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]视频信号的黑色电平检测电路-CN98800224.8无效
  • 竹岛正弘;影山敦久 - 松下电器产业株式会社
  • 1998-03-02 - 2004-03-31 - H04N17/00
  • 一种黑色电平检测电路,它比较输入视频信号与输入视频信号的当前最小,当输入小于当前最小时检测输入信号与当前最小之差,并仅在黑色电平的检测周期期间输出测得的差值,然后利用该输出校正该最小,更新该当前最小,最后输出该更新的最小作为新的输入视频信号的最小。该黑色电平检测电路还在垂直消隐脉冲期间输出该最小,并在垂直消隐周期期间使最小初始化,以检测输入信号的黑色电平。同样,黑色电平检测电路仅在视频周期期间测量黑色电平,由此减少因噪声引起的检测误差,而且,在消隐周期期间对最小的自动初始化可以有助于更稳定的黑色电平的检测。
  • 视频信号黑色电平检测电路
  • [发明专利]一种深度图像中人脸检测方法-CN201910164890.2有效
  • 马宁;徐杰;张颢;向志宏;杨延辉 - 北京超维度计算科技有限公司
  • 2019-03-05 - 2020-11-10 - G06K9/00
  • 本发明涉及深度图像中人脸检测方法,包括以下步骤:找出深度图像中所有有效深度的局部最小点;计算局部最小点的曲率,去除曲率超出范围的点;如果此时还有剩余的局部最小点,则在纵向剖线上用深度阈值切割出人脸轮廓线,去除纵向人脸轮廓线长度不符合真实人脸尺寸的局部最小点;如果还有剩余的局部最小点,则计算鼻子的深度和纵向剖线上鼻子轮廓线占人脸轮廓线长度的比值,排除鼻子的深度或比值超出一定范围的局部最小点;如果还有剩余的局部最小点,则通过深度阈值切割出可能存在的人脸,并排除切割区域尺寸小于真实人脸尺寸的局部最小点;如果此时还有剩余的局部最小点,则认为图像中有人脸,否则认为图像中没有人脸。
  • 一种深度图像中人检测方法
  • [发明专利]图像处理装置和图像处理方法-CN02801877.X无效
  • 塩田哲郎;野田均 - 松下电器产业株式会社
  • 2002-03-28 - 2003-12-24 - H04N5/20
  • 根据视像亮度信号最大最小扩展动态范围的灰度校正中,有些显示图像得不到充分的校正效果。因此,直方图检测电路(2)、最大检测电路(3)和最小检测电路(4)分别对每场检测画面内所设定检测窗中的最大(Kmax)、最小(Kmin)和灰度方向的分布信息,在最大校正电路(5)和最小校正电路(6)根据直方图检测电路(2)的输出结果分别校正检测所得的最大(Kmax)和最小(Kmin),将其作为校正最大(Lmax)和校正最小(Lmin)输出。根据此校正最大(Lmax)和校正最小(Lmin)校正输入视像亮度信号。由此,能取得适应场面的最佳灰度校正效果。
  • 图像处理装置方法
  • [发明专利]视频信号噪音消除器-CN93119833.X无效
  • 黄德源 - 三星电子株式会社
  • 1993-10-30 - 1998-12-16 - H04N5/213
  • 视频信号噪音消除器,包括延迟电路,用于输出后继行、当前行和在前行视频信号;最小检测器,把后继行与当前行、当前行与在前行视频信号比较,输出电平较低的最小;最大选择器和最大检测器,各用于选择和输出电平较高的最大最小选择器,用于选择电平较低的最小;加法器,把最大、最小选择器的最大和最小输出相加,以输出含相关噪音的信号;减法器,从上述和信号中减去当前行视频信号,以输出不含噪音的视频信号。
  • 视频信号噪音消除
  • [发明专利]大型四足机器人对角小跑步态的规划方法-CN201410171765.1有效
  • 韩晓建;常楷;孙宇;刘溢 - 大连楚云天科技开发有限公司
  • 2014-04-25 - 2017-01-04 - G05D1/02
  • 本发明公开了一种大型四足机器人对角小跑步态的规划方法,一个完整的对角小跑步态周期T包含起始相位、T/4相位、T/2相位、3T/4相位和完成相位五个关键姿势,肘式关节型腿髋关节转角在支撑相时从最小(α‑Ah)变化到最大(α+Ah),摆动相时从最大(α+Ah)变化到最小(α‑Ah),膝关节转角在支撑相时不变,摆动相时先从最大π‑(α+β)变化到最小π‑(α+β)‑Ak,再从最小π‑(α+β)‑Ak恢复到最大π‑(α+β);膝式关节型腿髋关节转角在支撑相时从最大(α+Ah)变化到最小(α‑Ah),摆动相时从最小(α‑Ah)变化到最大(α+Ah),膝关节转角在支撑相时不变,在摆动相时先从最大π‑(α+β)变化到最小π‑(α+β)‑Ak,再从最小π‑(α+β)‑Ak恢复到最大π‑(α+β)。
  • 大型机器人对角小跑步态规划方法

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