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]一种缩短背景建模时间的方法及装置-CN201210280815.0有效
  • 南征 - 大唐移动通信设备有限公司
  • 2012-08-08 - 2013-01-16 - G06T7/20
  • 该方法为:先预定义用于建立背景模型的K个高斯模型,各高斯模型中至少包括模型建立相关参数及权重值参数;再采集当前视频帧,根据当前视频帧的待匹配参数与预定义的各高斯模型中的模型建立相关参数进行比较,确定与当前视频帧匹配成功的高斯模型;然后根据当前视频帧的待匹配参数将匹配成功的高斯模型中的模型建立相关参数进行更新,并根据当前视频帧的编号对匹配成功的高斯模型中的权重值参数进行更新,以完成背景模型的建立,从而实现了快速建立背景建模的初始背景
  • 一种缩短背景建模时间方法装置
  • [发明专利]一种基于视图的特征匹配三维模型检索方法-CN201710038391.X有效
  • 刘安安;师阳;聂为之 - 天津大学
  • 2017-01-19 - 2020-05-12 - G06F16/583
  • 本发明公开了一种基于视图的特征匹配三维模型检索方法,包括:将多视角高斯核和跨视角高斯核合并为多视角训练特征,将视角高斯核和跨视角高斯核合并为视角训练特征,利用多视角训练特征和视角训练特征构建目标函数并使其最小化得到特征匹配矩阵;从多视角模型库和视角模型库中分别选择一些物体作为测试集,将多视角高斯核和跨视角高斯核合并为多视角测试特征,将视角高斯核和跨视角高斯核合并为视角测试特征;将多视角测试特征乘以转换函数得到映射后的特征,将视角测试特征乘以另一转换函数得到映射后的特征;计算特征间的cos距离进而获得模型之间的相似度。本发明可以应用于任何基于视图的多视角和视角目标数据库。
  • 一种基于视图特征匹配三维模型检索方法
  • [发明专利]一种基于人工智能的纸盒缺陷检测方法-CN202210296699.5有效
  • 潘越 - 武汉昊月纸箱包装有限公司
  • 2022-03-24 - 2022-06-03 - G06T7/00
  • 将纸盒图像的灰度图像,转化为灰度熵热图,将灰度熵热图中大于阈值的像素点进行连通域分析,得到可能起泡区域,对起泡区域进行遮挡,得到遮挡区域和非遮挡区域,基于非遮挡区域的灰度值信息,使用EM算法拟合出初始高斯混合模型,然后对遮挡区域和非遮挡区域均匀划分为矩形区域,使用高斯模型计算出每个矩形区域对不同高斯模型的响应度,使用初始高斯模型计算出每个矩形区域内的灰度损失率,根据每个矩形区域对每个高斯模型的响应度和每个矩形区域的损失率对每个高斯模型的权重进行调整,根据调整后的混合高斯模型拟合出的灰度分布图和实际灰度分布图做差,确定起泡区域。
  • 一种基于人工智能纸盒缺陷检测方法
  • [发明专利]高斯框架下近似最优肤色检测方法-CN201110389354.6有效
  • 杜友田;蔡忠闽;李谦 - 西安交通大学
  • 2011-11-30 - 2012-06-27 - G06K9/62
  • 为了解决目前高斯框架下的方法只能在某个特定的误检率(FalsePositive Rates,简称FPRs)区间内性能较好的问题,本发明提出一种高斯框架下近似最优的肤色检测方法,称为多高斯模型(Multiple首先将RGB颜色空间归一化得到rgb空间,然后建立多个最优高斯模型,最后将多个最优模型融合。MGMs模型包含多个最优高斯模型,每个高斯模型对应于一个事先定义的FPR值。在每个FPR情况下,对应的最优模型会得到最高的肤色检测率(True Positive Rates,简称TPRs),该模型采用基于搜索算法的优化问题求解来获得。因此,对于所有的FPR值,MGMs模型能够在高斯框架下获得近似最优的肤色检测性能。此外,MGMs模型高斯模型(Single Gaussian Models,简称SGMs)在测试环节具有相同的计算复杂度。
  • 框架近似最优肤色检测方法
  • [发明专利]目标检测方法及装置、计算机可存储介质-CN202010171153.8在审
  • 陆娇娇 - 中国电信股份有限公司
  • 2020-03-12 - 2021-09-14 - G06T7/246
  • 目标检测方法包括:获取待处理视频流,待处理视频流包括第i帧图像和第i+1帧图像,i为正整数;获取与第i帧图像中像素点对应的混合高斯模型,混合高斯模型包括至少一个高斯模型;在第i+1帧图像中,确定与像素点处于相同位置的当前像素点;在混合高斯模型中存在至少一个与当前像素点相匹配的高斯模型的情况下,执行如下步骤:利用混合高斯模型,判断第i+1帧图像中每个像素点是否属于目标;在第i+1帧图像中,确定属于目标的像素点与像素点总数的比值;根据比值,更新混合高斯模型;利用更新后的混合高斯模型,判断当前像素点是否属于目标。
  • 目标检测方法装置计算机存储介质
  • [发明专利]背景建模的方法及装置-CN201410111262.5有效
  • 朱振宇 - 联想(北京)有限公司
  • 2014-03-24 - 2017-12-29 - G06T7/10
  • 所述方法包括获取当前图像中的每个像素点的像素值和深度值;根据所述每个像素点的像素值和深度值,分别计算所述当前图像的方差和均值;根据所述当前图像的方差和均值,从预设的混合高斯模型包括的多个高斯模型中选择一个匹配高斯模型;根据所述当前图像的方差和均值,对所述每个像素点对应的匹配高斯模型的方差和均值进行更新,以完成背景建模。
  • 背景建模方法装置
  • [发明专利]可适应随机噪声和光照变化的背景建模方法-CN201410147830.7有效
  • 胡懋地;李其均 - 航天信息股份有限公司
  • 2014-04-14 - 2018-02-13 - G06T7/194
  • 本发明实施例提供了一种可适应随机噪声和光照变化的背景建模方法,包括以下步骤步骤A基于高斯滤波器组对视频的训练图像进行滤波,初始化多个高斯模型;步骤B根据所述高斯模型参数,结合多个滤波图像计算参考背景掩模;步骤C根据光照变化概率计算差异度掩模,对所述参考背景掩模进行光照补偿,并计算修正背景掩模;步骤D计算鲁棒背景掩模,并通过该鲁棒背景掩模对所述训练图像进行分割前景背景,并更新所述高斯模型参数。该背景建模方法提高了模型的适应背景变化的能力,并且提高了在光照等干扰情况下对视频图像的前景背景分割的准确性。
  • 适应随机噪声光照变化背景建模方法
  • [发明专利]户概率净负荷预测方法、装置、设备及存储介质-CN202310517947.9在审
  • 王蓓蓓;朱竞 - 东南大学
  • 2023-05-09 - 2023-08-04 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种户概率净负荷预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括步骤(1)基于高斯混合模型聚类,对户用户历史净负荷曲线进行聚类,提取每一日用电模式特征;(2)基于高斯混合模型聚类,对户用户历史净负荷数据中的每一时段净负荷数据进行聚类,提取每一时段用电场景特征;(3)基于已获得的每一日用电模式特征和每一时段用电场景特征,建立多分类逻辑回归模型,研究未来每一时间段每个用电场景的发生概率;(4)分场景建立高斯过程回归模型,研究每个用电场景下净负荷大小的概率分布;(5)基于高斯混合分布表征最终的户概率净负荷预测结果。本发明方法有效且合理,为准确预测户用户净负荷提供参考。
  • 概率负荷预测方法装置设备存储介质

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