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]一种基于个性化联邦技术的序列推荐方法-CN202310023696.9在审
  • 刘柏嵩;董倩;王冰源;邵晓雯;徐尔聪 - 宁波大学
  • 2023-01-09 - 2023-05-09 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于个性化联邦技术的序列推荐方法,包括以下步骤:S1、各个客户端在本地设备上对自身交互数据以及交互项的属性值进行预处理;S2、客户端在本地设备上通过自身交互数据构建哈希索引;S3、客户端在本地设备上基于贝叶斯训练策略对训练数据进行增强操作;S4、结合哈希索引与增强数据,客户端在本地设备上构建基于多任务的本地序列推荐框架,并与中心服务器协同地对本地序列模型进行训练,直到本地序列模型收敛;S5、客户端获取用户嵌入网络的参数,结合已收敛的本地序列模型输出,获取下一时刻的偏好预测结果,完成推荐。本发明能在隐私保护的前提下有效建模用户的动态偏好,具有可扩展性、可移植性和隐私保护性的优点。
  • 一种基于个性化联邦技术序列推荐方法
  • [发明专利]基于跨模态图像的目标识别方法、装置及电子设备-CN202210554336.7在审
  • 邵晓雯;潘华东 - 浙江大华技术股份有限公司
  • 2022-05-19 - 2022-08-09 - G06V10/44
  • 本申请提供一种基于跨模态图像的目标识别方法、装置及电子设备,用以提升识别跨模态图像中目标的鲁棒性。该方法包括:针对训练图像组中的第一图像进行色彩变换处理,得到扩充图像组;其中,所述第一图像包括含相同目标的跨模态图像;所述扩充图像组中包括每一个目标所对应的不同色彩的扩充图像;利用所述扩充图像,训练第一识别模型为目标识别模型,使得所述目标识别模型在所述跨模态图像中识别目标;其中,所述目标识别模型中包括同一目标在不同色彩的扩充图像中所对应的轮廓特征和纹理特征;将待识别图像输入所述目标识别模型,基于所述待识别图像的轮廓特征和纹理特征确定所述待识别图像中的目标。
  • 基于跨模态图像目标识别方法装置电子设备
  • [发明专利]迁移学习、行人重识别方法及相关设备-CN202111619619.7在审
  • 邵晓雯;潘华东 - 浙江大华技术股份有限公司
  • 2021-12-27 - 2022-05-10 - G06V10/42
  • 本发明公开了一种迁移学习、行人重识别方法及相关设备。迁移学习方法包括:将源域图像和目标域图像输入目标识别模型,获取源域图像的全局特征、目标域图像的全局特征、目标域图像的局部特征;其中,目标识别模型至少包括全局分支网络和局部分支网络,利用全局分支网络提取得到源域图像的全局特征和目标域图像的全局特征,利用局部分支网络提取得到目标域图像的局部特征;利用源域图像的全局特征、目标域图像的全局特征以及目标域图像的局部特征计算目标识别模型的损失;基于目标识别模型的损失,更新目标识别模型的模型参数。通过上述方式,本发明能够对齐源域图像与目标域图像的特征分布,以有利于提高目标识别模型的识别性能。
  • 迁移学习行人识别方法相关设备
  • [发明专利]一种目标重识别方法、装置和计算机可读存储介质-CN202111358114.X在审
  • 邵晓雯;潘华东 - 浙江大华技术股份有限公司
  • 2021-11-16 - 2022-03-22 - G06V20/54
  • 本申请公开了一种目标重识别方法、装置和计算机可读存储介质,该方法包括:基于目标重识别模型分别对包括待识别目标的待识别图像以及包括多个搜索图像的搜索数据集进行处理,得到重识别结果,重识别结果包括搜索数据集中与待识别目标匹配的搜索图像;目标重识别模型包括主干网络与至少两个分支网络,主干网络用于获取训练数据中样本图像的样本特征;分支网络用于对样本特征进行处理得到特征图,并对特征图进行分类得到分类结果;目标重识别模型的损失值由第一损失值与第二损失值确定,第一损失值为对所有分支网络输出的特征图进行解耦处理得到的损失,第二损失值为每个分类结果的损失。通过上述方式,本申请能够提升目标重识别的性能。
  • 一种目标识别方法装置计算机可读存储介质
  • [实用新型]一种特征提取与匹配的指纹识别系统-CN201620525852.7有效
  • 胡昭华;卞飞飞;邵晓雯;王珏 - 南京信息工程大学
  • 2016-06-02 - 2017-03-29 - G06K9/00
  • 本实用新型涉及一种特征提取与匹配的指纹识别系统,包括指纹采集模块、指纹数据存储模块、指纹程序存储模块、指纹图像算法处理模块、处理结果显示模块。其中,指纹采集模块由指纹采集传感器FPS200实现;指纹数据存储模块SRAM存放传感器采集的指纹信息;指纹程序存储模块Flash存放程序代码及指纹特征模块;指纹图像算法处理模块将采集的指纹信息进行预处理和特征提取;处理结果显示模块是在LCD上显示最后的结果。针对现有指纹识别系统在性价比及指纹算法的效率和准确性上存在不足的问题,本实用新型基于微处理器和指纹采集传感器实现指纹识别系统的设计,并采用特征提取与匹配的方式进行指纹图像识别。
  • 一种特征提取匹配指纹识别系统

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