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]微波光子分布式雷达成像系统及方法-CN202010341233.3有效
  • 董婧雯;李王哲 - 中国科学院空天信息创新研究院
  • 2020-04-26 - 2022-06-24 - G01S13/89
  • 一种分布式雷达成像系统,包括:中心站,将低频窄带线性调频电信号调制n路不同波长的光载波,分别通过不同延时的光纤传输至发射站和(n‑1)个接收站,对来自接收站的回波光信号进行合束和并行去斜处理,对合束去斜信号进行模数转换、传输相位延迟补偿、频域切分和三维成像处理;发射站,将来自中心站的光载射频信号转换成高频宽带线性调频电信号发射;接收站,接收目标回波信号,调制来自中心站的光载射频信号,经光纤传回中心站。本发明还公开了一种微波光子分布式雷达成像方法。本发明将光子倍频、光纤射频传输及光子并行去斜处理技术应用于分布式雷达,实现一发多收架构下的三维成像,降低系统复杂度,提升系统分布能力和成像性能。
  • 微波光子分布式雷达成像系统方法
  • [发明专利]射线影像设备的成像方法、装置、射线影像设备及介质-CN201911344989.7在审
  • 高强 - 上海联影医疗科技有限公司
  • 2019-12-24 - 2020-04-10 - A61B6/00
  • 本发明实施例公开了一种射线影像设备的成像方法、装置、射线影像设备及介质,该方法包括:在暗场图像获取流程进行中接收到成像请求时,并行执行暗场图像获取流程和成像准备流程直至所述暗场图像获取流程结束,其中,所述成像请求对应所述成像准备流程和所述成像扫描流程;在暗场图像获取流程完成时,执行成像准备流程的剩余部分,以及执行成像扫描流程;根据所述暗场图像获取到的暗场图像以及成像扫描流程中获取到的扫描数据确定目标图像。解决了现有技术很难兼顾射线影像设备的成像质量与成像效率的问题,达到了在保证成像质量的前提下,提高成像效率的技术效果。
  • 射线影像设备成像方法装置介质
  • [发明专利]磁共振图像采集与重建方法-CN201310264893.6有效
  • 张卫国 - 上海联影医疗科技有限公司
  • 2013-06-28 - 2017-02-08 - G01R33/48
  • 本发明提供了一种磁共振图像采集与重建方法,在二维磁共振成像中,使用n片(n≥2)层加速与GRAPPA法并行采集的方法对K空间进行采集与重建,通过改变K空间欠采样和重建方法,使多层激发采集方法与现有GRAPPA技术能够同时结合使用,解决了采用现有K空间采样方式进行采样时,多层激发采集方法对K空间相位调制循环连续性破坏的问题,进一步地加快了成像速度,同时层间分离还弥补了并行加速处理带来的信噪比降低的问题。
  • 磁共振图像采集重建方法
  • [发明专利]基于GPU并行运算的X射线造影图像仿真方法-CN201210479044.8有效
  • 杨健;王涌天;刘越;宋爽 - 北京理工大学
  • 2012-11-22 - 2013-02-27 - G06F19/00
  • 本发明提出了一种基于GPU并行运算的X射线造影图像仿真方法,能够提高仿真结果的真实度及仿真算法的时间效率。主要包括1、构建旋转造影成像模型;2、利用区域增长的方法对CT影像的冠脉进行分割,通过冠脉CT值的权重优化,模拟冠脉增强的三维影像;3、根据旋转造影成像系统的参数设定,建立透视投影模型,计算三维影像空间到二维成像空间的映射关系;4、构建能量衰减模型,计算透射X射线的能量分布;5、以三维模拟影像的体素坐标对GPU的纹理数据初始化,利用透视投影模型和能量衰减模型并行计算仿真造影图像。
  • 基于gpu并行运算射线造影图像仿真方法
  • [发明专利]一种基于GPU并行加速的频域幸运成像方法-CN202110203591.2有效
  • 李彬华;颜如玉 - 昆明理工大学
  • 2021-02-23 - 2022-05-20 - G06T1/20
  • 本发明涉及一种基于GPU并行加速的频域幸运成像方法,属于图像处理算法技术领域。包括建立CPU+GPU异构系统,对需要并行加速部分用CUDA C编写程序并编译成ptx文件,以便在MATLAB中直接调用,包括以下步骤,在MATLAB中读取FITS文件的信息头文件,提取出图像帧数及每一帧图像数据信息;将所得数据从系统内存复制到GPU显存,利用GPU的并行性分配相应cuda核对数据类型进行转换;对所得数据中的特征图,寻找其峰值及其位置坐标。该加速算法所得幸运成像结果图与CPU(MATLAB)平台上运行的算法一致,但整个算法的运行速度快了3倍,即使与CPU(C++)平台的算法相比,也快了1.6倍。
  • 一种基于gpu并行加速幸运成像方法

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