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ADAS相机的标定方法-CN202110508818.4在审
  • 叶开;王玲;石锡敏 - 广州敏视数码科技有限公司
  • 2021-05-11 - 2021-09-17 - G06T7/80
  • 本发明公开一种ADAS相机的标定方法,在地面标定板的参考点上建立世界坐标系,计算出安装在车辆上相机的外参数,并优化相机的内外参数,由已经优化好的相机内外参数,通过世界坐标系与相机坐标系的转换关系,计算相机光学点相对于标定板上世界坐标系原点的坐标值,根据相机光学点相对于标定板上世界坐标系原点的坐标值,将标定板上世界坐标系原点平移至相机光学点的正下方,作为相机光学点新的世界坐标系原点,重新计算此时相机的位姿,即完成当前相机的标定。该方法可减少了人工劳动成本,和人工参与可能造成的误差,进而提升了相机标定的精度,和节约了相机标定的成本。
  • 一种adas相机标定方法
  • [发明专利]视线方向检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310333577.3在审
  • 池立盈 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2023-03-30 - 2023-07-14 - G06V40/18
  • 本公开实施例提供一种视线方向检测方法、装置、电子设备及存储介质,通过获取双目图像,并基于双目预测模型处理双目图像,得到双目预测结果,双目预测结果表征双目图像对应的第一视线方向;根据双目预测结果,生成单校准数据,并利用校准数据配置预测模型;在检测到图像时,利用预测模型处理图像,得到图像对应的目标视线方向。通过使用正常状态加采集到的双目图像,以及对应的双目预测结果生成单校准数据,并对预测模型进行校准,使预测模型获得与生成双目预测结果的双目预测模型具有相似的预测能力,进而使基于预测模型得到的目标视线方向具体更高的准确性
  • 视线方向检测方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种汽车前方障碍物检测方法和系统-CN201911173963.0在审
  • 丁坤;杜金枝;王秀田;张殿坤 - 奇瑞汽车股份有限公司
  • 2019-11-26 - 2020-02-28 - G01S13/931
  • 本发明揭示了一种汽车前方障碍物检测方法,包括以下步骤:1)为摄像头、毫米波雷达供电;2)摄像头识别车辆前方的障碍物;3)毫米波雷达与摄像头使用统一的坐标系;4)判断毫米波雷达与摄像头获取的障碍物是否为同一个障碍物;5)毫米波雷达与摄像头在时间上统一融合;6)融合毫米波雷达与摄像头的障碍物信息;7)向外发出障碍物信息。本发明通过融合传感器结合深度学习检测算法以及概率加权融合函数来输出汽车前方障碍物的信息,比单一传感器的障碍物输出信息更加精确,大大地提高了无人驾驶汽车的感知能力,提高了无人驾驶系统的安全性与鲁棒性。
  • 一种汽车前方障碍物检测方法系统
  • [发明专利]一种基于目测量的3D焊接定位系统的控制方法-CN201811099968.9有效
  • 吴俊杰;邬春学 - 上海理工大学
  • 2018-09-20 - 2020-11-10 - B23K37/02
  • 本发明提出了一种基于目测量的3D焊接定位系统,机械臂和固定在机械臂上的IMU传感器、摄像机和控制装置;IMU传感器与摄像机固定;摄像机用于采集焊针与焊点之间的距离及焊针的移动距离;控制装置与机械臂电性连接以控制机械臂的运动状态;控制装置分别与IMU传感器和摄像机信号连接。本发明通过目测量技术和IMU帧定位方法实现了机械臂的3D定位,可准确得出焊针与焊点的相对位置信息,解决现有技术中焊接定位精度低的问题。本发明还提出了一种基于目测量的3D焊接定位系统的控制方法。
  • 一种基于目测焊接定位系统控制方法
  • [发明专利]视角苹果成熟度检测方法-CN202211206303.X在审
  • 张颖;任嘉玮;张敏 - 西安理工大学
  • 2022-09-30 - 2023-03-31 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种视角苹果成熟度检测方法,具体包括如下步骤:确定双目相机和相机的位置;分别对双目相机和相机进行标定;将双目相机拍摄的目标物的坐标转移到相机成像平面的坐标上;建立目标成熟度检测网络模型,并对建立的该网络模型进行训练;进行双目相机目标深度计算;将检测到的目标在双目相机中的坐标信息,转换到相机图像坐标系中;判断相机的图像坐标系中是否存在目标物,若存在,则输出检测框图;将双目视角的检测框和对应坐标单目视角的检测框的特征点进行特征融合
  • 视角苹果成熟度检测方法

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