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]图像形成装置和图像形成方法-CN200710111134.0无效
  • 平山理继 - 株式会社东芝;东芝泰格有限公司
  • 2007-06-11 - 2007-12-19 - H04N1/60
  • 本发明的一种图像形成装置包括:输入单元,被配置为输入多种颜色的彩色图像数据;指定颜色变换单元,被配置为通过颜色变换表将输入的多种颜色的彩色图像数据变换为至少两种指定颜色;参数设置单元,被配置为创建颜色变换表,并且将用于创建的参数设置为可以改变的;操作单元,被配置为改变参数。根据本发明的图像形成装置,在能够印刷两种颜色的彩色文档的图像形成装置中,可根据用户需求或喜好灵活地调整用于将多种颜色变换为两种颜色的标准。
  • 图像形成装置方法
  • [发明专利]图像处理装置、图像处理方法-CN201810326631.0有效
  • 木村笃史 - 索尼公司
  • 2013-04-03 - 2021-04-09 - G03B37/00
  • 图像处理装置、图像处理方法,当确定要显示的全景图像数据集合是全周全景图像时,图像处理设备通过执行用于显示的投影处理而生成显示图像数据。换句话说,替代简单地剪切并显示全景图像,本发明能够通过将在全景合成期间投影到曲面的全景图像数据集合投影到与投影中心轴相交的平面从而创建显示图像,显示现实感的图像
  • 图像处理装置方法
  • [发明专利]在陡峭角度下检测平面目标-CN201380053503.9有效
  • 丹尼尔·瓦格纳;斯拉沃米尔·K·格热科尼克;潘琪 - 高通股份有限公司
  • 2013-09-18 - 2019-05-14 - G06K9/46
  • 本发明呈现用以通过装置(例如服务器)创建数据库且通过移动装置使用所述数据库来检测平面目标的系统、设备及方法。所述数据库允许移动装置在对运行时间有最小影响的情况下从较陡角度辨识平面目标。所述数据库是从所述平面目标的至少一个翘曲视图创建。举例来说,数据库可含有来自未翘曲视图以及来自一或多个翘曲视图的关键点及描述符。可通过移除一个图像(例如,翘曲图像)的与另一图像(例如,未翘曲图像)的类似或相同关键点及描述符重叠的关键点及对应描述符来精简所述数据库。
  • 陡峭角度检测平面目标
  • [发明专利]电子设备-CN03164886.X有效
  • 中村珠几 - 夏普株式会社
  • 2003-09-25 - 2004-05-19 - H04M1/00
  • 提供一种电子设备,易于确定图像数据是代表一幅2D图像还是一幅3D图像并确定图像数据的类型。当获得图像数据时,除了图像数据及其文件名之外,此电子设备还存储由该图像数据所代表的图像的维数及作为其属性的图像数据的类型。该电子设备还根据图像数据创建并存储表示一个微缩图的图像数据,然后以列表的形式显示这些微缩图,从而易于识别出由图像数据所代表的图像的内容,也可能提供代表一幅3D图像的微缩图图像数据
  • 电子设备
  • [发明专利]一种集群GPU资源调度方法-CN202311027659.1在审
  • 李健 - 北京蓝耘科技股份有限公司
  • 2023-08-16 - 2023-09-15 - G06T1/20
  • 所述方法包括根据GPU数量创建数据库,根据所述数据库统计各个GPU的已处理图像及其处理参数;对所述已处理图像进行识别,创建集群特征及其概率;其中,一个数据库对应的集群特征的数量为预设值;接收新的待处理图像,基于所述集群特征及其概率对待处理图像进行分配。本发明通过对GPU的历史数据进行分析,确定各个GPU的集群特征及概率,由集群特征及概率对新接收到的图像进行分配,使得原本相同的GPU按照其处理的图像类型进行分类,当GPU处理的图像相似时,预处理过程可以采用相同的预处理过程
  • 一种集群gpu资源调度方法
  • [发明专利]一种沙丘图像识别模型及其创建方法和沙丘图像识别方法-CN202111228791.X有效
  • 唐颖复;王忠静;张腾 - 清华大学
  • 2021-10-21 - 2022-11-18 - G06V20/10
  • 本申请实施例公开了一种沙丘图像识别模型及其创建方法和沙丘图像识别方法,该创建方法包括:获取包含遥感图像的原图和掩膜mark图像数据集作为训练数据;构建卷积神经网络模型;该模型中设置有注意门机制;通过训练数据对卷积神经网络模型进行训练;训练过程中通过注意门机制计算解码层的局部特征与编码层的全局信息的相关性,并根据相关性高低对相应区域的局部特征进行加强或减弱;采用测试数据对训练好的卷积神经网络模型进行测试,将测试通过的卷积神经网络模型作为沙丘图像识别模型该实施例方案为在不受光照、天气、沙丘位置及类型、图像配准误差等因素干扰下,自动、快速、准确地重复检测不同沙丘图像中的目标对象提供了技术基础。
  • 一种沙丘图像识别模型及其创建方法

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