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]一种机械故障程度的评价方法-CN201410384028.X有效
  • 蒋章雷;左云波;徐小力;吴国新;谷玉海 - 北京信息科技大学
  • 2014-08-06 - 2017-01-04 - G01M99/00
  • 本发明涉及一种机械故障程度的评价方法,其步骤:(1)利用转子实验台模拟机械设备正常运行状态,采用振动信号;(2)利用转子实验台模拟机械设备故障的轻度故障程度、中度故障程度和重度故障程度,采集振动信号;(3)对所有振动信号进行操作获得值矩阵;(4)将值矩阵定义为劣演化矩阵;计算正常运行状态下的劣演化矩阵以及故障下的劣演化矩阵;(5)计算劣演化矩阵的特征值、均值、方差;(6)计算机械设备正常运行状态下的均值最大值、方差最大值;(7)根据以上获得劣区间划分;(8)采集实际设备的振动信号得到劣均值、劣方差,将其绘制在劣区间划分图中,根据坐标点所处的区域判断设备运行状态。
  • 一种机械故障程度评价方法
  • [发明专利]基于重建的舌体图像分割方法及系统-CN202010589469.9在审
  • 高珊珊;郭宁宁;张丽倩 - 山东财经大学
  • 2020-06-24 - 2020-10-02 - G06T7/13
  • 本发明公开了基于重建的舌体图像分割方法及系统,包括:对获取的原始舌体图像进行傅里叶变换得到原始舌体图像的相位;对原始舌体图像的显著性图像均进行傅里叶变换,得到显著性图像的幅度;对原始舌体图像的相位和显著性图像的幅度进行傅里叶逆变换,得到重建后的图像,将重建后的图像与设定阈值进行比较,得到初始舌体轮廓曲线。该方法通过将显著性检测的幅度和原图像的相位进行重建,将医学图像转换到变换域进行特征提取及分析。利用重建方法获得的初始位置可靠,轮廓边缘与目标边缘非常贴近。
  • 基于重建图像分割方法系统
  • [发明专利]一种色谱质自动积分方法、系统、设备、介质-CN202210387940.5在审
  • 张杨刚;王英杰;余阔海;唐堂 - 武汉迈特维尔生物科技有限公司
  • 2022-04-14 - 2022-07-15 - G01N30/86
  • 本发明涉及一种色谱质自动积分方法、系统、设备、介质,属于蛋白质组学及代谢组学分析技术领域。先对色谱质原始进行转换,得到标准图片,再利用峰识别算法对标准图片进行初步峰识别,得到候选峰结果,同时利用训练好的深度学习模型对标准图片进行预测,得到分类结果,最后基于分类结果对候选峰结果进行筛选,去除候选峰结果中预测结果为噪音的峰结果,得到自动积分结果,通过对获取的色谱质图像进行深度学习模型预测,可以替代人工对色谱质的峰形进行判别,该方法准确率高,特异性高,有效的降低了常规自动积分方法的假阳性,完全能够高效的实现对人工积分的自动替换。
  • 一种色谱自动积分方法系统设备介质
  • [发明专利]一种时相高光谱图像空联合变化检测方法-CN202110210462.6有效
  • 冯收;成浩;赵春晖;秦博奥;吴丹;朱文祥;李闯;王明星 - 哈尔滨工程大学
  • 2021-02-25 - 2022-09-20 - G06V20/10
  • 一种时相高光谱图像空联合变化检测方法,属于高光谱图像变化检测技术领域。本发明为了解决如何在小样本的情况下提高变化检测精度的问题。本发明将简化三维卷积自编码器中的编码器作为特征提取器,将待检测的时相高光谱图像输入到特征提取器中得到时相空联合特征;将得到时相空联合特征前后叠加,得到叠加特征,即空联合特征;在叠加特征之后连接一个2D卷积层,2D卷积层之后再连接两个全连接层,之后利用softmax分类器输出变化与非变化区域,即分类器对所有像素点分类得到最后的检测结果,检测结果中像素所处区域对应为变化区域或者为非变化区域,用二值进行表示主要用用于高光谱图像空联合变化检测。
  • 一种双时相高光谱图像联合变化检测方法

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