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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  • [实用新型]相机-CN200820080771.6无效
  • 欧阳骏;田臣礼;沈华东;汪林;高晓平;叶建军;张旭 - 北京微视新纪元科技有限公司
  • 2008-05-21 - 2009-02-25 - G03B35/08
  • 本实用新型公开了一种相机,属于机器人周边设备领域。该相机包括:主成像单元、至少一个从成像单元、控制单元,其中控制单元分别与主成像单元和从成像单元互相连接,负责设置主从成像单元的参数,把主从成像单元的图像拼接成一幅大图;主成像单元发出的同步信号经过控制单元相应的延迟后发送到从成像单元通过在本实用新型实施例相机系统中设置控制单元,可以实现各个成像单元的控制和同步,提高测量精度,降低系统成本。
  • 相机
  • [发明专利]一种基于尺度交叉注意力的图像深度估计方法-CN202310298112.9在审
  • 霍智勇;赵丽萍 - 南京邮电大学
  • 2023-03-24 - 2023-06-13 - G06T7/529
  • 一种基于尺度交叉注意力的图像深度估计方法,利用卷积神经网络和视觉Transformer优势互补,发挥卷积神经网络对局部特征捕获优势和Transformer对全局特征建立远距离依赖优势,提高对信息的保留能力通过交叉注意力机制,有效控制不同区域像素的注意力计算强度,均衡捕获局部特征和全局特征的能力,优化深度图整体结构,提高估计深度图的细粒度,同时估计的深度更为自然;提高图像局部特征和全局特征的捕获能力,解决深度估计方法中深度结构不够自然的问题,同时显著提高细节特征表达能力,解决深度估计细节不够丰富的问题;缓解基于视觉Transformer的深度估计方法计算资源的耗费巨大的问题,同时弥补Transformer对局部特征的弱敏感性。
  • 一种基于尺度交叉注意力图像深度估计方法
  • [发明专利]拖网渔具或海水网箱用六角形网目网的补网方法-CN200810201085.4无效
  • 石建高;张健;王鲁民;石中玉 - 中国水产科学研究院东海水产研究所
  • 2008-10-13 - 2010-06-09 - D04C1/08
  • 拖网渔具或海水网箱用六角形网目网的补网方法,需要提供一种六角形网目网的修补方法,本发明采用网衣剪裁及缝补,其特征是将六角形网目网的破洞修剪成方形,并用热熔融法处理方形破洞剪裁边的脚末端;用镶边线对方形破洞四周网进行镶边;选择一块与方形破洞尺寸相似的、相同网目规格的六角形网目网修剪成方形网衣并且其纵横向数分别比方形破洞至少2,此网衣剪裁边的脚末端用热熔融法处理,将上述方形网衣作为补网用网衣;补网用网衣叠放到六角形网目网的方形破洞处,网目对齐叠放后进行等缝合,等缝合时补网用网结依次按“双死结→活结→死结→活结→双死结→活结→死结→活结”的网结循环进行。
  • 拖网渔具海水网箱六角形网目方法
  • [发明专利]汽车及摄像头测距方法、装置-CN201711402897.0有效
  • 贺刚;芮淑娟;姜波 - 比亚迪股份有限公司
  • 2017-12-22 - 2021-03-26 - G01S11/12
  • 本发明提出了一种汽车及摄像头测距方法、装置,其中,摄像头测距方法包括以下步骤:通过摄像头采集图像;获取图像中待测目标的像素坐标;根据像素坐标选择测距模型,并利用所选择的测距模型根据像素坐标计算待测目标与摄像头之间的距离该摄像头测距方法,根据像素坐标选择测距模型,并利用所选择的测距模型根据像素坐标计算待测目标与摄像头之间的距离,测距的精度高,操作简单,且应用范围广。
  • 汽车摄像头测距方法装置
  • [发明专利]校正方法、结构光模组、电子设备和存储介质-CN202210438775.1在审
  • 薛远;李绪琴;曹天宇;王亚运;季栋;户磊 - 合肥的卢深视科技有限公司
  • 2022-04-25 - 2022-09-02 - G01M11/02
  • 本申请实施例涉及机器视觉技术领域,公开了一种校正方法、结构光模组、电子设备和存储介质,应用于设置有单点测距器结构光模组,该方法包括:获取结构光模组对目标场景拍摄的单点图,并获取单点图对应的真实距离;其中,单点图为单点测距器发射的光束在目标场景上的投影点;获取结构光模组对目标场景拍摄的场景图,并在场景图中确定与投影点同名的目标点;根据场景图和预设的参考图,确定目标点对应的视差值;根据目标点对应的视差值、标定距离和真实距离,校正结构光模组的绝对精度,实现结构光模组的绝对精度的自动校正,大幅提升结构光模组的稳定性、鲁棒性,降低维护成本,提升用户的使用体验。
  • 校正方法结构模组电子设备存储介质
  • [发明专利]相机-IMU-机械臂的空间联合标定方法-CN202110584637.X有效
  • 张吟龙;梁炜;张思超;夏晔;刘帅;李世明;杨雨沱 - 中国科学院沈阳自动化研究所
  • 2021-05-27 - 2023-09-12 - G06T7/80
  • 本发明提出了一种相机‑IMU‑机械臂的空间联合标定方法。将相机和惯性测量单元(IMU)固定在机械臂末端执行器附近,可以有效地协助机械臂进行运动估计和场景感知。相机、IMU和机械臂之间可靠、准确的标定是实现随动感知的前提。该方法包括相机‑IMU联合标定、相机‑机械臂联合标定、IMU‑机械臂联合标定和统一框架下的联合标定四个步骤。这种方法能够可靠且准确地关联相机、IMU和机械臂之间的空间关系。该方法采用先估计旋转矩阵,再估计平移向量的方式来解决平移向量误差易耦合到旋转矩阵估计的问题。本发明方法适用于对相机、IMU和机械臂进行联合标定,具有稳定、准确的优势。
  • 相机imu机械空间联合标定方法

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