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]一种对流天气的触发条件判断方法及装置-CN202010881777.9在审
  • 马继望 - 山东省气象台(山东省海洋气象台)
  • 2020-08-27 - 2020-11-20 - G06F17/15
  • 本申请提供一种对流天气的触发条件判断方法及装置,应用于天气预报领域,其中,对流天气的触发条件判断方法包括:获取天气数据;对天气数据进行多尺度子空间变换,得到低频尺度子空间对应的低频变换系数以及高频尺度子空间对应的高频变换系数;根据低频变换系数、所述高频变换系数以及天气数据确定低频尺度子空间向所述高频尺度子空间的动能正则传输数据;根据动能正则传输数据判断天气状况是否符合对流天气的触发条件。在上述方案中,将预报的天气数据分解到低频尺度和高频尺度中,通过计算低频尺度子空间与高频尺度子空间之间的能量传输过程来量化对流天气的触发条件,从而实现定量计算对流天气的触发条件,以提高对对流天气的预报的准确度
  • 一种对流天气触发条件判断方法装置
  • [发明专利]一种基于图像颜色空间特征的雾天检测方法-CN201210226642.4有效
  • 路小波;耿威;曾维理;周潞 - 东南大学
  • 2012-06-30 - 2012-11-14 - G06T7/40
  • 本发明是一种基于图像颜色空间特征的雾天检测方法,它包括如下步骤:第一步,通过视频图像或者单幅图像获取背景图片;第二步,对背景图片进行颜色空间转换,提取颜色空间特征:首先对背景图片进行颜色空间转换,从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,然后根据图像包含信息提取出HSV各个分量的特征;第三步,根据判定条件将图像包含天气信息划分为非雾天、小雾天气和大雾天气:首先若满足判定条件1,则为大雾天气,否则继续判定,其次若满足判定条件2,则为非雾天气,否则继续判定,最后若满足判定条件3,则为小雾天气,否则为大雾天气
  • 一种基于图像颜色空间特征检测方法
  • [发明专利]天气状态显示方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110321020.9在审
  • 张冠之 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2021-03-25 - 2021-06-25 - G06F9/451
  • 本申请公开了一种天气状态显示方法、装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:接收第一操作指令,其中,所述第一操作指令用于指示将显示的天气状态进行切换;响应于所述第一操作指令,获取待显示的目标天气状态;接收并显示从显示的当前天气状态变化至所述目标天气状态过程中的实时投影,其中,所述实时投影为预先建立的天气元素三维空间从所述当前天气状态对应的位置移动至所述目标天气状态对应的位置的过程在显示界面上的投影,所述天气元素三维空间中设置有至少一种天气背景元素,以提供一种沉浸式的天气状态显示效果
  • 天气状态显示方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种恶劣天气下小样本车牌检测方法-CN202210671981.7在审
  • 刘寒松;王永;王国强;刘瑞;翟贵乾 - 松立控股集团股份有限公司
  • 2022-06-15 - 2022-09-13 - G06V30/148
  • 本发明属于车牌检测技术领域,尤其涉及一种恶劣天气下小样本车牌检测方法,设计简洁的主干网络用于提取正负样本框,在训练时为常规天气数据构建多个正样本的嵌入空间表征以及负样本的嵌入空间表征,在测试时增加新的恶劣天气图像的正样本表征和负样本的嵌入空间表征,推近目标建议框距离与正样本嵌入空间的距离,拉大目标建议框与负样本嵌入空间的距离,最终通过此度量判断目标候选框是否为车牌,从而达到车牌检测的效果,不仅可以用来进行恶劣天气下小样本车牌检测,还可以用于多种小样本目标检测任务,在恶劣天气下的小样本数据检测精度可达96.5%,极大的提升了检测和分类效果。
  • 一种恶劣天气样本车牌检测方法
  • [发明专利]一种基于自监督预训练的天气预测方法及系统-CN202211346785.9在审
  • 宫永顺;贺甜甜;尹义龙 - 山东大学
  • 2022-10-31 - 2023-01-20 - G06Q10/04
  • 本发明涉及天气预测技术领域,提供了一种基于自监督预训练的天气预测方法及系统,包括:获取多段时间内多个天气站点的气象要素观测值,采用天气预测模型,得到每个天气站点的天气预测值;其中,天气预测模型使用包含时间、站点和天气变量特征三个维度的天气预测任务数据训练得到,具体的:基于不同站点之间的天气相似性和不同时间之间的天气相似性,通过对比自监督学习得到空间编码器和时间编码器;基于不同天气变量特征之间的关系,通过生成式自监督学习来对构造的缺失天气预测任务数据进行重构,得到上下文重建编码器;将预训练得到的空间编码器、时间编码器和上下文重建编码器迁移到天气预测模型中后,进行微调。提高了天气预测精度。
  • 一种基于监督训练天气预测方法系统

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