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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  • [实用新型]一种路口警示装置-CN202321354636.7有效
  • 钱惠敏;王华程;王钦哲;刘渊;闻宏玉 - 河海大学
  • 2023-05-31 - 2023-10-13 - G08G1/16
  • 本实用新型属于交通设备技术领域,具体涉及一种路口警示装置。路口警示装置包括摄像头、处理单元、壳体、支撑装置和警示器;支撑装置设于路口处;壳体位于支撑装置上;摄像头位于壳体上方,与壳体连接,摄像头的输出接口与处理单元的输入接口连接;处理单元位于壳体内部,处理摄像头拍摄的图像;警示器与壳体或支撑装置的外表面连接,警示器的输入接口与处理单元的输出接口连接。本实用新型能够检测路口的行人并及时向路口周围的车辆及行人发出预警,避免因视野受阻的原因发生交通事故。
  • 一种路口警示装置
  • [实用新型]一种基于深度卷积神经网络的交通标志识别检测装置-CN202120759449.1有效
  • 钱惠敏;李涛;陈明;黄俊伟;陈艺森 - 河海大学
  • 2021-04-14 - 2021-11-16 - G06K9/00
  • 本实用新型公开了一种基于深度卷积神经网络的交通标志识别检测装置,属于机动车辅助驾驶工具领域。它包括图像采集单元和处理单元;处理单元包括,绝缘壳体;吸盘座,其与机动车内部可拆卸连接,吸盘座顶部与绝缘壳体底部连接;显示屏,其嵌设于绝缘壳体一端面;扬声器,其固定于绝缘壳体一侧面;树莓派,其固定于绝缘壳体内部,输入接口与图像采集单元线连接,树莓派的输出接口与显示屏及扬声器线连接;树莓派为搭载有深度卷积神经网络算法的树莓派。本实用新型结构简单,安装拆卸均很方便,能将对交通标志的检测识别结果通过听觉、视觉两种方式更加全面的呈现给驾驶员,且识别速度快,检测精度高、应用场景广泛。
  • 一种基于深度卷积神经网络交通标志识别检测装置
  • [发明专利]一种基于元学习的光伏面板缺陷检测方法-CN202110389446.8在审
  • 钱惠敏;许庶威 - 河海大学
  • 2021-04-12 - 2021-08-06 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于元学习的光伏面板缺陷检测方法,包括:建立基类数据集和新类数据集;对基类数据集和新类数据集图像进行预处理;从预处理后的基类数据集中选取图像数据,进行第一阶段训练;从预处理后的基类数据集和新类数据集中选取图像数据,进行第二阶段训练;采集待测光伏面板近红外视频,从视频中提取图像帧,利用图像分割算法将图像帧分割成电池片图像;利用光伏面板缺陷检测模型对电池片图像进行检测,确认是否存在光伏缺陷,若有,则标注出缺陷在待测图像中位置。本发明将元学习方法与两阶段的目标检测算法Faster RCNN结合起来,更加适用于只有少量样本的表面缺陷检测任务,具有检测成本低、检测速度快、准确率高的优点。
  • 一种基于学习面板缺陷检测方法
  • [发明专利]一种基于YOLOv3的火焰及浓烟检测方法-CN201911197998.8在审
  • 钱惠敏;施非;周军;黄浩乾;卢新彪 - 河海大学
  • 2019-11-29 - 2020-05-01 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于YOLOv3的火焰及浓烟检测方法,包含以下步骤:建立火焰数据集与浓烟数据集;使用随机水平翻转,裁剪,旋转的方式进行数据增强;使用YOLOv3算法分别训练出火焰模型和浓烟模型,融合为最终模型;在现有视频监控系统中,增加火焰和烟雾检测模块;基于视频监控系统的摄像头实时采集监控场景视频,并基于ffmpeg框架从视频中提取图像帧;采用融合检测模型对每帧图像进行检测,确定图像中有无火焰及浓烟并标出它们的位置;当检测到火情时自动报警,联动自动消防设备,摄像头提供实时监控。本发明可以实现对重要场所火情有效监控和危险预警,该方法具有不依赖手工特征,检测成本低,检测速度快、准确率高等优点。
  • 一种基于yolov3火焰浓烟检测方法
  • [发明专利]一种车辆救援快速响应系统-CN201710051030.9在审
  • 李益冲;钱惠敏 - 宁波迈卡酷信息科技有限公司
  • 2017-01-23 - 2017-06-13 - G05B19/048
  • 一种车辆救援快速响应系统,涉及一种互联网下车辆故障快速救援系统,包括中央网络处理系统、若干个随车处理系统和若干个维修响应系统,所述的中央网络处理系统包括中央数据库和信息处理器,其特征为,所述的随车处理系统包括汽车网络连接模块、故障诊断模块和车辆信息连接模块,所述的维修响应系统包括站点网络连接模块和维修响应模块。与现有技术相比,本发明的有益效果是本系统能够深入汽车底层了解汽车发生的故障,然后通过网络选取专门的维修人员进行现场维修。解决了以往车辆故障短时间内找不到故障点,不能马上维修需要到专门维修点进行检测后维修的问题。
  • 一种车辆救援快速响应系统

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