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]基于点云数据的植物体积计算方法、系统及相关设备-CN201811571128.8有效
  • 李红军;慕生鹏;李世林 - 北京林业大学
  • 2018-12-21 - 2020-10-27 - G06T7/62
  • 本发明涉及体积计算技术领域,具体涉及一种基于点云数据的植物体积计算方法、系统及相关设备,目的在于解决现有技术对植物体积计算不理想的问题。本发明的计算方法包括:以植物点云数据的三维坐标数据为初始值,将植物点云数据的坐标信息投影到z轴,计算z坐标概率密度函数;根据z坐标概率密度函数,计算出z坐标概率密度函数的曲率局部极值点;对每个局部极值点,经过该点并垂直于z轴画出一个平面作为一个横截面;根据预设的分割层数,在局部极值点之间进行分割,得到多个垂直于z轴的横截面;根据横截面将植物从上至下划分为一个椎体与多个台体,进而计算植物的体积。本发明提高了植物体积计算的准确度。
  • 基于数据植物体积计算方法系统相关设备
  • [发明专利]包括在亚含周向增强元件的胎面的轮胎-CN201780073483.X有效
  • F·佩兰 - 米其林集团总公司
  • 2017-11-27 - 2021-09-03 - B60C11/00
  • 轮胎(1)包括两个胎圈(4)、连接至胎圈的两个胎侧(3)以及连接至两个胎侧的端部的胎(2),所述胎包括胎增强件(6)和沿径向位于所述胎增强件(6)外侧的胎面(5),所述胎面(7)包括多个胎面块(71)、至少两个沿径向重叠的:覆盖所述胎增强件(6)的亚(7S)以及沿径向位于所述胎增强件(6)上方的主(7P),所述亚包括多个由橡胶配混物构成的周向增强元件(73),所述橡胶配混物具有比所述亚的其余部分的橡胶配混物的刚性更高的刚性,所述周向增强元件(73)从所述胎增强件(6)的径向外表面朝在所述亚(7S)与所述主(7P)之间的界面沿径向延伸,所述周向增强元件具有的轴向宽度在径向朝外的方向上逐渐减小。
  • 包括亚层含周增强元件轮胎
  • [实用新型]作物表型与同化同步测量机器人-CN201920804402.5有效
  • 郭新宇;温维亮;樊江川;王传宇;吴升 - 北京农业信息技术研究中心
  • 2019-05-30 - 2020-04-10 - B25J9/16
  • 本实用新型实施例提供了一种作物表型与同化同步测量机器人,在箱体内设置有水平的、可移动的第一滑轨,传感器箱可移动的设置在第一滑轨上;传感器箱内包括CO2浓度传感器、激光雷达传感器、GPS定位装置和第一图像传感器,通过CO2浓度传感器和第一图像传感器结合确定出箱体内作物的同化速率和蒸腾速率,实现箱体内作物的同化测量;同时,通过激光雷达传感器、GPS定位装置以及kinect传感器和第二图像传感器,确定出箱体内作物表型信息,实现箱体内作物表型测量。本实用新型实施例中提供的作物表型与同化同步测量机器人可以实现作物表型与同化同步测量,实现对作物的生长过程进行全面的监控。
  • 作物表型同化同步测量机器人
  • [实用新型]一种新型带束结构的全钢子午线轮胎-CN202221539930.0有效
  • 王锋;张雪令;陈雪梅;马小刚;李明;刘晶晶;冯红领 - 山东玲珑轮胎股份有限公司
  • 2022-06-20 - 2023-02-10 - B60C9/18
  • 本实用新型涉及全钢子午线轮胎技术领域,公开了一种新型带束结构的全钢子午线轮胎,包括胎体,胎,两个胎肩,两个胎侧,带束,带束包括设置于胎中部的第一带束、第二带束、第三带束和第四带束,以及对称设置于胎肩的零度带束;第一带束、第二带束、第三带束和第四带束在胎中部沿径向由胎体向胎方向依次贴合连接;零度带束周向设置于第三带束的轴向两端。本实用新型的轮胎适合于中长途使用条件下的轮胎,可以有效控制胎变形,接地压力分布更均匀,减少异常磨损,避免轮胎在使用早期发生破坏,同时带束结构可以增强胎的强度和耐久性能,从而提升轮胎的负荷能力和抗冲击性能
  • 一种新型带束层结构子午线轮胎
  • [发明专利]基于灰色神经网络的消落区植被氮磷含量反演方法-CN202310144596.1在审
  • 周爽爽 - 三峡大学
  • 2023-02-21 - 2023-07-18 - G01N21/27
  • 本发明涉及基于灰色神经网络的消落区植被氮磷含量反演方法,包括:使用无人机采集光谱影像,现场同步地采集样品;根据光谱影像和采样点样品的化验结果选出与植被氮、磷含量相关性高的波段及波段组合;将灰色预测模型与神经网络结合,建立灰色神经网络;分别采用多种方法构建植被氮磷含量反演模型,与基于灰色神经网络构建的植被氮磷含量反演模型一起进行训练,从中选出精度最高的反演模型;将训练好的反演模型用于消落区植被氮磷含量的反演本发明将无人机光谱影像技术与灰度神经网络模型结合,提供了一种低成本,快速高效的植被氮磷含量监测方法,实现了消落带植被生态变化的实时监测。
  • 基于灰色神经网络消落区植被冠层氮磷含量反演方法

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