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]单视图三维模型重建方法、设备及存储介质-CN202310802924.2在审
  • 邵逸达;胡荣林;王佳雯;陆文豪;宋怡欣;董甜甜;林剑楚;何艳婷 - 淮阴工学院
  • 2023-06-30 - 2023-09-29 - G06T17/00
  • 本发明公开了一种单视图三维模型重建方法、设备及存储介质,方法包括以下步骤:(1)获取目标物体的二维图像,并将二维图像预处理为矢量嵌入图片序列;(2)将矢量嵌入图片序列输入训练好的二维特征提取网络中,得到二维特征图,其中,所述二维特征提取网络包括依次连接的图像嵌入层、第一协同自注意力阶段、第二协同自注意力阶段、过渡层、第一全局自注意力阶段、第二全局自注意力阶段和平均池化层;(3)将二维特征图输入训练好的三维特征提取网络中,得到三维特征图;(4)将三维特征图输入训练好的三维体素提取网络中,生成三维体素;(5)根据生成的三维体素进行三维模型重建。本发明成本低、效率高、重建效果好。
  • 视图三维模型重建方法设备存储介质
  • [发明专利]一种基于迁移学习的手势分类方法-CN201910597980.0有效
  • 金鹰;王飞;胡荣林;朱全银;董甜甜;姚玉婷;邵鹤帅;施嘉婷 - 淮阴工学院
  • 2019-07-04 - 2023-05-26 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种基于迁移学习的手势分类方法,适用于手势图像分类问题。本发明步骤一、将手势视频V转换为手势帧数据集合G0;步骤二、通过高斯滤波方法、OTSU算法和图像与运算对G0分别进行去除噪声、二值化和背景分割处理,得到手势帧数据集合G1,为G1设置标签后得到帧标签数据集合L;步骤三、使用MobileNet卷积神经网络架构和权重文件进行迁移学习,创建与训练模型M1;步骤四、通过模型M1提取帧数据集合G1的特征,得到帧特征向量集合F0;步骤五、将XGBoost作为分类模型对测试集进行分类,得到最终分类结果。本发明将已经训练好的MobileNet卷积神经网络权重迁移至手势图像数据集进行特征提取,采用XGBoost作为分类模型,提升分类精确度的同时减少模型计算量。
  • 一种基于迁移学习手势分类方法

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