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[发明专利]负载型钯单原子催化剂及其在肉桂醛选择性加氢中应用-CN202011104746.9在审
发明人：董秀丽;李智君;张铭洋 -专利权人：东北石油大学
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： B01J23/63 文献下载
摘要：本发明涉及的是负载型钯单原子催化剂的制备及其在肉桂醛选择性加氢中应用，这种负载型单原子催化剂包括载体以及负载在载体上的活性组分，活性组分为钯单原子，载体为具有氧空位的二氧化铈纳米棒；负载型钯单原子催化剂应用缺陷工程策略和原子尺度空间限域策略制备，金属钯以孤立的钯单原子的形式锚定到具有氧空位的二氧化铈纳米棒上。本发明应用缺陷工程策略和原子尺度空间限域策略制备了一种新的单原子催化剂，形成一种具有氧空位的纳米级催化剂材料，具有贵金属钯的用量更低、但钯的原子利用率可达到100%的优势，极大降低催化剂成本、并保证良好的催化性能
负载型钯单原子催化剂及其肉桂选择性加氢应用

[发明专利]一种基于路端单目摄像头的目标实时测速方法-CN202010205435.5有效
发明人：吴林煌 -专利权人：福州视驰科技有限公司
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于路端单目摄像头的目标实时测速方法，包括以下步骤：S1：在路端安装单目摄像头，并通过安装的单目摄像头采集视频图像；S2：测量并计算同一目标在图像两帧之间的像素位移速度；S3：利用图像中两个相互垂直的消隐点，计算得到图像的单应矩阵；S4：利用单应矩阵矫正图像；S5：计算出图像的x轴和y轴对应到真实世界的x轴和y轴的变换尺度；S6：利用得到的图像到真实世界的变换尺度和目标的像素位移速度，计算得到目标的真实速度该方法能够基于单目视频图像测得目标运行速度，检测速度快，准确度高，实现简单。
一种基于路端单目摄像头目标实时测速方法

[发明专利]一种多尺度自监督图像去模糊方法-CN202211007783.7在审
发明人：张美娜;武婷婷;杨莹;倪国喜;曾铁勇 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明是一种多尺度自监督图像去模糊方法，包括步骤1：对模糊图像构建高斯金字塔，生成三个尺度的模糊图像；步骤2：在最大后验概率估计框架下，得到模糊核和潜在清晰图像的极小化模型；步骤3：在每个尺度的去模糊网络中，Skip‑CNN和FCN来捕捉图像和模糊核的先验信息，Skip‑CNN和FCN联合更新中间图像和模糊核，得到该尺度下的去模糊图像及模糊核；步骤4：从最粗尺度开始，依次得到由粗到精尺度下的去模糊图像和模糊核，最终在最精尺度下得到恢复结果。本发明克服单尺度下模糊核估计的不稳定性，提高图像恢复质量，保证图像恢复过程中充分学习彩色图像三个通道的信息，避免图像空间转换带来的颜色失真问题。
一种尺度监督图像模糊方法

[发明专利]一种基于语义与多尺度信息的实时深度估计方法-CN202310577906.9在审
发明人：李曙光;郑珂;金一苇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明属于自动驾驶技术领域，具体为一种基于语义与多尺度信息的实时深度估计方法。在训练完成后，去除语义分割网络，仅以单分支的结构实现与多任务架构相同的性能。通过探索多尺度信息在深度估计任务中的作用，假设较大尺度的特征适用于目标边缘的估计，小尺度特征适用于目标内部的大范围区域估计，设计多尺度融合模块。通过多尺度融合模块将不同尺度的解码器特征映射为对应尺度的深度图与置信度图，并对进行上采样重建、融合，得到最终深度图，实现估计精度提升。
一种基于语义尺度信息实时深度估计方法

[发明专利]目标速度测定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210663953.0有效
发明人：徐显杰;于彬;窦汝振 -专利权人：天津所托瑞安汽车科技有限公司;所托（杭州）汽车智能设备有限公司
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G01P3/38 文献下载
摘要：本申请提供一种目标速度测定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据待测目标的相关信息确定待测目标在对应单帧图像中的当前像素尺度信息；响应于确定待测目标的历史像素尺度信息为空，将当前像素尺度信息赋值给历史像素尺度信息；根据历史像素尺度信息确定待测目标的像素宽高比；根据当前像素尺度信息确定待测目标与摄像头的相对距离；响应于确定像素宽高比大于预设阈值，基于当前像素尺度信息和相对距离确定待测目标的第一相对速度；响应于确定像素宽高比小于等于预设阈值本申请的方法能够根据像素尺度信息变化测定运动目标的速度，具有较高的准确性。
目标速度测定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于无人机的大尺度火线瞬时定位方法-CN202211299187.0有效
发明人：李兴东;牛君豪;黄启超;王扬威;李健;李三平;李丹丹 -专利权人：东北林业大学
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明提供一种基于无人机的大尺度火线瞬时定位方法，属于瞬时大尺度火线定位领域。为解决现有技术中由于单无人机监测范围有限只能用于定位小尺度火线，无法定位大尺度火线；而采用多无人机同步监测大尺度火线需要考虑多无人机之间的协调以及数据之间的拼接，执行过程复杂且设备成本高的问题。本发明通过单个无人机采集大尺度林火边缘处火线，并处理得到火线上离散的火点坐标；构建以温度数据作为驱动因素的林火蔓延模型，将火点坐标、火点温度以及时间值数据代入林火蔓延模型进行计算，最终得到当前时刻火线；同时采用大尺度火线位置修正模型对火线位置进行修正。通过本发明方法的林火蔓延模型可实现对当前时刻瞬时大尺度火线的精准定位。
一种基于无人机尺度火线瞬时定位方法

[发明专利]一种局部放电信号特征向量提取方法-CN201811537078.1有效
发明人：吴炬卓 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：一种局部放电信号特征向量提取方法，其中，包括以下步骤：S1.获取现场检测的局部放电信号；S2.对局部放电信号进行小波分解，得到最高分解尺度上的尺度系数和各分解尺度上的小波系数；S3.对尺度系数和小波系数分别进行单支小波重构，得到最高分解尺度上的尺度系数和各分解尺度上的小波系数重构后的信号；S4.分别计算各分解尺度上的小波系数重构后信号和最高分解尺度上的尺度系数重构后信号的能量值；S5.对于各分解尺度上的小波系数重构后信号，分别计算其与最高分解尺度上的尺度系数重构后信号的波形相似系数；S6.利用步骤S4的能量值和步骤S5的波形相似系数，构建局部放电信号特征向量。
一种局部放电信号特征向量提取方法

[发明专利]变步长多尺度复杂度融合指标的故障严重程度评估方法-CN202111211555.7在审
发明人：石娟娟;苏舟;黄伟国;王俊;朱忠奎 -专利权人：苏州大学
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了本发明提出了一种基于变步长多尺度复杂度融合指标的故障严重性评估方法。该方法首先提出了变步长多尺度策略，通过优化粗粒化过程，更全面地挖掘了故障特征，该策略解决了传统复杂度指标(LZC)因单尺度分析导致难以挖掘深层次信息的问题，同时也解决了传统多尺度复杂度指标(MLZC)因序列长度随尺度增加而缩短导致计算结果不准确的问题，以此构建了变步长多尺度复杂度指标(VSMLZC)。
步长尺度复杂度融合指标故障严重程度评估方法

[发明专利]一种基于多尺度深度卷积神经网络的全场位移在线识别方法-CN202211391034.9在审
发明人：龙湘云;姜潮;熊伟 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多尺度深度卷积神经网络的全场位移在线识别方法包括步骤1，建立散斑图像‑位移数据集，标识出散斑图像对应的位移；步骤2，根据散斑图像的位移，将其分为不同尺度的数据集，并将散斑图裁剪到相应的尺寸；步骤3，构建基于深度学习的多尺度卷积神经网络，自动判断输入的散斑图的尺度，并输出相应的位移。本发明提出的多尺度神经网络，通过融合多个单尺度上学习到的位移信息，实现位移场的准确预测，并通过设计实验对所提方法的有效性进行验证，结果表明所提出的全场位移在线识别方法可提供准确的位移预测结果。
一种基于尺度深度卷积神经网络全场位移在线识别方法

[发明专利]考虑混合快、慢动态的光伏系统多时间尺度能量管理方法-CN202310213080.8在审
发明人：金宏伟;姚远;王安妮;崔嘉;王福帮;张弘弢;王迎弟;王振;付天贺;张希铭;吴尚润;姚祚恒;韩妮 -专利权人：辽宁华熙电力有限公司;国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司;国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司;沈阳工业大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种考虑混合快、慢动态的光伏系统多时间尺度能量管理方法，通过基于物理的PV预测模型和精确参数化电池模型的模型预测控制方法。本方法由两个时间尺度组成的多时间尺度结构：较长的粗粒度时间尺度，用于全天跨度，分辨率为15分钟以及较短的细粒度时间尺度，用于15分钟跨度，分辨率为1秒。与当前单时间尺度方法相比，本方法替代结构能够在保持高精度的同时，以合理的计算时间管理快速和慢速系统的动态混合。与传统基线方法相比，该框架可明显降低电力成本。
考虑混合动态系统多时尺度能量管理方法

[发明专利]一种基于不确定性的多阶段稠密重建方法及装置-CN202310136893.1在审
发明人：黄乐;殷崎栋;仇艺伟;秦林珍;王江安 -专利权人：土豆数据科技集团有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于不确定性的多阶段稠密重建方法及装置，该方法包括：获取多张原始图像；通过基于空洞卷积的多尺度特征提取网络生成每张原始图像的多个尺度的特征图；根据原始图像的多个尺度的特征图，确定每个参考图像对应的多个源图像的多个尺度的特征体；提取顶层尺度参考图像特征和源图像特征，进行单应性变换构造代价体并进行正则化；使用熵映射生成不确定性图，加权融合不确定性图和代价体，生成第一尺度的粗略深度图；使用高斯牛顿迭代法求解其余尺度的深度增量，将深度增量增加到前一尺度的粗略深度图上，在达到预设的轮数后得到底层尺度的精炼深度图。
一种基于不确定性阶段稠密重建方法装置

[发明专利]一种基于涡驱动设计的微纳米尺度嵌套沟槽表面减阻结构-CN202011334090.X在审
发明人：孙刚;王立悦;王聪;王舒悦;游波 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： B64C3/36 文献下载
摘要：本发明属于减阻表面结构设计技术领域，具体为一种基于涡驱动设计的微纳米尺度嵌套沟槽表面减阻结构。其在单级周期性沟槽结构的每个单元内部表面加入尺寸小于该单元的二级单元群，这种二级单元群即是嵌套层，嵌套层的尺度为微纳米尺度。本发明采用微纳米尺度嵌套沟槽表面减阻结构提升传统沟槽表面的减阻性能，该结构可以应用于飞机机翼或发动机叶片的设计之中，降低其摩擦阻力。
一种基于驱动设计纳米尺度嵌套沟槽表面结构

[发明专利]基于光场显微成像的微尺度三维工业检测系统-CN201710268370.7在审
发明人：曹后平;刘曙光;赵洲 -专利权人：广州首感光电科技有限公司
申请日： 2017-04-22 - 公布日： 2018-02-16 - 主分类号： G01B11/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种属于机器视觉技术领域的基于光场显微成像的微尺度三维工业检测系统，包括光场显微相机系统和数据处理系统，光场显微相机系统由光场显微相机、环形光源、相机校准板构成，数据处理系统包括GPU高速图像并行处理单元本发明的光场成像技术通过单台设备、单拍摄即可实现对复杂物体的三维形态测量，非常适用于在微尺度测量替代现有工业检测相机，在简化硬件系统、减低成本的同时，实现对微尺度物体的三维尺寸测量。
基于显微成像尺度三维工业检测系统

[发明专利]基于多级深度学习网络的单航过InSAR系统端对端分类方法-CN202010871262.0有效
发明人：陈立福;张鹏;韦立登;邢进;李振洪;邢学敏;袁志辉;肖红光 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2020-08-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01S13/95 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多级深度学习网络的单航过InSAR系统端对端分类方法，本发明包括输入SAR图像、InSAR相位图和相干系数图；通过多尺度空间特征提取网络MSF从输入的SAR图像中获取多尺度空间统计特征；通过多层选择性注意力网络MLSAN对多尺度空间统计特征提取中层和高层特征；通过改进策略网络IS对中层和高层特征进行拼接加权得到最终的分类结果，实现对阴影、水体和叠掩区域的自动分类。本发明能够针对单航过InSAR系统自动检测InSAR图像中的阴影、水体和叠掩区域，进而提高相位解缠精度。
基于多级深度学习网络 insar 系统分类方法

[发明专利]深度图获取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310369386.2在审
发明人：段逸群;国显达;朱政;都大龙 -专利权人：北京鉴智科技有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：所述方法包括：获取目标车辆对应的单目图像和稀疏深度图像；将所述单目图像和所述稀疏深度图像输入至深度图预测模型，所述深度图预测模型包括：特征提取层、特征聚合层和单目引导的降噪层；调用所述特征提取层提取所述单目图像的多个尺度的单目图像特征，及所述稀疏深度图像的稀疏深度图像特征；调用所述特征聚合层对每个尺度的所述单目图像特征分别与所述稀疏深度图像特征进行聚合处理，得到聚合特征图；调用所述单目引导的降噪层对所述聚合特征图进行降噪处理，得到所述目标车辆对应的预测深度图
深度获取方法装置电子设备存储介质

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