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]基于InSAR解缠相位生成数字表面模型的方法及装置-CN202010545621.3在审
  • 董磊;尤红建 - 中国科学院空天信息创新研究院
  • 2020-06-16 - 2020-09-18 - G06T11/00
  • 一种基于InSAR解缠相位生成数字表面模型的方法及装置。方法包括:根据InSAR获取的图像数据,生成干涉相位图;确定干涉相位图中每个像素点的解缠相位;根据解缠相位,计算InSAR的两副天线的斜距平方差;根据InSAR的两副接收天线所构成的空间基线,计算基线倾角;根据基线倾角以及每个像素点的解缠相位,计算机载InSAR的天线波束的对地俯角;根据斜距平方差以及对地俯角,计算干涉相位图中每个像素点对应的二维平面坐标与高程值;基于每个像素点对应的二维平面坐标与高程值,生成数字表面模型。本发明提供的方法中不含迭代过程,通过一次计算就能生成数字表面模型,更加简单高效,且计算过程中无需初始近似值,使得生成的数字表面模型更为准确。
  • 基于insar相位生成数字表面模型方法装置
  • [发明专利]一种基于时间卷积神经网络的脑电情绪识别方法及系统-CN202110360719.6在审
  • 吴万庆;韦程琳;蒋明哲;张献斌 - 中山大学
  • 2021-04-02 - 2021-07-06 - A61B5/16
  • 本发明提供了一种基于时间卷积神经网络的脑电情绪识别方法及系统,所述方法包括:获取若干个受试者的带有情绪标签的脑电信号数据;其中,脑电信号数据包括基线信号和情绪诱发信号;根据基线平均值对情绪诱发信号进行基线校准,以将脑电信号数据转换为样本数据;将经过数据标准化处理后的样本数据表示为向量序列,并将向量序列分割为等长的向量片段;将分割后的向量片段输入至预先构建的时间卷积神经模型,通过时间卷积神经模型提取脑电信号数据的时间特征信息通过实施本发明能够简化模型的复杂度并提高模型在硬件资源中的利用率,进而提高情绪识别的效率和准确性。
  • 一种基于时间卷积神经网络情绪识别方法系统
  • [发明专利]一种多基合成孔径雷达三维成像基线设计方法-CN202210702293.2在审
  • 安洪阳;王朝栋;李皓予;任航;武俊杰;孙稚超;李中余;杨建宇 - 电子科技大学
  • 2022-06-21 - 2022-09-02 - G06T17/00
  • 本发明公开了一种多基合成孔径雷达三维成像基线设计方法,首先建立多基合成孔径雷达三维成像几何构型;然后建立多基基线与三维成像观测矩阵的定量关系模型,并引入观测矩阵的互相关系数作为重建性能的评估指标;接着将多基基线设计问题建模为最大互相关系数最优的优化问题;最后利用差分进化算法获得优化设计的多基基线,实现多基SAR高精度三维成像。本发明的方法以观测矩阵的互相关系数作为重建性能的评估指标,将多基基线设计问题建模为最大互相关系数最优的优化问题,采用差分进化算法获得了优化设计的多基基线,提升了三维重建性能,可以有效地解决多基SAR三维成像时,基线随机非均匀稀疏分布导致重建性能下降的问题。
  • 一种合成孔径雷达三维成像基线设计方法
  • [发明专利]基于眼动跟踪的隐式意图识别分类方法-CN201710288660.8在审
  • 吕健;潘伟杰;黄海松;袁庆霓;马丽莎 - 贵州大学
  • 2017-04-27 - 2017-09-05 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于眼动跟踪的隐式意图识别分类方法,包括下述步骤选取产品图片集作为视觉刺激的来源;设定图像区域(AOI),该图像区域包括没有目标的图像区域和有明确目标的图像区域两类,获取用户注视时长,注视次数和瞳孔大小;建立测量瞳孔大小变化的基线模型,采用基于图片强度的基线模型,分离强度变化对瞳孔刺激的影响,并且以此建立基于用户瞳孔大小信息的基准模型,确定基线阈值区分两种隐式意图非目的性意图和目的性意图;基于注视时间、注视次数和瞳孔大小变化这三个参数
  • 基于跟踪意图识别分类方法
  • [发明专利]一种突发水污染事件在线识别方法-CN202110377372.6在审
  • 陈运;廖振良;田文翀 - 同济大学
  • 2021-04-08 - 2021-08-10 - G06K9/62
  • 一种突发水污染事件在线识别方法,利用历史数据来训练水质预测模型,以期获得水质的基线波动,在此基础上,结合层次聚类的方法对滤除基线波动的数据进行分析,来区分出异常,最后通过水质指标融合来判断事件发生。通过对历史数据的离线调试,将优化后的参数和模型传给在线识别过程,以完成对水质数据的事件判断:监测故障、污染警报、基线变化,若是判断为正常,则将数据存入历史数据继续用于离线调试反复进行训练,不断优化并调整模型和参数
  • 一种突发水污染事件在线识别方法

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