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]一种手机防水壳专用遮光罩-CN202320468114.3有效
  • 陈志立;许端杉 - 达沃客(珠海)智能科技有限公司
  • 2023-03-13 - 2023-10-13 - H04M1/02
  • 本实用新型提供一种手机防水壳专用遮光罩,包括遮光罩本体及设置于遮光罩本体上的手机固定装置,所述遮光罩本体包括一顶板及分别连接于所述顶板的相对两端的第一侧板和第二侧板,所述第一侧板和第二侧板位于所述顶板的同一侧,且均与所述顶板垂直,使得所述顶板和所述第一侧板和第二侧板共同构成一个三边的围框,所述手机防水壳通过所述手机固定装置设置于所述围框内。本实用新型通用性友好,兼容所有智能手机;拆装方便,易清洁与维护,产品寿命长;设计新颖,结果独特,成本低,推广易。
  • 一种手机防水专用遮光
  • [发明专利]定位模型的融合方法、定位方法、电子装置-CN202110096257.1有效
  • 陈志立;罗琳捷;刘晶 - 脸萌有限公司
  • 2021-01-25 - 2023-09-05 - G06T7/73
  • 一种定位模型的融合方法、定位方法、电子装置及非瞬时性存储介质。该定位模型的融合方法包括:获取目标物体的第一定位模型和第二定位模型,其中,第一定位模型基于目标物体的多幅第一图像重建得到,第二定位模型基于目标物体的多幅第二图像重建得到,该多幅第一图像对应于第一定义域,该多幅第二图像对应于第二定义域,且第一定义域与第二定义域不交叠;获取目标物体的N幅第三图像,其中,N为大于或等于1的整数,该N幅第三图像对应于第三定义域,第三定义域与第一定义域交叠,且第三定义域与第二定义域交叠;以及基于该N幅第三图像,对第一定位模型和第二定位模型进行融合,以得到目标物体的融合定位模型。
  • 定位模型融合方法电子装置
  • [发明专利]一种用于减少纵波压制的叠加自相关滤波方法及装置-CN202111447898.3有效
  • 陈志立;王鹏 - 长江大学
  • 2021-11-30 - 2023-08-11 - G01V1/28
  • 本发明公开了一种用于减少纵波压制的叠加自相关滤波方法及装置,方法包括对各道之间的自相关函数进行叠加;通过变分模态分解对修饰后的叠加自相关函数进行分解;分别对纵波频率分量及横波频率分量进行标准化处理,并得到重构叠加自相关函数;得到降噪后的各道的信号。本发明的有益效果是:通过使用变分模态分解对修饰后的叠加自相关函数进行分解,将其分解成纵波频率分量及横波频率分量,最后将纵波频率分量及横波频率分量进行标准化后进行重构得到重构叠加自相关函数,再进行修饰后得到最终的滤波函数,通过使用最终的滤波函数与各道进行卷积得到降噪后的各道的信号,由于本方法中的纵波频率能量得到增强,从而可避免滤波函数对纵波的压制。
  • 一种用于减少纵波压制叠加相关滤波方法装置
  • [发明专利]地标数据的采集方法及地标建筑的建模方法-CN202011177220.3有效
  • 陈志立;罗琳捷;杨骁;杨建朝;刘晶;王国晖 - 字节跳动有限公司
  • 2020-10-29 - 2023-07-28 - G06T17/00
  • 一种地标数据的采集方法及地标建筑的建模方法。该地标数据的采集方法包括:在地标建筑的观察区域中,依次确定第1基本采集点、第2基本采集点和第3基本采集点;以及分别基于第1基本采集点、第2基本采集点和第3基本采集点中的每个基本采集点采集地标建筑的照片,以得到地标建筑的地标数据。基于第i基本采集点采集地标建筑的照片,包括:在第i基本采集点使用相机拍摄地标建筑的照片;以及在观察区域中,以第i基本采集点为起点,沿逆时针方向和顺时针方向至少之一移动相机,每移动预定的距离间隔,确定一个采集点,并在该采集点使用相机拍摄地标建筑的照片,直到将所述相机移出所述观察区域为止;其中,i=1,2,3。
  • 地标数据采集方法建筑建模
  • [发明专利]一种基于再约束的变分模态降噪方法及装置-CN202111247301.0有效
  • 王鹏;陈志立 - 长江大学
  • 2021-10-26 - 2023-07-18 - G01V1/36
  • 本发明提供了一种基于再约束的变分模态降噪方法及装置,其方法包括:获取原始微震数据,原始微震数据包括水平分量和垂直分量;建立水平分量和垂直分量之间的再约束关系,并基于再约束关系建立变分模态分解模型;通过变分模态分解模型对水平分量和垂直分量进行分解,获得多个目标水平变分模态分量和多个目标垂直变分模态分量;对多个目标水平变分模态分量和多个目标垂直变分模态分量进行重构,得到降噪后的目标微震数据。本发明通过建立水平分量和垂直分量之间的再约束关系,即通过信噪比良好的垂直分量对水平分量的模态分解进行再约束,从而恢复水平分量的振幅信息,实现有效去噪,提高了变分模态降噪方法的降噪效果。
  • 一种基于约束变分模态降噪方法装置
  • [实用新型]翼子板下安装支架和车辆-CN202320206084.9有效
  • 陈志立 - 小米汽车科技有限公司
  • 2023-02-02 - 2023-07-18 - B62D25/18
  • 本实用新型公开一种翼子板下安装支架和车辆,翼子板下安装支架包括悬臂支架,悬臂支架围设形成第一U形槽,悬臂支架具有沿第一U形槽的长度方向相对的第一端和第二端,悬臂支架的第一端设有用于与车辆的前纵梁焊接的第一折边,悬臂支架的第二端设有用于与翼子板相连的连接板。本实用新型提供的翼子板下安装支架具有强度、刚度高,重量轻,满足车辆轻量化需求的优点。
  • 翼子板下安装支架车辆
  • [发明专利]三维重建方法、三维重建装置、存储介质-CN202011177193.X有效
  • 陈志立;罗琳捷 - 字节跳动有限公司
  • 2020-10-29 - 2023-06-20 - G06T17/00
  • 一种三维重建方法、三维重建装置和非瞬时性计算机可读存储介质。三维重建方法包括:获取包括目标对象的多张输入图像,并获取多张输入图像对应的图像采集装置分别在大地坐标系中的多个第一位置坐标;基于多张输入图像构建重建坐标系,并根据重建坐标系进行针对目标对象的三维重建处理,以得到目标对象的第一三维重建模型和多张输入图像对应的图像采集装置分别在重建坐标系中的多个第二位置坐标;基于多个第一位置坐标和多个第二位置坐标,对第一三维重建模型中的至少部分点进行变换处理,以得到第二三维重建模型。
  • 三维重建方法装置存储介质
  • [发明专利]通过使用透视图或者传送的改进的对象涂绘-CN201710712538.9有效
  • 陈志立;S·M·P·安加拉;D·塞兰阿克斯特;B·金;G·朴 - 奥多比公司
  • 2017-08-18 - 2023-06-20 - G06T15/04
  • 本申请的各实施例涉及数字媒体环境中的通过使用透视图或者传送的改进的对象涂绘。在此描述了在数字媒体环境中通过使用透视图和传送来支持数字图像中的改进的对象涂绘的技术和系统。在一个示例中,用户与由计算设备输出的用户界面中的二维数字图像交互以涂抹数字涂料。计算设备向数字图像内的对象(例如,脸部)拟合三维模型。如向三维模型拟合的对象用来支持对象的视图的多个透视图的输出,用户可以与这些透视图交互以数字地涂绘对象。作为这一点的部分,如通过用户输入而被指定的数字涂料被计算设备直接地涂抹到对象的二维纹理映射。这可以通过使用相应的二维纹理映射传送数字涂料来支持由计算设备在对象之间传送数字涂料。
  • 通过使用透视图或者传送改进对象
  • [发明专利]视频处理方法、显示设备和存储介质-CN202110096253.3有效
  • 陈志立;罗琳捷;杨骁 - 脸萌有限公司
  • 2021-01-25 - 2023-06-13 - H04N21/44
  • 一种视频处理方法、显示设备和非瞬时性计算机可读存储介质。该视频处理方法应用于显示设备,且包括:获取待处理视频,其中,待处理视频包括多个视频帧;采用目标跟踪方法对待处理视频进行目标检测;响应于根据目标跟踪方法在待处理视频的第n个视频帧检测到目标对象,从第n个视频帧开始,根据目标跟踪方法对目标对象进行目标跟踪处理;响应于目标跟踪方法在待处理视频的第m个视频帧无法检测到目标对象,从第m个视频帧开始,根据位姿估计方法获取显示设备的位姿数据,基于获取到的位姿数据,对目标对象进行目标跟踪处理,n和m为小于等于多个视频帧的数量的正整数,且n小于m。
  • 视频处理方法显示设备存储介质
  • [发明专利]基于深度图的点云压缩方法和点云压缩装置-CN202211262177.X在审
  • 王溯恺;孙熙博;陈志立;钱子安;王恒立;刘明 - 香港科技大学
  • 2022-10-14 - 2023-05-23 - G06T9/00
  • 提供一种基于深度图的点云压缩方法和点云压缩装置,其中,所述深度图是通过将图像的待处理点云进行投影得到的,所述点云压缩方法包括:将待处理点云分割为多个点云子集,并且使用点建模或平面建模对每个所述点云子集中的点进行建模得到点云模型;使用帧内预测模块处理所述点云模型得到帧内预测深度图,将所述深度图减去所述帧内预测深度图得到浮点数残差数据;使用量化模块对所述浮点数残差数据进行量化处理得到整数残差数据;以及使用压缩器对所述整数残差数据进行编解码得到压缩后的点云数据。所述点云压缩方法将原始的大规模点云分割成小而紧凑的区域用于空间冗余和显著区域分类,并且可以便于重建具有均匀或非均匀精度损失的点云。
  • 基于深度压缩方法装置

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