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]一种基于自编码器的红外仿真图像质量评估方法-CN202210501002.3在审
  • 李波;赵磊;陈佳豪;韦星星;武嘉妮 - 北京航空航天大学
  • 2022-05-09 - 2022-08-12 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于自编码器的红外仿真图像质量评估方法,包括将真实红外图像进行网格化,水平方向竖直方向均匀化采样,得到真实红外图像网格图;将真实红外图像网格图输入至自编码器,对真实红外图像网格图进行训练,直至自编码器损失值收敛;将待评估的仿真红外图像进行与真实红外图像相同的网格化操作后输入训练好的自编码器中,输出每个仿真红外图像网格图的重构图,计算仿真红外图像网格图与对应的重构图的损失值,从而计算得到每一张仿真红外图像对应的所有仿真红外图像网格图损失的平均值;根据预先设置的分数阈值,对所有仿真红外图像损失平均值进行筛选,得到高真实性仿真图像。本发明能对仿真红外图像进行有效的质量评估。
  • 一种基于编码器红外仿真图像质量评估方法
  • [发明专利]一种低质量指纹图像的增强处理方法-CN202310888581.6在审
  • 赵生慧;朱之强;赵亮;刘进军;赵玉艳 - 滁州学院
  • 2023-07-19 - 2023-10-03 - G06V40/12
  • 本发明公开了一种低质量指纹图像的增强处理方法,涉及图像处理技术领域,该方法包括:基于指纹图像生成软件制作数据集;构建迁移学习第一阶段和第二阶段的网络结构;基于由全局损失函数和局部损失函数构成的损失函数对第一阶段和第二阶段的UNet++网络进行训练;利用训练完成的第二阶段UNet++网络对待增强的低质量指纹图像进行增强。本发明基于全局和局部差异设计损失函数,使得模型可以学习到指纹脊线等局部细节,提高了指纹图像增强时对指纹脊线方向估计的准确性;除此之外,通过迁移学习训练UNet++网络模型,确保模型能够学习到足够的数据样本
  • 一种质量指纹图像增强处理方法
  • [发明专利]一种结合物理先验与深度学习的水下图像增强方法-CN202310540188.8有效
  • 董兴辉;齐昊 - 中国海洋大学
  • 2023-05-15 - 2023-08-18 - G06T5/50
  • 一种结合物理先验与深度学习的水下图像增强方法,包括收集数据集,根据水下图像退化模型与透射率和背景光系数构建局部信息提取分支与全局信息提取分支,利用残差学习模块进行特征融合,完成网络构建,训练该网络时,使用结合正向损失、逆向损失与无参考先验损失的联合损失函数,训练好的网络,输入退化的水下图像,输出增强后的水下图像。通过使用人工选择的增强图像作为参照,并利用多种目标函数对网络的训练进行约束,可以实现对水下图像进行高质量的增强,并且具有良好的泛化性,可以应对现实中复杂多样的水下场景,有效地提升各种水下退化图像的质量
  • 一种结合物理先验深度学习水下图像增强方法
  • [发明专利]一种热损失检测方法及装置-CN202010913329.2有效
  • 郑培钧;刘鹏;刘懿莹 - 华北电力大学扬中智能电气研究中心
  • 2020-09-03 - 2023-10-24 - G06F30/20
  • 本申请涉及供热系统技术领域,尤其涉及一种热损失检测方法及装置,获取供热设备的运行信息、实时水温信息和空气温度信息;根据实时水温信息和预设的水温阈值,确定散热总时间,并根据散热总时间、水温阈值和空气温度信息,确定供热设备的散热系数;根据预设的水的比热容、运行信息中的产热量、预设的水温最大值、空气温度信息、散热系数和散热总时间,确定供热设备的热水管道内水的总质量;根据水的比热容、水的总质量、水温最大值、空气温度信息、散热系数和散热总时间,确定供热设备的热损失,这样,无需测量供热设备的物理信息,根据运行信息、实时水温信息和空气温度信息,就能够计算得到供热设备的热损失,降低了热损失的计算难度。
  • 一种损失检测方法装置
  • [发明专利]形状自适应的旋转目标检测方法、系统、介质及计算设备-CN202111139418.7在审
  • 薛健;侯利萍;吕科;李雨秋 - 中国科学院大学
  • 2021-09-26 - 2022-01-04 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种形状自适应的旋转目标检测方法、系统、介质及计算设备,其包括:获取目标检测网络的物体的输入图像及标签,通过骨架特征提取网络得到输入图像的多尺度特征图,多尺度特征图上所有的预测框作为样本;为样本分配正负标签,计算分配为正的样本的质量;将计算得到的正样本的质量作为损失的加权并计算损失,训练目标检测网络模型到损失趋于平稳后得到目标检测网络训练权重;输入待检测的目标图像,得到的权重预测待检测图像中的所需检测的目标,标出目标的定位框以及分类本发明能自适应物体形状信息来动态选择正负样本并对选取的正样本的质量进行估计,以提升模型对物体尤其是狭长物体的检测性能,可以在计算机视觉领域中应用。
  • 形状自适应旋转目标检测方法系统介质计算设备
  • [发明专利]基于VAWGAN-AC的多对多语音转换方法-CN201910268596.6有效
  • 李燕萍;徐东祥;石杨;张燕 - 南京邮电大学
  • 2019-04-04 - 2023-01-31 - G10L25/18
  • 包括了训练部分和转换部分,使用了条件变分自编码器和生成对抗网络(VAWGAN)与辅助分类生成对抗网络(ACGAN)相结合的方式来实现语音转换系统,通过在VAWGAN的鉴别器中添加辅助分类信息来增加输出分类与真实分类的损失计算,使生成的频谱与其所属的类别一一对应,得到分类损失并添加到生成器与鉴别器的损失函数中,从而对生成器添加类别约束,进一步提升生成器生成频谱的质量,减少转换过程中带来的噪声,能够较好地提升语音转换后的质量和个性相似度,实现高质量的语音转换。
  • 基于vawganac语音转换方法

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