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]一种微调距离确定方法、装置及电子设备-CN202310020405.0在审
  • 许庆金;王宝文 - 阳光新能源开发股份有限公司
  • 2023-01-06 - 2023-04-07 - G06T7/00
  • 方法包括:根据待安装屋顶的初始边界和屋顶信息确定阵列边界和柱脚边界;根据伏阵列确定目标阵列角点集合和多个柱脚点;根据阵列边界和目标阵列角点集合确定阵列边界可移动距离;根据柱脚边界和各柱脚点确定柱脚边界可移动距离;根据阵列边界可移动距离和柱脚边界可移动距离确定伏阵列安装位置的微调距离。该方法通过确定伏阵列的阵列边界和柱脚的柱脚边界,再根据阵列角点和柱脚点确定阵列边界和柱脚边界的可移动距离,以基于可移动距离确定用于伏阵列安装位置微调的微调距离,从而用于实现伏阵列安装位置的微调。
  • 一种微调距离确定方法装置电子设备
  • [发明专利]DR图像的裁剪方法-CN201210370675.6在审
  • 郭朋;康雨 - 深圳市蓝韵实业有限公司
  • 2012-09-29 - 2014-04-09 - G06T7/00
  • 本发明公开一种DR图像的裁剪方法,其包括步骤:对DR图像进行下采样得到图像B;在图像B中初步确定束器的边界图像O;判断图像O中每条边界的长度T[i]是否满足TX[i]>c3*width或TY[i]>c4*height,若是,则将该边界判为束边界,返回边界坐标;若不是,则转入下一步骤;根据DR图像中束器区域的灰度局部特征,判断某条假设边界是否满足灰度局部特征的边界条件,若是,则将该假设边界判为束边界,返回边界坐标,否则返回DR图像的边界坐标;根据获得的边界坐标裁剪DR图像。本发明采用多分辨率的方式在DR图像中定位束边界,可以提高DR图像的裁剪效率;通过基于DR图像的灰度局部特征确定最终的束边界,提高了DR图像裁剪的准确性。
  • dr图像裁剪方法
  • [发明专利]背光组件-CN201210470843.9有效
  • 河尚佑;河周和 - 三星显示有限公司
  • 2012-11-20 - 2016-11-23 - G02F1/13357
  • 本发明公开了一种背光组件,该背光组件包括容器和光源部,容器具有出射边界出射边界出射。容器包括支持第一光源和第二光源的第一光源支持部和从第一光源支持部延伸的反射体。反射体反射来自第一光源和第二光源的以向光出射边界引导。光源部包括第一光源和第二光源。第一光源被设置在出射边界的下方并产生光。第二光源与第一光源沿第一方向分隔开第一距离。第一方向与出射边界基本平行。第二光源与出射边界沿第二方向分隔开第一深度。第二方向基本垂直于出射边界
  • 背光组件
  • [发明专利]分散式伏发电站的管理系统-CN202210435178.3有效
  • 李俊锋;何燕琼 - 南通腾顺太阳能电力科技有限公司
  • 2022-04-24 - 2022-07-05 - H02J3/46
  • 本发明公开了分散式伏发电站的管理系统,属于分散式伏电站管理技术领域,包括采集分析模块、调度模块、安全模块和服务器;所述采集分析模块用于采集伏发电站信息并进行相应的分析,建立伏管理模型,在伏管理模型中绘制区域边界线,区域边界线包括用户边界线、楼栋边界线和线路边界线;获取各个区域边界线内的用电量,并将获取的用电量标记在对应的区域边界线内,根据楼栋边界线和线路边界线的用电量设置对应的楼栋跨界值和线路跨界值,将设置的楼栋跨界值和线路跨界值标记在伏管理模型中的对应位置上;对光伏发电站周边的用户进行优先级排序,获得用户优先级,从每个伏发电站的最高用户优先级进行用户边界线合并。
  • 分散式光伏发电站管理系统
  • [发明专利]一种基于运动边界指导的深度学习流估计方法-CN201711378159.7在审
  • 罗良华;徐巧鸽;肖玉虎 - 湖南丹尼尔智能科技有限公司
  • 2017-12-19 - 2018-05-08 - G06T7/246
  • 本发明公开一种基于运动边界指导的深度学习流估计方法,属于图像处理领域。包括以下步骤:构建流估计的深度学习数据集;构建基于运动边界指导的深度学习流估计模型,该模型包括流估计模块、运动边界估计模块、导向滤波权值生成模块和导向滤波模块;利用数据集对深度学习模型进行训练,得到训练完成的深度学习模型;直接将待估计流的图像输入训练完成的深度学习模型,快速估计出流。本发明的方法利用深度学习模型自动学习图像中运动边界图像和流图像的图像特征,同时将运动边界估计和流估计融合到一个整体框架中,利用运动边界估计结果指导对初始流做导向滤波,可进一步提升流估计的精度,并缩短流估计所需的时间
  • 一种基于运动边界指导深度学习估计方法
  • [发明专利]一种基于条几何特征突变的目标边界提取方法-CN201710593197.8有效
  • 刘巍;赵海洋;叶帆;张致远;兰志广;张洋;马建伟;贾振元 - 大连理工大学
  • 2017-07-20 - 2019-12-17 - G06T7/521
  • 本发明一种基于条几何特征突变的目标边界提取方法属于视觉测量领域,涉及一种基于条几何特征突变的目标边界提取方法。该方法首先采用激光结合双目视觉的方式获得获取激光光条图像,根据实际测量过程中存在的边界条情况,建立三类边界模型。利用差分运算对边界特征向量进行求导,得到粗提取的目标边界特征点坐标;再根据矩不变原理,得到精提取的目标边界特征点坐标,实现目标边界的快速、高精度的提取。该方法克服了现有边界提取过程中条两端边界处会产生很多噪点,由于空间位置关系的影响,激光光条呈现弯折、错位或断开不连续等现象;条呈现的灰度分布水平和宽度也不一样等问题,实现目标边界的快速、高精度的提取
  • 一种基于几何特征突变目标边界提取方法

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