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]视频处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110252389.9在审
  • 王维平;庄光庭;吴俊;葛冬冬 - OPPO广东移动通信有限公司
  • 2021-03-08 - 2021-06-25 - H04N21/43
  • 本申请公开了一种视频处理方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,方法包括:获取目标视频的播放耗时,播放耗时为完成单图像的播放操作的最长耗时;获取分辨率设置策略对应的操作耗时,操作耗时为对图像执行分辨率设置操作所消耗的时长;若播放耗时小于操作耗时,则调整分辨率设置策略,以使操作耗时小于播放耗时;基于调整后的分辨率设置策略播放目标视频。本申请在播放耗时小于操作耗时,调整分辨率设置策略,以使操作耗时小于播放耗时,从而使得在完成单图像的分辨率设置操作之后,依然有剩余时间将显示,避免视频卡顿或声音和画面不同步。
  • 视频处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]视频的特征提取方法、装置及电子设备-CN202110129938.3在审
  • 唐雅媛;胡斌;罗恩韬;何清俊 - 湖南科技学院
  • 2021-01-29 - 2021-05-18 - G06K9/00
  • 本发明实施例公开了视频的特征提取方法、装置及电子设备,该方法包括:获取目标视频;将所述目标视频进行采样得到序列;将所述序列中的每生成逐一输入到2D卷积网络生成对应的视觉特征;将所述序列输入3D卷积网络得到所述目标视频的全局特征;根据所述视觉特征和所述目标视频的全局特征得到中事件的描述信息。本发明在利用2D卷积网络生成单特征时,同时用基于柯西分布和软注意力机制的3D卷积网络在视频的所有中提炼出此事件的相关信息,汇聚和相关的特征对中的事件进行描述,解决了大量的冗余和干扰的问题
  • 视频特征提取方法装置电子设备
  • [发明专利]一种图像处理方法及电子设备-CN202211534178.5有效
  • 姚洋;史廓;罗材 - 荣耀终端有限公司
  • 2022-12-02 - 2023-05-26 - G06V10/20
  • 本申请提供了一种图像处理方法及电子设备,该方法包括:利用训练数据集对多去反射模型进行训练,得到已训练的多去反射模型,根据已训练的多去反射模型的中间层的输出特征,对去反射模型进行训练,得到已训练的去反射模型,将待去反射的图像输入到已训练的去反射模型,去反射模型输出对应的背景层图像、反射层图像和反射置信图。利用已经训练好的多去反射模型作为教师网络,通过知识蒸馏技术,训练学生网络得到去反射模型,使得该去反射模型的去反射效果可以达到多去反射模型的去反射效果。
  • 一种图像处理方法电子设备
  • [发明专利]数据传输方法和传输装置-CN200710198607.5有效
  • 段小祥;冯桂林;陈赟;王淮健;郑朝晖;何纲 - 华为技术有限公司
  • 2007-12-11 - 2008-05-21 - H04L29/06
  • 本发明实施例公开一种数据传输方法,包括:获取需转换数据的净荷部分;在数据链路层将所述获取的净荷部分添加HOM头组成HOM,所述HOM头含有报文类型和净荷长度;将多个所述HOM作为净荷承载在以太网中,并根据路由信息将所述以太网向目的端发送。本发明实施例还提供一种数据传输方法:接收由HOM组成HOM复作为净荷承载的以太网,所述HOM由需转换数据的净荷部分添加HOM头组成;根据HOM帧数目将HOM分离出来,读取各HOM的净荷部分并还原成转换前的数据
  • 数据传输方法传输装置
  • [发明专利]PTN系统中实现开销数据灵活增减的方法-CN201110354473.8有效
  • 陈涛;江榕;陈飞月 - 烽火通信科技股份有限公司
  • 2011-11-10 - 2012-06-20 - H04L12/56
  • 本发明公开了一种PTN系统中实现开销数据灵活增减的方法,其特征在于,将每个槽位的开销数据分别等分为与该槽位对应的多个,且与每个槽位对应的所述多个分别复合为与该槽位对应的一个复,由每个所述复携带的开销数据根据系统时钟和开销时钟进行更新,每个所述包括X个开销时钟周期,X等于系统时钟周期除以开销时钟周期。本发明,采用复结构,即通过多个来完成一次开销传递,每个头包含相应的槽位标识和开销类型,这样就可以通过调整复的数量灵活地实现大量开销数据的传递。
  • ptn系统实现开销数据灵活增减方法
  • [发明专利]图像的渲染方法和装置-CN201710760823.8在审
  • 黄旭 - 广东欧珀移动通信有限公司
  • 2017-08-30 - 2017-12-26 - H04N5/232
  • 本发明公开了一种图像的渲染方法和装置,其中,图像的渲染方法包括获取预览图像;将预览图像切分为多个区域图像;对每个区域图像分别采用与其对应的滤镜效果进行渲染,以生成区域渲染图像;将区域渲染图像合并为图像,并输出图像。本发明实施例的图像的渲染方法和装置,通过获取预览图像,并将预览图像切分为多个区域图像,以及对每个区域图像分别采用与其对应的滤镜效果进行渲染,以生成区域渲染图像,最后将区域渲染图像合并为图像,并输出图像,从而实现在拍摄预览时,即可在预览图像中显示多种滤镜效果结合的特殊滤镜效果,提升用户拍摄体验。
  • 图像渲染方法装置
  • [发明专利]一种红外小目标检测方法及装置-CN202211328320.0在审
  • 杨文睿;杨文明;廖庆敏 - 清华大学深圳国际研究生院
  • 2022-10-26 - 2023-02-03 - G06V10/774
  • 本发明提供了一种红外小目标检测方法,包括以下步骤:获取红外小目标图像的数据集,并对数据集进行预处理,获得训练集;构建基于多尺度局部对比增强模块和金字塔最大池化模块的深度学习网络模型;基于红外小目标的训练集,对深度学习模型进行训练,得到红外小目标检测模型;获取待检测的红外小目标图像;将图像输入红外小目标检测模型中,并输出检测结果图。本发明利用深度学习方法有着良好的泛化性和鲁棒性的特性,将深度学习网络模型用于红外小目标检测,并使用多尺度局部对比增强模块和金字塔最大池化模块以增强深度学习网络对红外小目标的特征提取能力,从而实现红外小目标的检测的高准确率及高鲁棒性
  • 一种红外目标检测方法装置

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