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]利用主动光源获取人脸图像的方法-CN200310121340.1无效
  • 高奇 - 北京阳光奥森科技有限公司
  • 2003-12-12 - 2005-06-15 - G06K9/78
  • 一种利用主动光源获取人脸图像的方法,采用主动光源对被拍摄的人脸区域进行照射;同时使用电子图像采集装置对人脸进行拍摄,获取相应的图像,并进一步将所述的图像传送到相应的电子计算处理设备中进行人脸图像的识别处理;其中,所述的主动光源在人脸部位所产生的成像能量远远大于环境光源在人脸部位所产生的成像能量。本发明可以有效地减小不同光照环境下,光线变化对人脸图像的影响,从而达到在各种光照条件下高度准确的人脸识别;在使用时,利用主动光源对人脸照明,主动光源保持与摄像装置相对位置保持不变;人脸成像中,由于主动光源光强影响大于环境光强
  • 利用主动光源获取图像方法
  • [发明专利]一种实现网站渠道分享的系统及方法-CN201610506880.9有效
  • 杜伟 - 武汉斗鱼网络科技有限公司
  • 2016-06-30 - 2019-04-05 - H04L12/58
  • 该系统包括主动获取单元、主动获取处理单元、数据发送单元、被动获取单元和管理渠道分享规则的规则中心。当需要进行主动获取渠道操作时,主动获取单元向主动获取处理单元发送URL请求;主动获取处理单元对URL请求进行解析得到身份标识后,将身份标识与本网站的外部规则进行匹配,若匹配成功,则返回可被渠道分享的页面的数据当进行被动获取渠道操作时,被动获取单元会对数据发送单元发来的渠道分享数据进行解析得到身份标识,若身份标识与外部规则匹配成功,则记录渠道分享数据以供分享。
  • 一种实现网站渠道分享系统方法
  • [发明专利]车辆主动刹车方法及系统-CN202310756870.0在审
  • 欧致中 - 智新控制系统有限公司
  • 2023-06-25 - 2023-09-29 - B60T7/12
  • 本申请公开了车辆主动刹车方法及系统,所述方法包括如下步骤:获取车辆当前车况;获取车辆当前行驶所处的路况;获取当前天气;当车辆正常行驶时,根据当前天气以及车辆当前行驶所处的路况,获取车辆的安全刹车距离;根据获取的车辆安全刹车距离,控制执行不同的主动刹车策略。本申请提供的车辆主动刹车方法,综合考虑不同车况、路况和天气,获取车辆安全刹车距离,据此执行不同的主动刹车策略,以保障车辆的行车安全。
  • 车辆主动刹车方法系统
  • [发明专利]基于深度学习获取主动脉图像的系统-CN202080100602.8在审
  • 冯亮;刘广志;王之元 - 苏州润迈德医疗科技有限公司
  • 2020-11-30 - 2023-03-07 - G06T7/00
  • 一种基于深度学习获取主动脉图像的系统,包括:数据库装置(100)、深度学习装置(200)、数据提取装置(300)和主动获取装置(400);数据库装置(100)用于生成主动脉层的切片数据库与非主动脉层的切片数据库;深度学习装置(200)与数据库装置(100)连接用于对切片数据进行深度学习,对特征数据进行分析,获得主动脉数据;数据提取装置(300)用于提取待处理的CT序列图像的特征数据;主动获取装置(400)与数据提取装置(300)、深度学习装置(200)连接,用于根据深度学习模型、特征数据从CT序列图像中获取主动脉图像。该装置依据特征数据和数据库获取深度学习模型,通过深度学习模型获取主动脉图像,具有提取效果好,鲁棒性高的优点,计算结果准确,在临床上具有较高的推广价值。
  • 基于深度学习获取主动脉图像系统
  • [发明专利]基于深度学习获取主动脉的方法和存储介质-CN202080100603.2在审
  • 冯亮;刘广志;王之元 - 苏州润迈德医疗科技有限公司
  • 2020-11-30 - 2023-03-07 - G06T7/00
  • 一种基于深度学习获取主动脉的方法和存储介质,所述方法包括:获取主动脉层的切片数据库与非主动脉层的切片数据库(S100);分别对主动脉层的切片数据库和非主动脉层的切片数据库进行深度学习,获得深度学习模型(S200);获取待处理的CT序列图像或CT序列图像的三维数据(S300);提取待处理的CT序列图像或CT序列图像的三维数据的特征数据(S400);根据深度学习模型、特征数据从CT序列图像中获取主动脉图像依据特征数据和数据库获取深度学习模型,通过深度学习模型获取主动脉图像,具有提取效果好,鲁棒性高的优点,计算结果准确,在临床上具有较高的推广价值。
  • 基于深度学习获取主动脉方法存储介质

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