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]一种表面增强拉曼散射基底及其应用方法-CN202110150688.1有效
  • 刘胜德;吕晓旭;吕刘鹏;钟丽云;琚鹏;李金尚 - 华南师范大学
  • 2021-02-03 - 2023-10-20 - B05D7/24
  • 本发明公开了一种表面增强拉曼散射基底及其应用方法,包括如下步骤:S1、将拉曼信号分子与金属纳米球原液充分搅拌,使拉曼信号分子偶联在金属纳米球表面,得到偶联了拉曼信号分子的金属纳米球溶液;S2、利用EBL技术在平整的金膜上制备鱼骨结构;S3、将偶联了拉曼信号分子的金属纳米球溶液滴在制备好的鱼骨结构上,进行超声和加热处理,避免出现金属纳米球团聚现象;S4、通过扫描电子显微镜观察,找出处于鱼骨结构中心区域的单个金属纳米球;S5、用圆偏振光激发所述S4中单个金属纳米球处于其中心区域的鱼骨结构,用拉曼光谱仪收集拉曼信号分子的拉曼光谱信息,并对所收集到的拉曼光谱信息进行分析。
  • 一种表面增强散射基底及其应用方法
  • [发明专利]一种基于多尺度策略的图像融合方法-CN202310752556.5在审
  • 秦玉文;谢俊;豆嘉真;钟丽云;邸江磊 - 广东工业大学
  • 2023-06-26 - 2023-09-26 - G06V10/80
  • 本发明属于图像处理领域,公开了一种基于多尺度策略的图像融合方法,用于解决基于深度学习的图像融合方法对复杂双模态图像的特征提取能力差与融合效果欠佳的问题,本发明的融合方法基于编解码器结构,核心在于对编码器分离出的不同尺度的特征进行不同的特征提取操作,后利用包含双路处理的融合模块对提取的多层次特征进行融合,最后在通道维对不同层次的融合特征进行拼接和上采样重构出融合图像。本发明能够有效实现复杂双模态图像的融合,具有多尺度特征提取效果好,融合图像目标对比度高、重构精度高、鲁棒性较强等特点。
  • 一种基于尺度策略图像融合方法
  • [发明专利]一种用于激光相干合成系统的改进SPGD方法-CN202310243783.5在审
  • 邸江磊;祁家琴;郑文慧;江文隽;钟丽云;秦玉文 - 广东工业大学
  • 2023-03-14 - 2023-09-05 - H01S3/10
  • 本发明属于激光技术与应用领域,公开了一种用于激光相干合成系统的改进SPGD算法,用于解决传统SPGD算法无法满足大规模激光光束相位控制带宽需求的问题。该算法的操作方式为:设置初始相位控制电压和初始增益系数;计算本次迭代的随机扰动电压幅值;施加满足伯努利分布的正负随机扰动电压;根据评价函数值划分两种情况,对增益系数进行相应的分段取值;计算得到每次迭代的相位控制电压;得到更新后的系统性能评价函数值,并判断其是否收敛,不收敛则重复迭代上述步骤直至算法收敛。该改进SPGD算法可以保证收敛过程稳定的同时提高激光光束相位趋于一致的收敛速度,并且无需修改任何参数即可扩展到不同光束数目的相干合成系统中,操作简便且通用性强。
  • 一种用于激光相干合成系统改进spgd方法
  • [发明专利]表面增强拉曼散射远场辐射的基底及其控制方法-CN202110157997.1有效
  • 吕晓旭;刘胜德;琚鹏;吕刘鹏;钟丽云;王辉阳 - 华南师范大学
  • 2021-02-05 - 2023-08-29 - G01N21/65
  • 本发明涉及一种表面增强拉曼散射远场辐射的基底及其控制方法。基底包括至下而上的ITO导电玻璃和周期排列的四聚体圆环纳米结构;四聚体圆环纳米结构包括四聚体纳米结构和金纳米圆环;四聚体纳米结构为四个金纳米颗粒经四方排列构成,同一y轴上的两个金纳米颗粒的间隙为G,G为10~30nm;同一x轴上的金纳米颗粒与同一y轴方向的金纳米颗粒贴近的边沿之间横向距离为D,D为10~30nm;四聚体位于金纳米圆环的中心;金纳米圆环以四聚体的对称中心为圆心,圆环内径为250~350nm,圆环内外半经差为70~100nm。本发明的基底能够增加背向远场的收集效率、加深法诺谷以及增强局域电场,可在拉曼散射增强领域广泛应用。
  • 表面增强散射辐射基底及其控制方法
  • [发明专利]一种用于复杂场景下的多模态目标检测方法-CN202310611640.5在审
  • 秦玉文;曾祥津;吴小龑;任振波;钟丽云;邸江磊 - 广东工业大学
  • 2023-05-29 - 2023-08-22 - G06V10/25
  • 本发明属于计算机视觉与模式识别领域,公开一种用于复杂场景下的多模态目标检测方法,用于解决单模态目标检测方法无法对复杂场景的目标进行精确检测的难题。本发明的多模态目标检测方法先基于YOLOv5模型构建双输入的双流主干网络用来获取红外和可见光图像的多尺度特征,再基于注意力机制和中间融合策略搭建跨模态特征融合模块用于融合多模态特征和解决模态平衡问题,之后将拍摄、配准并划分好的训练集图像对输入到所搭建的检测网络中进行训练获取最佳结果的权重文件,最后将权重文件和测试集图像对载入模型中获得带有检测框和置信度的红外和可见光图像对。本发明的方法可以实现对复杂场景下的目标进行检测,且精度更高、参数更少、实时性良好。
  • 一种用于复杂场景多模态目标检测方法
  • [发明专利]一种相移干涉图空间像素匹配方法-CN202310270328.4在审
  • 钟丽云;李承颖;高欣;陈秋佳 - 广东工业大学
  • 2023-03-17 - 2023-07-25 - G06V10/75
  • 本发明提供了一种相移干涉图空间像素匹配方法,匹配方法包括以下步骤:S1、获取其中一个通道的相移干涉图数据集,通过高级迭代算法找出相移量为π的一对干涉图像数据,对图像数据进行预处理,并进行监督训练;S2、根据双输入和双输出网络结构搭建双通道同时相移干涉测量系统的相移干涉图空间像素匹配网络;S3、对干涉图空间匹配网络进行训练;S4、将三角位移变换参数进行回归处理,并生成匹配干涉图;S5、对失配干涉图进行矫正处理,得到空间位置矫正干涉图和直接生成匹配好的相移干涉图;S6、计算两个相位分布的相位差。本发明能够对干涉图匹配过程简单,节约时间,相移干涉图匹配误差小,适用范围广。
  • 一种相移干涉空间像素匹配方法
  • [发明专利]一种基于融合BERT和CNN网络的工控协议识别方法-CN202310354195.9在审
  • 邸江磊;卢耀鹏;王美林;钟丽云 - 广东工业大学
  • 2023-04-04 - 2023-07-04 - H04L69/18
  • 本发明属于工业物联网领域,公开了一种基于融合BERT和CNN网络的工控协议识别方法,用于识别工控环境下复杂的协议报文,本发明的协议识别方法首先将从工控网络中获取到的工控协议报文截取n2个字节,同时将截取到n2个字节的数据通过值映射转成n×n的灰度图像,然后字节数据和灰度图像作为双通道分别输入到分类模型1和分类模型2中,进行训练后将两个训练结果进行融合,得到训练好的模型;通过实时捕获工业环境下的数据包,利用上述模型进行推理,得到准确的识别效果。本发明能够自动对输入的协议报文进行识别,在保留报文中更完整的信息的前提下,实现高精度的识别结果,相较于人为选取报文字段特征,更能减少信息的损失。
  • 一种基于融合bertcnn网络协议识别方法
  • [发明专利]一种融合网络的工控协议识别方法-CN202310354277.3在审
  • 邸江磊;卢耀鹏;王美林;钟丽云 - 广东工业大学
  • 2023-04-04 - 2023-07-04 - H04L69/22
  • 本发明属于工业物联网领域,公开了一种融合网络的工控协议识别方法,用于识别工控环境下复杂的多协议报文,本发明的协议识别方法首先将从工控网络中获取到的工控协议报文进行会话提取,通过数据预处理,将会话报文分成灰度图像数据和会话格式化报文数据两种不同形态,作为双通道分别输入Alexnet模型和TCN模型进行训练,将两个模型进行融合,得到训练好的模型网络;通过实时捕获工业环境下的数据包,进行数据预处理,加载已训练分类模型网络进行推理,得到准确的识别效果。本发明能够自动对输入的工控协议报文进行识别,在保留报文中更完整的信息的前提下,实现快速地、高精度地分类效果,更能减少信息的损失,提高识别的速度和精度。
  • 一种融合网络协议识别方法
  • [发明专利]一种基于强化学习的激光相干合成相位控制方法-CN202310354103.7在审
  • 邸江磊;江文隽;谭贵元;祁家琴;钟丽云;秦玉文 - 广东工业大学
  • 2023-04-04 - 2023-06-23 - H01S3/10
  • 本发明涉及激光相干合成技术领域,公开了一种基于强化学习的激光相干合成相位控制方法,用于解决传统的相位控制方法的控制带宽小和基于深度学习的相位控制方法的鲁棒性低的难题。本发明的相位控制方法是多次将随机相位的激光经过光学系统进行相干合成后的衍射图样输入至强化学习系统中对其中的Actor和Critic神经网络进行参数更新。当Actor神经网络训练收敛后,只需要在现实相干合成环境中光电探测器获取到的衍射图样输入至Actor神经网络中,网络就会输出相位校正信号至对应光束的相位控制器中,控制器通过电压调整每束激光的相位从而完成相位校正获得高相干合成效率。本发明的方法可以高效地实现对激光的相位控制,并具备高鲁棒性以及实时性。
  • 一种基于强化学习激光相干合成相位控制方法

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