最后在内河船舶数据集上测试,并评估跟踪性能。本发明通过改进SiamRPN跟踪模型,使其适用于内河水域场景,从而改善内河船舶相互遮挡情况下的目标跟踪漂移问题。本发明将孪生方法应用于内河船舶跟踪中,性能优于现有方法,在遮挡场景下展现出较强的鲁棒性。
  • 一种基于孪生网络在线学习船舶跟踪方法
  • [发明专利]一种基于协作学习方法增强的阿尔兹海默病的分类方法-CN202210724725.X在审
  • 胡众义;高礼彬;肖磊;卢星进;李瑞 - 温州大学
  • 2022-06-23 - 2022-09-09 - G06V10/764
  • 本发明公开一种基于协作学习方法增强的阿尔兹海默病的分类方法,该方法以Resnet18作为主干网络,并将Resnet18的单一全连接层修改为不少于两个全连接层,分别用于阿尔兹海默病与自然图像分类;同时将Resnet18的所有位置上的批量归一化层由一个修改为至少两个,最后对Resnet18中的残差块结构追加注意力机制模块,从而构建阿尔兹海默病的分类模型。然后通过训练集对分类模型进行训练,保留对阿尔兹海默病的分类的最优模型。最后将待分类的阿尔兹海默病影像数据也进行和步骤二相同的归一化处理,然后输入阿尔兹海默病的分类的最优模型中,模型输出对应的分类结果。本发明引入跨数据集的协作学习训练用于增强阿尔兹海默症诊断,模型泛化能力强,鲁棒性高。
  • 一种基于协作学习方法增强阿尔兹海默病分类方法
  • [发明专利]一种面向癫痫患者脑电信号的时频图像分类方法-CN202010419816.3有效
  • 胡众义;罗珍珍;肖磊 - 温州大学
  • 2020-05-18 - 2021-04-27 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种面向癫痫患者的脑电信号时频图像分类方法,该方法首先对脑电信号进行时频分析得到时频图像用于特征提取,并进行特征选择和分类模型参数优化,从而实现面向癫痫患者的脑电信号时频图像分类。该方法主要包括如下步骤:1)时频分析:通过连续小波变换进行频率分解并获得时频图像;2)特征提取:结合局部二值模式和灰度共生矩阵描述子提取时频图像的特征。3)特征选择与模型参数优化:基于递归消除算法选择有效特征子集以降低计算复杂度,再基于二进制粒子群优化算法同时实现特征子集和参数寻优。本发明方法实现了高精度的癫痫脑电识别,模型泛化性能好。
  • 一种面向癫痫患者电信号图像分类方法
  • [实用新型]一种非接触电梯按键-CN202020797774.2有效
  • 胡众义;吴奇;王勤湧 - 温州大学
  • 2020-05-14 - 2021-04-20 - B66B1/46
  • 本实用新型公开了一种非接触电梯按键,手机控制终端包括无线信息接收模块、第一蓝牙连接模块、蓝牙控制模块、手机虚拟按键和蓝牙信号发送模块;电梯蓝牙设备包括第二蓝牙连接模块、编码储存模块、蓝牙信号接收模块、信号分析模块、非接触虚拟按键和指令发送模块;云端服务器包括云存储模块和无线信息发送模块,本实用新型涉及电梯技术领域。该非接触电梯按键,无需手指接触电梯的物理按键,有效降低病毒和疾病之间相互交叉感染的风险,从而提高了电梯的使用安全性,且实时性好,通用性强,使用方便,每台电梯具有唯一的加密指令编码,能够防止小程序误连或错连的现象,提高了可靠性。
  • 一种接触电梯按键
  • [发明专利]一种基于融合网络的阿尔兹海默病分类方法-CN202010056516.3有效
  • 胡众义;陈昌足;吴奇 - 温州大学
  • 2020-01-18 - 2021-03-16 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于融合网络的阿尔兹海默病分类方法,包括以下步骤:1、给定被试的磁共振图像数据集,进行预处理;2、将样本划分训练集和测试集,进行图像扩增、归一化操作;3、将训练集输入训练网络;4、对样本进行特征提取及特征融合;5、对各基网络的分类决策和特征融合的分类决策进行融合;6、对输出标签进行误差计算,并通过反向传播进行参数更新;7、对分类模型评估并获得最优模型,重复第3‑7步直至迭代结束;8、训练完成的最优模型,输入通过预处理的被试磁共振影像数据,得到被试的标签。本发明使用了行卷积神经网络,实现了有效使用被试的磁共振影像数据进行阿尔兹海默病分类的方法,具有较好的鲁棒性。
  • 一种基于融合网络阿尔兹海默病分类方法
  • [发明专利]基于改进的3D CNN网络的阿尔茨海默病分类方法-CN202010772776.0有效
  • 胡众义;吴奇;肖磊;胡明哲 - 温州大学
  • 2020-08-04 - 2020-12-25 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于改进的3D CNN网络的阿尔茨海默病分类方法,该方法基于3D核磁共振数据进行训练,实现精确的脑疾病分类。该方法主要包括如下步骤:1)使用3D CNN建模:使用3D CNN替换VGG网络中的2D CNN部分;2)优化模型结构:先在模型中添加批量归一化层,再引入跳跃连接;3)实验数据处理:预处理实验数据,并划分训练集和验证集;4)模型训练:将数据输入模型,训练网络参数,并保留最优模型;5)模型测试与评估:在测试集上测试,并评估分类性能。本发明首次提出了在3D VGG模型中引入多个跳跃连接用于阿尔兹海默症诊断,性能优于现有方法,具有通用性强、鲁棒性高等优点。
  • 基于改进cnn网络阿尔茨海默病分类方法
  • [发明专利]一种非接触电梯按键及电梯呼梯方法-CN202010406503.4在审
  • 胡众义;吴奇;王勤湧 - 温州大学
  • 2020-05-14 - 2020-08-11 - B66B1/46
  • 本发明公开了一种非接触电梯按键及电梯呼梯方法,手机控制终端包括无线信息接收模块、第一蓝牙连接模块、蓝牙控制模块、手机虚拟按键和蓝牙信号发送模块;电梯蓝牙设备包括第二蓝牙连接模块、编码储存模块、蓝牙信号接收模块、信号分析模块、非接触虚拟按键和指令发送模块;云端服务器包括云存储模块和无线信息发送模块,本发明涉及电梯技术领域。该非接触电梯按键及电梯呼梯方法,无需手指接触电梯的物理按键,有效降低病毒和疾病之间相互交叉感染的风险,从而提高了电梯的使用安全性,且实时性好,通用性强,使用方便,每台电梯具有唯一的加密指令编码,能够防止小程序误连或错连的现象,提高了可靠性。
  • 一种接触电梯按键方法
  • [发明专利]一种不用布线、不对接互联网的门铃开锁方法-CN201810975675.6在审
  • 朱启文;胡众义;王勤湧 - 温州市已来科技有限公司
  • 2018-08-25 - 2020-03-20 - G07C9/00
  • 本发明公开了一种不用布线、不对接互联网的门铃开锁方法,包括以下步骤:打开访客APP进入到门铃模式,获取开锁装置数据,并对业主手机发送开锁请求;业主手机接收到开锁请求后,业主向访客APP回复指令。本发明所述的一种不用布线、不对接互联网的门铃开锁方法,解决了现存的对讲门铃,由于线路损坏原因而无法实现招呼及开锁的功能,同时解决了部分居民家中对讲门铃损坏,而要全部更新系统设备的高成本开支投入,其次,开锁门铃装置不用互联网络的支撑,因此安装环境要求不高,运行和维护成本低,同时使用手机为载体,适用群体广、可接受性强、安全、方便,整个不用布线、不对接互联网的开锁门铃简单,带来更好的使用前景。
  • 一种不用布线对接互联网门铃开锁方法

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