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]物体识别方法及物体识别装置-CN201980099868.2有效
  • 黑飞朋子;野田邦昭;松尾治夫 - 日产自动车株式会社
  • 2019-08-28 - 2023-08-22 - G06T7/00
  • 本发明的物体识别方法是使用了获取存在于周围的物体的位置并作为在俯视中由多个反射点构成的点群的传感器的物体识别方法,根据接近程度对点群进行分组,在对分组后的点群进行多边形近似时,判定构成分组后的点群的至少一部分检测点相对于传感器是否位于对点群进行多边形近似时的近似多边形的死角。在判定为检测点相对于传感器位于死角的情况下,识别为分组后的点群是与多个物体对应的点群,在判定为检测点相对于传感器不位于死角的情况下,识别为分组后的点群是与近似多边形的单体物体对应的点群。
  • 物体识别方法装置
  • [发明专利]物体识别方法及物体识别装置-CN202080095068.6在审
  • 黑飞朋子;野田邦昭;池上尭史;松尾治夫 - 日产自动车株式会社;雷诺公司
  • 2020-01-31 - 2022-09-09 - G01S17/931
  • 本发明的物体识别方法中,沿着规定方向检测本车辆(1)周边的物体(100、101)的表面上的多个位置而获取点组,生成本车辆周边的拍摄图像,将所获取的点组中包含的点进行分组而划分为物体候补点组(p1~p21),提取出物体候补点组中包含的点即物体候补点中的、相邻的物体候补点之间的距本车辆的距离变化从规定阈值以下变为比规定阈值大的位置(p1、p7、p10、p21),作为物体(100、101)的外端位置即边界位置候补,通过图像识别处理,提取出在拍摄图像上检测出人(100)的区域作为部分区域(R),在拍摄图像上,在规定方向上的边界位置候补(p1、p7、p10、p21)的位置与部分区域(R)的外端位置即边界位置一致的情况下,识别为在部分区域(R)中存在行人。
  • 物体识别方法装置
  • [发明专利]具有视觉显著性感知控制的自主运载工具操作管理-CN201980056928.2有效
  • 野田邦昭;K·H·雷;S·维特维奇 - 北美日产公司
  • 2019-03-19 - 2021-10-15 - G06K9/46
  • 具有视觉显著性感知控制的自主运载工具操作管理可以包括操作感知单元和自主运载工具操作管理控制器。操作感知单元可以包括基于从运载工具的图像捕获单元接收到的图像数据以及从自主运载工具操作管理控制器接收到的显著性信息来生成外部对象信息。操作自主运载工具操作管理控制器可以包括:基于外部对象信息来识别不同运载工具操作场景;实例化场景特定操作控制评价模块实例;从场景特定操作控制评价模型所用的策略接收候选运载工具控制动作;以及根据候选运载工具控制动作来控制自主运载工具以穿过运载工具运输网络的一部分,其中,运载工具运输网络的一部分包括不同运载工具操作场景。
  • 具有视觉显著性感控制自主运载工具操作管理
  • [发明专利]信息输入设备、信息输入方法-CN201310089166.0有效
  • 野田邦昭;铃木洋贵;武田晴登;渡边有祐 - 索尼公司
  • 2013-03-20 - 2017-09-05 - G06F3/01
  • 本发明涉及信息输入设备、信息输入方法和计算机程序。该信息输入设备包括观测单元,观测包括用户以及一个或多个要控制的设备的环境,并且包括传感器;学习单元,根据由观测单元获得的观测数据,分离前景和背景,并且学习前景和背景的三维模型,前景包括用户以及所述一个或多个要控制的设备,背景包括除前景外的环境;状态估计单元,估计所述环境中已经建模的前景的位置和姿势;用户识别单元,从前景识别用户的手指并且识别手指的形状、位置和姿势;以及设备控制单元,基于识别的手指的形状、位置和姿势,向所述一个或多个要控制的设备输出控制命令。
  • 信息输入设备方法计算机程序
  • [发明专利]信息处理装置、信息处理方法和程序-CN201210506976.7无效
  • 信田春满;河本献太;佐部浩太郎;野田邦昭 - 索尼公司
  • 2012-11-30 - 2013-07-24 - G06N3/08
  • 本发明公开了信息处理装置、信息处理方法和程序。一种信息处理装置包括:网络学习部分,其通过约束第一权重、第二权重和第三权重并使用学习图像来执行对外观/位置认识网络的学习,其中,外观/位置认识网络具有包括位置节点的前景层、包括背景节点的背景层以及包括像素节点的图像层,并且外观/位置认识网络是将位置节点、背景节点和像素节点彼此相连的神经网络,并且其中,第一权重是位置节点与像素节点之间的连接权重,第二权重是位置节点与背景节点之间的连接权重,并且第三权重是背景节点与像素节点之间的连接权重。
  • 信息处理装置方法程序
  • [发明专利]信息处理装置、信息处理方法以及程序-CN201210080569.4无效
  • 野田邦昭;莲尾高志;河本献太;佐部浩太郎 - 索尼公司
  • 2012-03-23 - 2012-10-17 - G06N5/04
  • 本公开提供了一种信息处理装置、信息处理方法以及程序,其中,该信息处理装置包括学习单元,其使用物体执行的动作和图像的观测值作为学习数据,执行分离学习模型的学习,该分离学习模型包括作为图像的背景的模型的背景模型、以及作为可以在背景上移动的、图像的前景的模型的一个或更多个前景模型,其中,背景模型包括指示背景的外观的背景外观模型,并且一个或更多个前景模型当中的至少一个包括每个动作的转移概率和指示前景的外观的前景外观模型,其中,通过与前景相对应的物体执行的动作,以该转移概率对与背景上的前景的位置相对应的状态进行转移。
  • 信息处理装置方法以及程序
  • [发明专利]隐马尔可夫模型学习设备和方法、程序、以及记录介质-CN201010225858.X无效
  • 吉池由纪子;河本献太;野田邦昭;佐部浩太郎 - 索尼公司
  • 2010-07-02 - 2011-01-19 - G06N7/00
  • 本发明公开了一种隐马尔可夫模型学习设备和方法,根据本发明的一个实施例的设备包括:学习单元,用于在基于行为者执行了的行为以及由观测信号形成的时间系列信息进行的隐马尔可夫模型的学习中,学习状态转移概率作为行为者可执行的行为的函数;以及存储单元,用于存储学习单元的学习结果作为包括状态转移概率表和观测概率表的内部模型数据;其中,学习单元计算用于隐马尔可夫模型状态转移概率和隐马尔可夫模型观测概率的估计计算的频率变量;存储单元保存分别与状态转移概率表的每个状态转移概率和与观测概率表的每个观测概率对应的频率变量;其中,学习单元使用存储单元保存的频率变量进行学习,基于频率变量估计状态转移概率和观测概率。
  • 隐马尔可夫模型学习设备方法程序以及记录介质
  • [发明专利]信息处理设备、信息处理方法以及程序-CN201010199034.X无效
  • 吉池由纪子;河本献太;野田邦昭;佐部浩太郎 - 索尼公司
  • 2010-06-04 - 2010-12-22 - G06N7/00
  • 本发明提供信息处理设备、信息处理方法和程序。该信息处理设备包括计算单元和确定单元。计算单元被配置成基于通过如下方式得到的状态转换概率模型来计算当前状态系列候选,所述当前状态系列候选是使能够进行动作的智能体到达当前状态的状态系列:使用智能体所执行的动作和当智能体执行动作时在智能体处观测到的观测值来执行对状态转换概率模型的学习。状态转换概率模型由如下内容规定:状态将会根据能够进行动作的智能体所执行动作中的每个动作来被转换的状态转换概率,以及从所述状态将会观测到预定观测值的观测概率。确定单元被配置成根据预定策略、使用当前状态系列候选来确定智能体接下来要执行的动作。
  • 信息处理设备方法以及程序

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