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]一种将连续体拓扑优化结果转换为杆系结构的方法-CN202110531889.6有效
  • 徐安;李恕民;赵若红;傅继阳;吴玖荣;刘爱荣;邓挺 - 广州大学
  • 2021-05-17 - 2022-06-10 - G06F30/13
  • 本发明公开了一种将连续体拓扑优化结果转换为杆系结构的方法,包括下述步骤:采用SIMP密度插值模型进行拓扑优化;将拓扑优化结果二值化处理,得到拓扑二值图;对拓扑二值图进行边界扩充,构建e‑8邻域检测模型,利用骨架提取算法提取拓扑骨架图;设置第一约束准则;根据骨架节点判断模型对拓扑骨架图的骨架单元提取得到骨架节点图;设置合并准则合并相近骨架节点;设置第二约束准则;任意两个骨架节点之间采用线性插值生成杆件,基于e‑8邻域检测模型检测杆件路径上的8邻域的单元值情况,识别并保留杆件最终生成杆系结构。本发明提出完整的识别杆件的准则,实现计算机自动识别杆件并生成杆系结构,使拓扑优化结果便于进行建筑结构设计。
  • 一种连续拓扑优化结果转换结构方法
  • [发明专利]车身骨架拓扑优化方法、装置、设备及介质-CN202010993955.7有效
  • 杨易;韩征彤;胡洪波;郑乐典 - 湖南大学
  • 2020-09-21 - 2022-11-01 - G06F30/15
  • 本发明一个或多个实施例提供一种车身骨架拓扑优化方法、装置、设备及介质,其中的方法包括:获取车身骨架的三维模型,将所述三维模型导入有限元分析系统以建立车身骨架有限元模型,以基结构法在所述车身骨架有限元模型的节点间添加杆件,得到拓扑优化模型;确定车身骨架的优化目标材料、材料变量以及约束条件;根据所述车身骨架的优化目标、材料变量以及约束条件,通过所述拓扑优化模型结合预设算法得到所述车身骨架的目标优化结构。本发明通过引入材料变量的方式,从车身骨架结构包括的所有可行拓扑方案中根据实际需求求解出最优的目标优化结构,具有较高的工程实用性和广阔的应用前景。
  • 车身骨架拓扑优化方法装置设备介质
  • [发明专利]一种基于树形结构拓扑图的三维体数据检索方法-CN202010121251.0有效
  • 王映辉;张缓缓;薛香莲 - 西安理工大学
  • 2020-02-26 - 2023-03-14 - G06F16/51
  • 本发明公开了一种基于树形结构拓扑图的三维体数据检索方法,具体为:步骤1,获取体数据子分界面,构建有向骨架树,对体数据的骨架和脊谷进行特征表示,构建树形结构拓扑图并对其进行向量表示,实现体数据内部结构的三维空间特征的表征;步骤2,分别计算基于有向骨架树的特征向量、骨架的特征向量、脊谷特征向量两个体数据的相似度相似度,然后计算基于树形结构拓扑图的特征向量相似度;步骤3,计算不同体数据其树形结构拓扑图向量间的相似度,基于获取的相似度本发明解决了现有体数据检索方法会导致体数据的三维空间信息、形状信息及拓扑关系丢失,能有效地实现了三维体数据模型的检索。
  • 一种基于树形结构拓扑三维数据检索方法
  • [发明专利]一种利用影像拓扑骨架的无人机影像快速匹配方法-CN201310264647.0有效
  • 吴立新;许志华 - 吴立新;许志华
  • 2013-06-28 - 2013-09-18 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种利用影像拓扑骨架的无人机影像快速匹配方法:首先,利用无人机航拍时记录的飞控数据判断影像间的重叠关系,构建影像拓扑结构;其次,统计每张影像的拓扑连接数,以此作为判断影像重要性的权重,对影像降序排列,生成序列化表;再次,基于影像间的拓扑关系将影像集动态划分层,并根据上下层影像间的拓扑关系调整影像匹配的先后顺序,同时,删减层内影像间的连接关系,但保持层与层影像集之间的拓扑连接,逐层迭代,提取出影像拓扑骨架图;最后,利用影像拓扑骨架图按匹配顺序表指导影像快速匹配,确定影像间的变换矩阵,可为进一步全景影像拼接奠定基础。
  • 一种利用影像拓扑骨架无人机快速匹配方法
  • [发明专利]一种基于图卷积网络的人体行为识别方法及系统-CN201911070446.0有效
  • 朱光明;张亮;杨露;李洪升;沈沛意;宋娟 - 西安电子科技大学
  • 2019-11-05 - 2022-07-26 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种基于图卷积网络的人体行为识别方法及系统,识别方法包括:从包含人体行为的图像中提取人体骨架信息,获取人体关节点位置信息序列,构建人体骨架的任意长度拓扑图序列;通过基于拓扑可学习图卷积的时空图卷积网络对拓扑图序列进行特征提取和拓扑结构的自适应演化,得到融合局部时空特征的节点新特征和具有新拓扑结构拓扑图序列;通过图卷积长短期记忆神经网络进行特征提取;利用全局池化操作得到全局时空特征;通过分类器基于全局时空特征进行人体行为识别。本发明直接学习整个图的特征,将图卷积中的权重矩阵扩大到整个拓扑结构,学习图中任意两节点之间的关系,而不受拓扑结构的限制,识别准确率高。
  • 一种基于图卷网络人体行为识别方法系统
  • [发明专利]一种基于多维动态拓扑学习图卷积的骨架动作识别方法-CN202211582847.6在审
  • 曹立京;罗会兰;包中生;黄国辉 - 江西理工大学
  • 2022-12-09 - 2023-05-09 - G06V40/20
  • 本发明提供了一种基于多维动态拓扑学习图卷积的骨架动作识别方法,涉及计算机视觉领域。该基于多维动态拓扑学习图卷积的骨架动作识别方法包含三个组成部分:纯粹节点拓扑学习图卷积、动态时序特异性拓扑学习图卷积、通道特异性拓扑学习图卷积。其中,动态时序特异性拓扑学习图卷积中我们提出动态骨架拓扑建模方法,用以高效地建模富含全局时空拓扑特征的动态骨架拓扑。并且使用了多尺度时间卷积来获取多尺度时间特征。此外,为了对骨架数据的空间信息进行补充,我们额外引入了相对节点数据和相对骨骼数据进行多流网络的融合。该模型能够提取到更加全面有效的动作特征,感知更加细微的动作差别,值得大力推广。
  • 一种基于多维动态拓扑学习图卷骨架动作识别方法
  • [发明专利]适用于复杂多腔三维模型的骨架线提取方法-CN202111411945.9在审
  • 陈端端;程国良;张栩阳;李振锋;梁世超;张薛欢 - 北京理工大学
  • 2021-11-25 - 2022-03-01 - G06T7/10
  • 本发明涉及一种适用于复杂多腔三维模型的骨架线提取方法,以体素模型作为输入,首先基于拓扑细化算法,通过并行迭代细化,逐步删除不影响局部连接关系的简单体素点,得到单像素宽的基础骨架线;其次,依据距离关系对基础骨架线构建无向图模型,通过前处理去除图中处于模型外部或者离群位置的边;随后,迭代检测合并图中较小的基础环状结构并结合顶点的度以及长度信息,去除骨架线中局部冗余边和毛刺状噪声边。最后,采用滑动平均算法和B样条曲线分段拟合骨架线上各个区段,得到平滑的、符合模型拓扑结构骨架线。本发明结果准确且鲁棒性强,在有关三维模型形变、拓扑学以及形态获取等应用方面可以起到非常重要的作用。
  • 适用于复杂三维模型骨架提取方法

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