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]基于全局动态范围压缩与局部亮度估计的色阶映射方法-CN202210081971.8有效
  • 赵蓝飞;陈志铧 - 哈尔滨理工大学
  • 2022-01-24 - 2022-07-29 - G06T5/00
  • 基于全局动态范围压缩与局部亮度估计的色阶映射方法,它属于图像处理技术领域。本发明解决了传统色阶映射算法所重建出的LDR图像的质量差的问题。本发明首先将HDR图像全体像素划分为三类像素集合;其次对第一类像素进行全局动态范围压缩;再次对第二类像素进行局部亮度估计;从次对第三类像素进行局部亮度估计;最后将全部像素的亮度进行归一化从而得到色阶映射后的LDR图像。实验结果表明:通过本发明设计的算法重建出的LDR图像整体明暗分配合理,适于人眼观察且图像局部细节较为丰富,有效提高了重建出的LDR图像的质量。本发明方法可以应用于提高重建出的LDR图像的质量。
  • 基于全局动态范围压缩局部亮度估计映射方法
  • [发明专利]基于卷积神经网络的人体姿态估计方法-CN202111284500.9有效
  • 赵蓝飞;陈志铧 - 哈尔滨理工大学
  • 2021-11-01 - 2022-05-17 - G06V40/20
  • 基于卷积神经网络的人体姿态估计方法,它属于人体姿态估计技术领域。本发明解决了采用现有方法对人体姿态进行估计时,获得的估计结果不准确的问题。本发明首先设计一种全局卷积算法来增加CNN感受野、提取全局信息;然后利用构建的全局残差块替换残差网络中的残差块得到全局残差子网络,进而提高人体关键点的定位精度;最后,本发明设计了具备修复量化误差能力的量化误差优化子网络,以得到更高精度的关键点定位结果;进而获得了准确的人体姿态估计结果。本发明可以应用于对人体姿态进行估计。
  • 基于卷积神经网络人体姿态估计方法

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