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]一种基于恶意终端干预训练的联邦忘却方法-CN202310371399.3在审
  • 周东生;郭昕桐;王鹏飞;张强;魏小鹏 - 大连大学
  • 2023-04-10 - 2023-09-12 - G06N20/00
  • 本发明提出了一种基于恶意终端干预训练的联邦忘却方法,属于隐私计算及联邦学习技术领域。本发明通过联邦忘却来消除恶意客户端对全局模型产生的影响,并利用联邦学习生成的最终全局模型参数减去恶意客户端的参数更新,从而利用理论上不可采用的低质量模型继续训练来节省重新训练的时间,使服务器在执行忘却操作时更快速的删除恶意客户端的影响,而不需要征求被删除贡献的客户端的意愿;并提出了设置判断上一轮忘却模型效果和当前轮次忘却模型效果的比较机制对忘却效果进行分析,从而提前结束忘却操作抑制忘却模型因为过度忘却造成的影响;其次采用小量数据集训练最后的忘却模型,恢复训练过程对模型产生的偏差,有效提高了最终忘却模型的准确率。
  • 一种基于恶意终端干预训练联邦忘却方法
  • [发明专利]一种基于事件相机的图像语义分割方法-CN202310606274.4在审
  • 杨鑫;魏小鹏;王超毅 - 大连理工大学
  • 2023-05-26 - 2023-08-15 - G06V10/26
  • 本发明属于计算机视觉技术领域,公开了一种基于事件相机的图像语义分割方法。由于事件数据分布不均,事件帧图像不同区域提供的细节信息差距较大,在事件数据稀疏的区域提取的局部特征可能不具备充足的语义与细节信息,为了有效的提取事件帧图像特征,本发明从全局的角度提取事件特征,利用注意力机制对图像各点建立丰富的全局上下文关系,进而增强网络的表达能力;然后通过图推理模块加强高层级特征的上下文依赖关系,为后续分割预测提供更为准确的语义线索。
  • 一种基于事件相机图像语义分割方法
  • [发明专利]2D和3D混合行为识别方法-CN201911287122.2有效
  • 张强;刘瑞;周东生;杨鑫;魏小鹏;刘玉旺 - 大连大学
  • 2019-12-14 - 2023-07-28 - G06V40/20
  • 本发明提供一种2D和3D混合行为识别方法。该模型首先利用ResNet34‑SE‑IM‑Net网络对输入帧图像进行空间特征提取,得到N帧特征表示编码图,然后对特征表示编码图进行堆叠变换,并将其送入3D Res18网络对帧间的时序关系进行建模,最后得到输入运动的类别标签,实现人体运动的行为识别。本方法相比于现有方法以较快的视频处理速度取得了相当的识别效果,同时也能够很好地区分一些易混淆的运动。这对于视频理解算法在实际当中应用是很有意义的。
  • 混合行为识别方法
  • [发明专利]一种动态更新哈希索引的DNA存储聚类方法-CN202310549371.4在审
  • 王宾;王鹏浩;曹犇;郑燕芬;周士华;吕卉;张强;魏小鹏 - 大连大学
  • 2023-05-16 - 2023-07-25 - G16B40/30
  • 本发明公开了一种动态更新哈希索引的DNA存储聚类方法,包括在初始序列三个位置选取DNA片段,并将这三个DNA片段通过计算哈希码方式转化为对应的哈希值,再映射到三个哈希表中。在后续待聚类的序列中,同样在这三个位置选取DNA片段,分别计算哈希码并进行冲突检测,进而判断是否属于同一个簇;当簇中序列数量达到5条时,对核心索引集进行一次更新,以避免错误的索引导致序列错误分流。本发明动态更新哈希索引的DNA存储聚类方法,因为索引的及时更新使得簇内序列的相似性得到显著提高,避免错误的索引导致的序列被错误分流。这种方法的优点在于提高了聚类的准确性和可靠性,为大规模的DNA数据存储和提供了良好的支持。
  • 一种动态更新索引dna存储方法
  • [发明专利]一种基于超图模型的事件相机步态识别方法-CN202310606782.2在审
  • 杨鑫;张强;于男男;王超毅;魏小鹏 - 大连理工大学
  • 2023-05-26 - 2023-07-25 - G06V40/20
  • 本发明属于计算机视觉技术领域,公开了一种基于超图模型的事件相机步态识别方法。本发明首次提出以超图结构表征事件流。本发明提出的超图模型事件流表示方式充分发挥挖掘事件数据的时空关系和全局信息,并基于降采样事件流进行超图构建,可以更有效的提取步态序列的事件特征且减少了计算量。本发明提出了一个融合超图卷积、注意力机制和残差模块的超图神经网络模型,结合超图神经网络层的超大容量,最终使用Softmax函数生成运动目标的类别标签。超图卷积和注意力都是端到端可训练的模块,并且只要观察到非成对关系,就可以插入到大多数的图神经网络模型变体中。本发明能有效地利用事件数据的特征从而解决步态识别难题。
  • 一种基于超图模型事件相机步态识别方法
  • [发明专利]基于多尺度分割融合的实时语义分割方法-CN202110553926.3有效
  • 周东生;查恒丰;刘瑞;张强;魏小鹏 - 大连大学
  • 2021-05-20 - 2023-07-25 - G06V10/26
  • 本发明提供了一种基于多尺度分割融合的实时语义分割方法,涉及机器视觉技术领域,该方法包括:建立并训练自适应多尺度分割融合网络模型;自适应多尺度分割融合网络包括主干网络、分类层、对齐模块和融合模块;将待处理图像送入主干网络进行特征提取,并输出多个尺度的特征图;使用分类层对输出的各个尺度的特征图进行像素级分类,得到不同尺度的分割图;使用对齐模块将所述不同尺度的分割图统一到相同的分辨率,得到相同大小的分割图;将相同大小的分割图送入融合模块,基于特定目标类别融合不同层次的分割上下文信息,得到融合的分割图;使用卷积操作对融合的分割图进行一次细化,得到最终的分割结果,实现了高效快速的实时图像语义分割。
  • 基于尺度分割融合实时语义方法
  • [发明专利]基于分层学习的循环神经网络用于三维人体运动合成方法-CN202010506080.3有效
  • 周东生;郭重阳;杨鑫;张强;魏小鹏 - 大连大学
  • 2020-06-05 - 2023-07-04 - G06T19/20
  • 本发明提供一种基于分层学习的循环神经网络用于三维人体运动合成方法,包括:训练模型步骤与测试模型步骤;训练模型步骤包括:采用GRU单元构建低层运动信息提取网络;采用GRU网络建立高层运动合成网络;采用带有不同风格的运动数据作为高层运动合成网络的输入,将所述运动数据骨架特征结合所述低层运动信息提取网络提取的运动特征作为输入,训练所述高层运动合成网络学习不同风格的运动的骨架时空关系信息;测试集中运动数据的前30帧数据输入到训练之后的高层运动合成网络中,最终进行验证。本发明不仅能够用于合成符合输入轨迹的运动,而且能够用于生成两种不同类型动作间的过渡动作,同时还可以用于合成具有不同情感风格的运动序列。
  • 基于分层学习循环神经网络用于三维人体运动合成方法

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