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]一种石墨烯电池导电性能检测系统-CN202111476999.3在审
  • 潘丽萍 - 潘丽萍
  • 2021-12-06 - 2022-04-05 - B07C5/344
  • 本发明公开了一种石墨烯电池导电性能检测系统,包括外壳,所述外壳内开设有工作腔,所述工作腔左侧内壁固设有翻转电机,所述翻转电机右端动力连接设有转轴,所述转轴与所述工作腔右侧内壁转动连接,所述转轴外周上下对称固设有连接块一,位于上方的所述连接块一上端固设有上检测箱,通过设置检测机构一和检测结构二,可以对石墨烯电池进行不同温度下的导电性能测试,同时还能测试石墨烯电池外表是否破损,通过设置分类机构,可以对不同检测结果的石墨烯电池自动分类收集,避免了检测完的石墨烯电池对可能会对工人伤害的情况,同时收集效率较高无需工人操作,降低了人工成本。
  • 一种石墨电池导电性能检测系统
  • [发明专利]一种核电站关键设备的定点检测和预警系统-CN202111591145.X在审
  • 张怡;李陈;张加万 - 天津大学
  • 2021-12-23 - 2022-04-01 - G21D3/06
  • 本发明涉及核电站监测系统领域,公开了一种核电站关键设备的定点检测和预警系统,包括:检测端、特征数据库、智能诊断平台以及数据交互端,检测端用于检测关键设备的运行工况并生成检测信号;特征数据库包括每一特征标识对应的关键设备;采集端用于采集待测点的泄漏数据信息;智能诊断平台配置有信号处理模块以及预警处理模块,信号处理模块能够判断检测信号是否异常,当判断结果为信号异常时,采集端采集对应关键设备待测点的泄漏数据信息;预警处理模块能够根据泄漏数据信息生成预警处理任务
  • 一种核电站关键设备定点检测预警系统
  • [发明专利]一种作物病害叶片叶绿素含量测定装置-CN202111375421.9在审
  • 陈炳超;陈刚 - 南宁师范大学;南宁市绿洲景观园林建设工程有限责任公司
  • 2021-11-19 - 2022-02-25 - G01N21/25
  • 本发明属于农作物观测技术领域,公开了一种作物病害叶片叶绿素含量测定装置,包括卫星遥感模块、服务器模块、遥感图像处理模块、作物病害识别模块、光谱检测模块、叶绿素含量评估模块和主控模块;作物病害识别模块用于对作物的病害级别进行检测识别;光谱检测模块利用地面光谱仪对检测区域的作物叶片进行光谱检测,并将所得的叶片光谱输入叶绿素含量估算模块;叶绿素含量评估模块对叶片光谱进行叶绿素含量的估算。本发明在作物叶片叶绿素含量估算中引入遥感技术,获取作物叶片叶绿素含量,可以有效提高作物病害的遥感测定精度,解决了病害作物的叶绿素检测结果精度低的问题,可以实现农作物病害的快速识别和统计分析,提高病害防控效率
  • 一种作物病害叶片叶绿素含量测定装置
  • [发明专利]一种空气环境检测设备-CN202111367889.3在审
  • 何志安 - 何志安
  • 2021-11-18 - 2022-03-01 - G01N33/00
  • 本发明属于环境检测技术领域,尤其涉及一种空气环境检测设备,它包括滑道、支杆、放入通道、气泵、收集箱、收集胶囊,本发明中将滑道布置在高污染范围内,收集胶囊为6到7个左右且根据放入的顺利依次标有编号,在收集完成后,收集胶囊从滑道的出口端滑出收集在底面为软材料的收集箱内,收集完成后将收集胶囊放入专门的检测装置内进行检测;相比于传统的需要布置6到7个传感器来说,本发明只需要一个含有传感器的设备且不需要布置在污染区域内,将6到7个收集胶囊检测出的结果传输到检测设备内即可,大大降低了成本。
  • 一种空气环境检测设备
  • [发明专利]基于背景信息的图像显著性检测方法-CN202111326016.8在审
  • 胡然;钱俊;廖宇;黄家兴 - 武汉大学
  • 2021-11-10 - 2022-03-01 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种基于背景信息的图像显著性检测方法。首先计算待检测图像的基于低水平特征的图像显著性特征图,随后对图像进行分割形成超像素块,并将图像边缘的超像素块标记为背景区域,利用流行排序算法得到基于背景信息的图像显著性特征图,并对其进行量化评估获取背景信息可靠度值,最后利用背景信息可靠度值指导基于低水平特征与基于背景信息的图像显著性特征图的融合,得到最终的待检测图像检测结果。本发明提出的方法考虑图像的背景信息,能够较好地弥补基于低水平特征的图像显著性检测算法对于图像背景信息应用的缺失,有效提升基于低水平特征的图像显著性检测算法精度。
  • 基于背景信息图像显著检测方法

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