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]一种跟踪过程中动态目标的特征光谱提取方法-CN201710110716.0有效
  • 张淼;宋敏敏;于文博;沈毅 - 哈尔滨工业大学
  • 2017-02-28 - 2021-12-14 - G06T7/246
  • 一种跟踪过程中动态目标的特征光谱提取方法,本发明提供一种对动态目标的特征光谱进行准确提取的方法。本发明的步骤为:一、计算动态目标坐标,对动态目标识别区域内像素进行快速最近邻二聚类,计算目标与背景的平均光谱向量;二、根据目标平均光谱向量计算出目标状态转移矩阵,根据背景平均光谱向量计算出背景状态转移矩阵,用动态目标识别区域内像素与状态转移矩阵的逆矩阵相乘得到特征光谱向量;三、计算目标像素特征光谱向量和目标平均光谱向量的光谱角,判断动态目标移动后的位置。本发明能准确地提取动态目标的特征光谱,及时跟踪动态目标位置,充分发挥高光谱数据信息量丰富的特点,适用于动态目标侦查、搜索及跟踪领域。
  • 一种跟踪过程动态目标特征光谱提取方法
  • [发明专利]水稻氮素含量反演高光谱植被指数构建方法-CN202110950751.X有效
  • 于丰华;许羽童;郭忠辉;金忠煜 - 沈阳农业大学
  • 2021-08-18 - 2023-05-16 - G01N21/79
  • 本发明提供了一种水稻氮素含量反演高光谱植被指数构建方法,属于精准农业领域,包括:采集水稻叶片高光谱反射率信息及水稻叶片氮素含量;对采集的400nm~1000nm范围内的水稻叶片高光谱反射率信息进行重采样;提取重采样后的水稻叶片高光谱反射率信息中与水稻叶片氮素含量具有相关性的特征波段;利用波段特征转移法对所述特征波段进行转换,构建氮素特征转移指数NCTI;以氮素特征转移指数NCTI为输入,采用线性回归方法构建水稻叶片氮素浓度反演模型本发明通过选取400nm~1000nm范围内水稻叶片高光谱反射率的特征波段,采用基于特征转移的思想,构建水稻氮素含量氮素特征转移植被指数,以期为水稻叶片氮素含量快速监测构建一种高效、精准的植被指数。
  • 水稻氮素含量反演光谱植被指数构建方法
  • [发明专利]存活的线粒体的自动隔离-CN201980031186.8在审
  • J.D.麦卡利;D.B.科万;P.J.德尔尼多 - 儿童医学中心公司
  • 2019-05-08 - 2020-12-18 - G01N30/88
  • 装置包括处理器控制的转移系统,用于将溶液从保持器转移到过滤站;以及过滤站,包括一系列的过滤器。装置包括处理器控制的光谱分析站,其包括光谱仪,该光谱仪设置为照射流体地联接到过滤站的输出的小杯;以及检测器,其联接到处理器且设置在小杯的与光谱仪相对的一侧。装置包括处理器控制的转移系统,用于将溶液从光谱分析站转移到离心机。离心机是处理器控制的且配置为离心滤液以将存活的线粒体与上清液分离。
  • 存活线粒体自动隔离
  • [发明专利]一种基于光谱模型转移的差值补偿方法-CN202210991348.6在审
  • 刘浩;陈宫傣;赵浩宇;闫晓剑;张国宏;贾利红 - 四川启睿克科技有限公司
  • 2022-08-18 - 2022-11-18 - G01N21/359
  • 本发明涉及近红外检测技术,其公开了一种基于光谱模型转移的差值补偿方法,解决现有光谱模型转移算法存在的涉及光谱数据量大、操作复杂、预测效率低的问题。该方法首先使用微型化近红外光谱设备对样品光谱数据进行采集,获取样品组分吸收峰,并结合组分吸收峰进行光谱重构,接着对重构光谱数据进行划分,主机光谱数据划分为测试集和补偿集,从机光谱数据中划分出与主机补偿集相同样本数量的补偿集;接着利用主机训练集样本进行光谱建模,并对主机及从机补偿集进行预测,计算获取预测均值,然后计算主机与从机补偿集预测均值之间的差值,最后使用主机光谱模型对从机采集的待测样品的光谱数据进行预测,基于差值对各个预测值逐一进行差值补偿
  • 一种基于光谱模型转移差值补偿方法
  • [发明专利]一种超高压转移冷冻过程原位观测装置和方法-CN202210319975.5在审
  • 朱志伟;祝素莹;孙大文;李天 - 华南理工大学
  • 2022-03-29 - 2022-07-08 - G01N21/84
  • 一种超高压转移冷冻过程原位观测装置,包括金刚石对顶砧压机、低温原位观测系统、显微镜和拉曼光谱仪,一种超高压转移冷冻过程原位观测方法,在进行超高压转移冷冻原位观测时,利用金刚石对顶砧压机提供超高压环境,低温原位观测系统提供低温环境,拉曼光谱仪收集样品的拉曼信息,光学显微镜记录样品状态,以实现超高压转移冷冻原位观测。本发明首次实现了超高压转移冷冻过程中样品状态的原位观测,并根据拉曼光谱的测试结果评估工艺效率,解决了目前超高压转移冷冻研究过程中无法进行原位观测的难题,对超高压转移冷冻过程的理论研究提供技术支撑,属于超高压冷冻测试技术领域
  • 一种超高压转移冷冻过程原位观测装置方法
  • [发明专利]一种仪器间的近红外深度神经网络模型转移方法-CN202211071574.9在审
  • 谈爱玲;王鋆鑫;赵勇 - 燕山大学
  • 2022-09-02 - 2022-12-27 - G01N21/359
  • 本发明公开了一种仪器间的近红外深度神经网络模型转移方法,包括用多台不同型号便携式可见近红外光谱仪测定待测物质的近红外光谱;将多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱的波长范围和分辨率统一;对多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱做预处理;对多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱划分数据集;开发主型号光谱仪的1D‑Inception‑Resnet定量网络;用不同从型号光谱仪数据调整主型号光谱仪的网络参数;使用不同从型号光谱仪数据验证校正模型;本发明可将主仪器的1D‑Inception‑Resnet网络模型校正转移到从光谱仪上,修复对从光谱仪采集光谱的预测。
  • 一种仪器红外深度神经网络模型转移方法
  • [发明专利]基于红外光谱分析物质成分含量的增量式方法-CN201710009517.0有效
  • 赵煜辉;单鹏;张洋洋 - 东北大学秦皇岛分校
  • 2017-01-06 - 2019-04-05 - G01N21/35
  • 本发明涉及一种基于红外光谱分析物质成分含量的增量式方法,包括以下步骤:根据源域红外光谱数据和源域物质成分含量建立第一回归模型;获取目标域标准样本,建立目标域红外光谱标准数据与源域红外光谱数据之间的转移模型;根据所述第一回归模型和所述转移模型建立第二回归模型;获取目标域红外光谱增量数据和目标域物质成分含量增量数据,利用第二回归模型对所述目标域红外光谱增量数据进行筛选,如果满足要求则保留;直至被保留的数量达到阈值,利用所述新目标域标准样本,获取新转移模型和新第二回归模型;获取目标域红外光谱测试数据,根据所述目标域红外光谱测试数据和所述新第二回归模型获取目标域物质成分含量。
  • 基于红外光谱分析物质成分含量增量方法
  • [发明专利]一种多通道拉曼光谱重建方法、终端设备及存储介质-CN201910072092.7有效
  • 刘龙;范贤光;王昕 - 厦门大学
  • 2019-01-25 - 2021-01-08 - G01N21/65
  • 本发明涉及一种多通道拉曼光谱重建方法、终端设备及存储介质,该方法包括以下步骤:S1:获取训练样本的拉曼光谱数据集;S2:获取训练样本的多通道光谱数据集;S3:对多通道光谱数据集进行二阶多项式回归拓展;S4:估算待测物质的拉曼光谱数据,并判断其与训练样本的拉曼光谱数据集的相似度,并根据相似度对训练样本的拉曼光谱数据集和多通道光谱数据集赋予对应的权重;S5:根据维纳估计,计算转移矩阵W;S6:获取待测物质的多通道光谱数据u,并对其进行拓展,根据待测物质的多通道光谱数据u和转移矩阵W,通过公式r=W*u,重建待测物质的拉曼光谱。本发明能够快速重建出拉曼光谱,极大缩短了获取拉曼光谱的时间,便于研究其随时间变化规律。
  • 一种通道光谱重建方法终端设备存储介质

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