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]轮毂质量检测方法、设备、介质及计算机程序产品-CN202110971322.0有效
  • 陈彪;黄雪峰;熊海飞 - 深圳市信润富联数字科技有限公司
  • 2021-08-24 - 2021-11-30 - G06T7/00
  • 本申请公开了一种轮毂质量检测方法、设备、介质及计算机程序产品,获取待检测轮毂的轮毂生产数据,基于训练后的轮毂质量预测模型与所述轮毂生产数据对所述待检测轮毂进行质量检测,得到检测结果;若所述检测结果为所述待检测轮毂存在质量异常,则基于预置的轮毂知识图谱获取造成所述待检测轮毂质量异常的目标节点的三元组信息,并基于所述三元组信息确定所述待检测轮毂的异常处理方案。本申请可以快速、准确地确定待检测轮毂的质量是否存在质量异常,并在待检测轮毂存在质量异常时,快速、准确地确定异常处理方案,以根据异常处理方案对待检测轮毂进行异常处理,由此提高轮毂质量检测异常处理的准确性及效率
  • 轮毂质量检测方法设备介质计算机程序产品
  • [发明专利]一种基于拉普拉斯降维的水产养殖水质异常检测方法-CN202111169990.8在审
  • 施珮;唐玥;匡亮;孙宁;钱承山;万一欣;杨方方 - 无锡学院
  • 2021-10-08 - 2022-01-28 - G01N33/18
  • 本发明公开了一种基于拉普拉斯降维的水产养殖水质异常检测方法。属于水产养殖技术领域,具体步骤:数据降维、确定异常检测数据维度、构建DSVDD异常检测模型、输出水质异常检测数据。本发明涉及到水产养殖过程中养殖水体的6个监测指标,将这6个指标作为检测模型的输入量,利用拉普拉斯特征映射对传感器采集的水质数据进行降维,将样本输入维度从6维降到3维,确定DSVDD异常检测方法的数据维度,训练好的DSVDD检测模型进行异常检测测试,将DSVDD模型异常检测测试结果与传统的SVDD模型的异常检测结果相比,DSVDD算法有更好的检测精度,可进行高维度的水质异常检测,提高了针对水产养殖业的水体异常检测的精度
  • 一种基于拉普拉斯水产养殖水质异常检测方法
  • [发明专利]显示屏异常恢复方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010831580.4在审
  • 钟柳和 - 深圳市万普拉斯科技有限公司
  • 2020-08-18 - 2022-02-22 - G06F11/07
  • 本申请涉及一种显示屏异常恢复方法、装置、计算机设备和存储介质,通过启动ESD检测工作队列;判断所述ESD检测工作队列对应的预设检测延时内是否接收到所述显示屏对应的DDIC发送的寄存器异常信号;当接收到所述寄存器异常信号时,执行ESD显示屏异常恢复操作;当未接收到所述寄存器异常信号时,通过所述ESD检测工作队列检测所述DDIC状态,当所述ESD检测工作队列检测到所述DDIC状态异常时,执行ESD显示屏异常恢复操作。本申请通过在检测工作队列外通过DDIC发送的寄存器异常信号,进行额外的异常检测,因此显示屏异常恢复的时间相较检测工作队列的预设检测延时更短,即可以有效在保证显示屏异常恢复准确性的同时有效缩短显示屏异常恢复时间
  • 显示屏异常恢复方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种基于自适应采样的异常样本检测方法-CN202310333346.2在审
  • 田翔;陈耀武;刘雪松;朱尧 - 浙江大学
  • 2023-03-30 - 2023-08-11 - G06F18/2415
  • 本发明公开了一种基于自适应采样的异常样本检测方法,包括:准备每个批次的样本集,样本集包括正常样本和异常样本;将每个批次的样本集输入至分类模型中计算正常样本的分类概率和异常样本的异常概率,依据异常概率自适应从训练集的异常样本中采样决策边界周围的异常样本作为训练异常样本;基于训练异常样本的异常概率和正常样本的分类概率计算损失来更新分类模型的参数;参数优化的分类模型作为异常检测模型,依据对待检测样本经过异常检测模型预测的异常概率来判断是否为异常样本。该方法能够实现对未知的异常类进行更准确地检测
  • 一种基于自适应采样异常样本检测方法
  • [发明专利]一种页面异常检测方法、系统及相关装置-CN202011163259.X在审
  • 王丽 - 苏州浪潮智能科技有限公司
  • 2020-10-27 - 2020-12-18 - G06F11/30
  • 本申请提供一种页面异常检测方法,包括:产生页面异常时,判断页面URL地址是否失效;若否,获取操作日志并解析得到操作信息;将所述操作信息作为键值输入页面异常类型数据库,得到异常类型检测结果;输出包含所述异常类型检测结果的检测报告,所述检测报告用于指示异常维护。本申请不必人工监测页面异常,而是在出现页面异常后可以自动经过上述流程输出检测报告,并用于异常维护,降低网站运维成本,同时借助于检测报告能极大提高运维人员对于页面的维护效率。本申请还提供一种页面异常检测系统、计算机可读存储介质和页面检测设备,具有上述有益效果。
  • 一种页面异常检测方法系统相关装置
  • [发明专利]一种面向电子商务的用户异常行为检测系统-CN202111287710.3在审
  • 不公告发明人 - 郑璨
  • 2021-11-02 - 2022-01-14 - G06Q30/02
  • 本发明涉及一种面向电子商务的用户异常行为检测系统,其包括:用户终端和电子商务平台,电子商务平台分别与各用户终端具有通信连接。电子商务平台包括数据接收模块、异常检测模块、异常识别模块和数据库,各模块间具有通信连接。异常检测模块包括第一检测单元、第二检测单元和第三检测单元,各单元具有通信连接。数据接收模块接收目标产品评论。第一检测单元根据关联轨迹数据获取第一异常判断值。第二检测单元根据历史购买数据获取异常系数。第三检测单元根据历史产品评论获取第二异常判断值。异常识别模块根据异常系数、第一异常判断值和第二异常判断值计算可信度,并在可信度小于可信度阈值时将目标产品评论标记为异常产品评论。
  • 一种面向电子商务用户异常行为检测系统
  • [发明专利]基于记忆增强未来视频帧预测的监控视频异常检测方法-CN202210254979.X在审
  • 李群;杨锐;肖甫;盛碧云;沙乐天 - 南京邮电大学
  • 2022-03-15 - 2022-06-10 - G06V20/40
  • 本发明提供一种基于记忆增强未来视频帧预测的监控视频异常检测方法,属于视频异常检测技术领域。该方法,首先搭建并优化学习异常检测模型,异常检测模型包括生成器网络和判别器网络;其中,生成器网络包括编码器、记忆模块和解码器,生成下一时刻的视频帧,即未来视频帧;判别器网络通过计算未来视频帧的异常分数,使用异常分数作为判断未来视频帧是否异常的标准;通过强度损失、梯度损失、光流损失、对抗损失和交叉熵损失对搭建的异常检测模型进行优化学习;然后对监控视频中的异常事件进行检测;该方法能显著提高监控视频中的异常检测精度;生成器网络具有较高的通用性和鲁棒性,能够嵌入到大多数异常检测方法中,提高其异常检测的性能。
  • 基于记忆增强未来视频预测监控异常检测方法
  • [发明专利]电池异常检测系统、检测方法、存储介质及换电站-CN202310214074.4在审
  • 邰康盛;潘鹏举;吴毅成 - 蔚来汽车科技(安徽)有限公司
  • 2023-03-02 - 2023-06-06 - G01R31/392
  • 本申请涉及动力电池技术领域,并且具体地涉及电池异常检测系统、电池异常检测方法、计算机设备、计算机存储介质及换电站。按照本申请一个方面的电池异常检测系统包括:通信模块,其配置成获取由图像采集设备采集的电池图像、电池标识信息和图像采集设备的标识信息;异常检测模块,其配置成根据从通信模块接收的电池标识信息和图像采集设备的标识信息从云端数据库获取电池图像特征数据集,并至少基于采集的电池图像和电池图像特征数据集来生成电池异常检测结果;以及判断模块,其配置成响应于电池异常检测结果指示电池存在异常区域而判断异常区域是否为重复检测异常区域,以及响应于判断异常区域不是重复检测异常区域而发送电池异常检测结果
  • 电池异常检测系统方法存储介质电站

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