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]一种基于注意力机制的神经网络的人体动作识别方法-CN201910846654.9有效
  • 侯永宏;李岳阳;肖任意;李翔宇;郭子慧;刘艳 - 天津大学
  • 2019-09-09 - 2023-09-22 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种基于注意力机制的神经网络的人体动作识别方法,该方法提出了一个端到端的可训练网络,包括深度卷积子网络和注意力子网络,用于从骨架数据中识别人类动作。首先,将骨架序列编码为彩色的时空图并馈入深度卷积子网络中以提取深层次特征,并使用全连接层映射到标签空间中。在注意力子网络中,提取表示关节运动重要程度的手工制作的特征,并通过简单但有效的线性映射来学习注意力权重,其结果也通过全连接层映射到标签空间中。二者的结果通过乘法融合,得到最后的识别准确率。本发明可以最大幅度地自动从数据中提取有效的深层次特征。本发明的网络结构包含两个子网络,两个网络同时以端到端的方式进行联合训练而不需要后处理。
  • 一种基于注意力机制神经网络人体动作识别方法
  • [发明专利]一种基于深度神经网络的相机姿态估计方法-CN201910603891.2有效
  • 侯永宏;李翔宇;吴琦;李岳阳;郭子慧;刘艳 - 天津大学
  • 2019-07-05 - 2023-08-15 - G06T7/70
  • 本发明公开了一种基于深度神经网络的相机姿态估计方法,步骤如下:1)构建相机姿态估计网络;2)构建无监督训练方案,利用估计的深度图、帧间相对位姿及光流从输入的前后帧图像中分别重建出相应的图像,利用输入图像和重建图像之间的光度误差构建网络的损失函数;3)位姿估计模块与光流估计模块共享特征提取部分,加强特征对于帧间的几何联系;4)输入待训练单视点视频,输出对应帧间相对位姿,通过最优化手段降低损失函数来训练模型,以至网络达到收敛。本发明所提出的模型通过输入单视点视频序列输出对应序列的相机位姿,训练过程以一种端到端无监督的方式进行,通过光流与位姿联合训练,提高位姿估计性能。
  • 一种基于深度神经网络相机姿态估计方法
  • [发明专利]一种自主驾驶方法及其系统-CN201911172410.3有效
  • 郭伟伟;谭墍元;李洋洋;毛琰;李颖宏;郭子慧 - 北方工业大学;交通运输部公路科学研究所;北京市交通委员会
  • 2019-11-26 - 2023-06-30 - G06F30/20
  • 本发明涉及一种自主驾驶方法及其系统,通过分析自动驾驶交通工具的跟驰特性,对跟驰模型进行构建,通过分析自动驾驶交通工具的换道特性,以及换道模型仿真和人工驾驶驾驶交通工具换道效果,结合自动驾驶交通工具换道的影响因素、换道特性以及自主驾驶仿真平台的特点,引入速度承受度和空间允许度对换道行为进行约束进而构建匹配模型,并对换道空间进行确认,构建换道预备模型;在换道行为产生后,依据当前换道的实际空间大小,同时考虑信息处理时延的实际情况,构建了基于双车道前驾驶交通工具的换道速度控制模型和基于换道空间的轨迹优化模型,确保通过本发明自主驾驶模型生成的运行参数与自动驾驶交通工具实际所处的交通场景精确贴合。
  • 一种自主驾驶方法及其系统
  • [发明专利]一种基于生成对抗网络的细化单幅图像去雨方法-CN201911127320.2有效
  • 侯永宏;苏晓雨;李士超;郭子慧;聂梦真 - 天津大学
  • 2019-11-18 - 2023-05-23 - G06T5/00
  • 本发明涉及一种基于生成对抗网络的细化单幅图像去雨方法,将有雨图像输入到雨纹估计网络,得到估计的雨纹图,与输入图像连接形成多通道的图像,输入到生成模型,生成模型生成的无雨图像输入到判别器进行判断,根据判断的结果来优化生成器,最终得到去雨能力较强的生成器网络,生成模型的输出作为图像细化网络的输入,对图像进行进一步的处理,得到最终的无雨图像。本发明算法是一种端到端的算法,不需要进行任何额外的预处理和后处理。相较于其他使用生成对抗网络进行单幅图像区域的工作,本发明提出了两个辅助网络,能够在不显著增加计算量的同时进一步提升图像去雨效果。
  • 一种基于生成对抗网络细化单幅图像方法
  • [发明专利]一种基于深度神经网络的单目视觉的深度估计方法-CN201910603880.4有效
  • 侯永宏;李翔宇;吴琦;李岳阳;郭子慧;刘艳 - 天津大学
  • 2019-07-05 - 2023-04-18 - G06T7/55
  • 本发明公开了一种基于深度神经网络的单目视觉深度估计方法,步骤如下:1)构建多尺度深度估计网络,2)构建无监督训练方案,3)利用左、右视点间深度图及基线计算之间刚性流,通过刚性流之间的差异较大的区域得到左、右视点图像之间的遮挡区域。同时在计算损失函数过程中,将遮挡区域排除在损失函数计算之外;4)输入待训练双目立体视频中的一个视点视频,输出对应左、右视点深度图,通过最优化手段降低损失函数来训练模型,以至网络达到收敛。发明所提出的模型通过输入单视点视频序列输出高质量的深度图,训练过程不需要深度图的标签提高了模型的应用范围,通过去除双目立体序列之间的遮挡区域解决深度图的边缘模糊问题并提高估计精度。
  • 一种基于深度神经网络目视估计方法
  • [实用新型]一种墙体空洞封堵结构-CN202123436134.2有效
  • 逯胜建;晋文杰;高明亮;张振宇;王宇川;袁振;郭子慧;王少华;张海凤 - 国网北京市电力公司;国家电网有限公司
  • 2021-12-31 - 2022-06-14 - E04B1/66
  • 本实用新型公开了一种墙体空洞封堵结构,包括具有漏水点的墙体,还包括:水密砂阻水层,设置在墙体背水面一侧,并覆盖所述漏水点;气密封堵组料加固层,连接墙体背水面一侧,并覆盖所述水密砂阻水层。其封堵严密、不易脱落,结构简单,适用性强,海绵状的水密砂阻水层能够随墙体出现漏水点的形状而迅速吸水膨胀成适应该漏水点的凝胶材质堵水块,进而通过持续的压强挤压、封堵空洞和漏水点,确保漏水点无法持续渗水漏水,解决不规则漏水点封堵困难的问题,同时对墙体其他完整部分也有一定的支撑保护作用,使整个水密砂阻水层结构稳固,不容易被外界影响而受破坏,且保护其不会出现老化而防水失效,且无需定制,进一步节约成本。
  • 一种墙体空洞封堵结构
  • [发明专利]一种CT图像病变检测方法-CN202110608053.1有效
  • 侯永宏;刘传玉;李岳阳;王拓;苏晓雨;郭子慧 - 天津大学
  • 2021-06-01 - 2022-02-22 - G06T7/00
  • 本发明提供了一种CT图像病变检测方法,对医学CT图像进行预处理和数据增强;构建多张连续切片病变检测的网络模型,模型基于Mask‑RCNN网络,包括卷积神经网络CNN,RPN网络和RCNN网络,模型分两个阶段进行病变检测,在卷积神经网络CNN中构建多尺度下的局部轴向自注意力MSLASA模块,利用MSLASA模块,实现了像素点在不同局部区域的信息结合,使得特征图中每个像素点都能根据合适的局部空间获取自身权重值。通过注意力机制,在很大程度上把病变相关的信息增强凸显,把非病变的特征进行淡化过滤,这样不仅减轻了下一阶段网络判别的任务,而且在很大程度上减少了假阳性样本的数目。
  • 一种ct图像病变检测方法

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