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]一种基于GAN网络的深度学习跨项目软件缺陷的预测方法-CN202110673062.9在审
  • 邢颖;钱晓萌;于秀丽;林婉婷;吴澍 - 北京邮电大学
  • 2021-06-17 - 2021-09-21 - G06F11/36
  • 本发明提供一种基于GAN网络的深度学习跨项目软件缺陷的预测方法。通过深度遍历抽象语法树提取出token向量;对token向量进行词嵌入,得出每个单词对应的词向量,并用词向量替代token向量中的token,把token向量转化为数值向量;将源项目对应的数值向量作为输入,训练源编码器和源分类器;将目标项目对应的数值向量作为输入,将目标编码器的初始参数设定为与训练好的源编码器的参数相同;将训练好的源编码器的输出特征作为GAN网络中的真实数据,然后将目标编码器的输出特征作为虚假数据,通过GAN网络的鉴别器进行训练;用训练好的源分类器对目标编码器的输出特征进行分类;输出分类结果。本发明提供的跨项目软件缺陷的预测方法,速度快,准确率高。
  • 一种基于gan网络深度学习项目软件缺陷预测方法
  • [发明专利]一种基于残差网络和知识编码的锯链缺陷检测方法-CN202310321223.7在审
  • 张福豹;刘苏苏;吴婷;陈励威 - 南通大学
  • 2023-03-29 - 2023-07-14 - G01N21/95
  • 本发明涉及工业检测技术领域,尤其涉及一种基于残差网络和知识编码的锯链缺陷检测方法,包括:步骤1、图像分割:将采集到的高分辨率锯链图像通过自适应图像分割算法提取零件关键区域,获得实时锯链零件的分割图和位置信息;步骤2、特征提取:将分割图传入基于残差网络ResNet34的深度学习模型中,采用迁移学习的方式提高训练效率,分类网络提取零件类别特征和颜色特征,完成零件分割图的分类工作;步骤3、缺陷检测和定位:通过知识编码的方式将分割图提取的特征以实时矩阵的形式表示,标准锯链的特征以标准矩阵的形式表示,实时矩阵与标准矩阵通过矩阵运算的方式判断缺陷,并结合位置矩阵完成缺陷定位。本发明能够完成缺陷的检测与定位,检测效率高。
  • 一种基于网络知识编码缺陷检测方法
  • [发明专利]基于RADS模型的小样本板坯缺陷数据增强与识别方法-CN202310404365.X在审
  • 付天杰;李培玉;甘春标 - 浙江大学
  • 2023-04-17 - 2023-07-28 - G06T5/00
  • 本发明涉及冶金炼钢技术领域,旨在提供一种基于RADS模型的小样本板坯缺陷数据增强与识别方法。该模型包括依次连接的编码器模块、解码器模块和辨别器模块,各模块分别具有由卷积层和连接层组成的神经网络结构;在将缺陷样本图像输入RADS模型后,各模块依次提取图像的特征向量并向后输出;在辨别器模块的输出中,基于正态分布噪声生成的RGB图像将被再次编码解码处理后输入辨别器模块,以此方式实现循环迭代以增强样本数量。本发明能解决神经网络中不同类别样本数量不一致导致的难以一起收敛从而需要重复训练的缺陷,只用训练一次就可以同时得到不同类别样本的相关数据增强模型;既可以生成图像,又可以实现缺陷识别,提高板坯缺陷识别效率。
  • 基于rads模型样本缺陷数据增强识别方法
  • [发明专利]一种白酒包装缺陷检测方法及系统-CN202310659656.3在审
  • 杨强;乔少杰;张桃;廖海;胡隆河;韩楠 - 宜宾学院;成都信息工程大学
  • 2023-06-05 - 2023-09-01 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种白酒包装缺陷检测方法及系统,解决了现有技术无法自动识别检测出白酒包装存在缺陷的问题,采用无监督学习聚类算法对获取到的白酒包装图像的包装缺陷点进行自动识别与标注,生成白酒包装图像的局部掩码特征向量和全局掩码特征向量;利用转换器神经网络所包括的多个像素编码器对包装缺陷点的局部掩码特征向量和全局掩码特征向量进行联合编码处理,得到白酒包装图像的浅层像素特征向量;利用转换器所包括的解码器创建聚类注意力机制,利用聚类注意力机制对浅层像素特征向量进行重建,得到白酒包装图像的深层像素特征向量;利用全连接神经网络对深层像素特征向量进行分类与回归处理,得到白酒包装缺陷的检测结果。
  • 一种白酒包装缺陷检测方法系统

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