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]一种全局优化与多约束条件迭代的3D彩色点云方法-CN202010295862.7有效
  • 任小玲;陈逍遥;郭晓蓉 - 西安工程大学
  • 2020-04-15 - 2023-04-07 - G06T7/33
  • 本发明公开了一种全局优化与多约束条件迭代的3D彩色点云方法。首先,采用基于标记的多状态离群算法有效剔除噪声、离群点及离群点簇后;其次,利用PSO粒子群优化算法对其进行初步粗处理;再次,使用蚁群优化算法对其进行全局优化处理;最后,采用全局多约束条件迭代最近点精确算法对其进行精处理在粗过程中,利用蚁群优化算法对其结果进行全局优化,不仅减少粗的错误配对,提高了粗精度,还为后续的精处理初始化一个精度较高的初始值,进而缩短整个的时间;在精过程中,采用对应点之间欧氏距离和曲率双约束条件ICP迭代精处理,使得的精度得到一定的提高。
  • 一种全局优化约束条件彩色点云配准方法
  • [发明专利]基于算法的毛坯质量包容性分析和余量优化方法-CN202110904728.7有效
  • 吴宝海;张阳;刘广鑫;张莹;张钊 - 西北工业大学
  • 2021-08-07 - 2023-01-24 - G06F30/17
  • 本发明涉及一种基于算法的毛坯质量包容性分析和余量优化方法,属于数控加工制造技术领域。包括以下步骤:对毛坯进行扫描得到毛坯测量点集;毛坯测量点中面特征点集选取;构造双重包围盒搜索对应准点;建立加工余量优化统一数学模型;建立“粗‑无约束‑余量约束”的层次优化策略对余量优化模型求解;基于改进的ICP求解无约束;基于PSO求解余量约束,通过罚函数的方法将约束优化问题转化为无约束优化问题,进而采用PSO启发式搜索算法求解;调整毛坯的装夹定位参数,使其计算出在满足包容性要求的同时加工余量尽可能均匀分布的装夹定位参数;导出加工余量优化后的加工余量分布图和毛坯最佳装夹定位参数。
  • 基于算法毛坯质量包容性分析余量优化方法
  • [发明专利]混沌启发式搜索优化的弓网图像方法及装置-CN201810896726.6有效
  • 张文生;郭肇禄;杨阳;谢刚;魏波 - 中国科学院自动化研究所
  • 2018-08-08 - 2021-08-10 - G06T7/33
  • 本发明涉及图像处理技术领域,并提出了一种混沌启发式搜索优化的弓网图像方法及装置,旨在解决人工蜂群优化算法应用于弓网图像准时容易出现收敛速度慢,精度不足的技术问题。为此目的,本发明中的混沌启发式搜索优化的弓网图像方法包括:根据预设的参考弓网图像,生成初始种群;初始种群中的每个个体存储有预定数目个参数;利用混沌启发式搜索算法优化弓网图像的参数;利用参数对待弓网图像进行空间变换,得到的弓网图像。本发明可以增强算法的局部搜索能力,加快算法的收敛速度,提高弓网图像的精度。
  • 混沌启发式搜索优化图像方法装置
  • [发明专利]骨盆的方法、装置、计算机可读存储介质和处理器-CN202210189357.3有效
  • 李超 - 北京壹点灵动科技有限公司
  • 2022-03-01 - 2022-06-14 - G06T7/00
  • 本申请提供了一种骨盆的方法、装置、计算机可读存储介质和处理器,该方法包括:根据M个第一标记点对骨盆的三维模型与实际骨盆进行,得到一次模型和一次矩阵;根据N个第二标记点对一次模型与实际骨盆进行,得到二次模型和二次矩阵;删除第一误差大于误差阈值的第二标记点,并确定剩余的第二标记点为第三标记点;根据多个第三标记点对一次模型与实际骨盆进行,得到三次模型和三次矩阵;确定第一误差的平均值和第二误差的平均值中较小的对应的矩阵为优化矩阵;确定优化矩阵对应的模型为优化模型。该方法解决了现有技术中骨盆的误差大的问题。
  • 骨盆方法装置计算机可读存储介质处理器
  • [发明专利]一种果树树冠三维点云自动化方法及重构方法-CN201811558734.6有效
  • 郑立华;廖崴;李民赞;杨玮;孙红 - 中国农业大学
  • 2018-12-19 - 2021-02-23 - G06T7/33
  • 本发明实施例提供一种果树树冠三维点云自动化方法及重构方法,该方法包括:预设参数,按照预设规则进行迭代优化,利用优化参数进行点云参数包括初参数、提纯匹配参数和精参数;预设规则为效果评价指标,按照优先级顺序,包括NARF关键点重叠率、NARF关键点离散率及NARF关键点距离误差;对初后的源点云与目标点云进行迭代精,在满足预设择优参数时,停止迭代,获得两片点云精结果。本发明实施例通过预设的效果评价指标优化参数,可实现自动化的点云图像,克服了现有同一参数无法适用于不同点云对的缺陷,大大提高了的精度,实现了全自动化,提高了效率。
  • 一种果树树冠三维自动化方法
  • [发明专利]光学三维测量中多视点云数据的全局优化方法-CN201010255361.2无效
  • 周波;孟祥林;何万涛;赵灿 - 黑龙江科技学院
  • 2010-08-17 - 2010-12-01 - G06T17/00
  • 光学三维测量中多视点云数据的全局优化方法,属于数字图像处理技术领域,解决特征标记点测量法中对公共标记点的测量存在偏差的问题。数据过程为:将待数据向目标数据进行,获得结果数据,将结果数据作为下一次的目标数据;选择第i个视点作为待视点,该视点的待测物体的二维测量数据作为待数据,然后重复上述数据过程,直到所有视点都作为待转换视点完成数据为止;过程中利用光束平差法计算待优化的坐标变换向量。本发明实现了光学三维测量中多视点云数据的全局优化,适用于待测物体三维测量。
  • 光学三维测量视点数据全局优化方法
  • [发明专利]基于全局最优的脊柱矩阵的确定方法及装置-CN202310582723.6在审
  • 张逸凌;刘星宇 - 北京长木谷医疗科技股份有限公司;张逸凌
  • 2023-05-22 - 2023-09-08 - G06T7/00
  • 本发明提供了一种基于全局最优的脊柱矩阵的确定方法及装置,方法包括:提取数量相同的多个术前准点与多个术中准点;基于术前准点集P和术中准点集Q,确定优化函数中的目标特征参数;基于确定目标特征参数之后的优化函数,确定目标配矩阵。上述方法,在提取到数量相同的术前准点与术中准点之后,可以确定出优化函数的目标特征参数,从而有效的过滤掉噪声点的影响,进而基于确定目标特征参数之后的优化函数,能够准确的确定出多个术前准点与多个术中准点对应的目标配矩阵基于该目标配矩阵,在对脊柱进行准时,能够提高的准确性,减小了过程中产生的误差,提高了精度,有效的保证了精度。
  • 基于全局最优脊柱矩阵确定方法装置
  • [发明专利]方法及装置、存储介质及电子设备-CN202310994089.7有效
  • 冯彦彰;申一君;郑贺亮;刘兴业;顾席铭;陈亚刚;陈庸非 - 北京爱康宜诚医疗器材有限公司
  • 2023-08-08 - 2023-10-27 - G06T7/33
  • 本申请实施例提供了一种方法及装置、存储介质及电子设备,其中,该方法包括:使用第一矩阵对骨对象上的远端点、骨对象上的多个精准点、骨对象上与指示模型上的粗指示点对应的采集点集进行仿射变换,得到变换结果;在确定变换结果对应的多个子链的情况下,通过目标算法对多个子链进行优化,得到多个优化结果;从多个优化结果中确定出满足预设迭代退出条件的目标结果,并获取目标结果对应的第二矩阵;基于第一矩阵和第二矩阵确定骨对象对应的矩阵,以使用矩阵对骨对象上执行的目标操作进行。通过本申请,解决相关技术中的无法实现高精度的,且流程中的初步要求高,结果全局优化性差的问题。
  • 方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]一种对抗方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110035984.7在审
  • 曹文明;罗毅;邹文兰 - 深圳大学
  • 2021-01-12 - 2021-05-07 - G06T7/33
  • 本发明公开了一种对抗方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括:获取医学影像图像以及对应的解剖分割图像,对所述医学影像图像和解剖分割图像进行预处理,得到数据集,解剖分割图像中包括至少一解剖分割图像区域;利用数据集对网络和判别网络进行学习;根据网络和判别网络的输出结果为所述网络构建第一损失函数,以及通过判别网络和网络对抗学习为判别网络构建第二损失函数;利用第一损失函数和第二损失函数分别对网络和判别网络进行反馈优化,并利用优化后的网络对指定的医学影像图像进行处理。本发明通过判别网络和网络之间的对抗学习,使网络反馈优化后的参数更加准确,从而提高精度。
  • 一种对抗方法装置计算机设备存储介质

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