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]一种基于深度学习的降雪区域检测系统-CN202310714877.6在审
  • 吴婷婷;刘庆 - 安徽理工大学
  • 2023-06-15 - 2023-09-12 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种基于深度学习的降雪区域检测系统,包括:图像获取模块、模型构建模块、检测模块,其中图像获取模块、模型构建模块、检测模块依次连接;图像获取模块,用于获取降雪区域的遥感影像;模型构建模块,用于构建检测网络模型,其中云检测网络模型包括:自适应特征融合模块和高级语义信息引入模块;自适应特征融合模块,用于融合不同尺寸、不同级别的特征,高级语义信息引入模块,用于对融合后的特征嵌入高级语义信息;检测模块,用于将待测遥感影像输入至检测网络模型中,模型输出含有检测结果的遥感影像。本发明通过检测网络模型能够准确地对雪混合区域的影像检测的区域,提高了雪覆盖区域的检测精度。
  • 一种基于深度学习降雪区域检测系统
  • [发明专利]一种遥感影像云量检测方法及系统-CN202211631883.7在审
  • 王密;项韶 - 武汉大学
  • 2022-12-19 - 2023-04-04 - G06V10/764
  • 本发明提供一种遥感影像云量检测方法及系统,包括进行遥感影像检测数据集构建,并划分检测训练集、验证集和测试集;进行估计网络模型构建,所述估计网络模型包括特征提取模块、掩膜生成模块、以及估计模块;进行估计网络模型训练,包括在检测数据集上的特征提取模块、估计模块和掩膜生成模块的参数训练;进行估计网络模型验证,包括在检测验证集上的特征提取模块和估计模块验证;进行估计网络模型测试,包括在检测测试集上测试特征提取模块和估计模块的精度本发明不仅可以有效地改进传统检测的云量估计精度,而且检测效率得到明显提升。
  • 一种遥感影像云量检测方法系统
  • [发明专利]目标检测模型构建方法、点目标检测方法及装置-CN202310777126.9在审
  • 李银;胡仁强 - 深圳海星智驾科技有限公司
  • 2023-06-28 - 2023-09-22 - G06V10/774
  • 本申请提供一种点目标检测模型构建方法、点目标检测方法及装置,该点目标检测模型构建方法包括:获取点数据样本及点数据样本对应的真值标签;将点数据样本,输入到生成模型,以基于生成模型,确定点数据样本的不确定性标签;基于点数据样本、真值标签及不确定性标签,训练点目标检测模型,以得到目标点目标检测模型。上述方案提供的方法,通过先基于生成模型生成点数据样本的不确定性标签,以联合不确定性标签和真值标签,训练点目标检测模型,提高了目标点目标检测模型对点数据的目标检测精度。
  • 目标检测模型构建方法装置
  • [发明专利]一种点数据处理方法及系统-CN202111253590.5在审
  • 李亚敏;晋周南;朱小天 - 华为技术有限公司
  • 2021-10-27 - 2023-05-02 - G06V20/64
  • 一种点数据处理方法及系统,涉及数据处理技术领域。方法包括:获取第一检测框,第一检测框用于指示在第一点地图中标注的静态对象,第一点地图由M帧点数据得到;获取第二检测框,第二检测框用于指示在第一点数据中标注的动态对象,第一点数据由N帧点数据得到,N<M;根据第二检测框,对M帧点数据中的单帧点数据进行融合处理,得到第二点地图;根据第二点地图对第一检测框和第二检测框进行校正,得到目标检测框。通过将多帧点数据得到的第一点地图的检测结果以及多帧点数据中的部分帧点数据得到的第一点数据的检测结果进行融合处理,进而提升点数据处理系统的标注能力。
  • 一种数据处理方法系统
  • [发明专利]一种将3D点检测中稀疏模态稠密化的方法-CN202310091676.5在审
  • 王天宇;胡枭玮;刘政哲 - 上海人工智能创新中心
  • 2023-02-03 - 2023-05-16 - G06V20/64
  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体公开了一种将3D点检测中稀疏模态稠密化的方法,采用Sparse2Dense框架,所述Sparse2Dense框架包括一个稠密点三维检测器和一个稀疏点三维检测器,其中稠密点三维检测器将稠密点作为输入,稀疏点三维检测器将稀疏点作为输入;步骤S1,预处理原始的点序列生成稠密点,并以稠密点为输入,训练稠密点三维检测器;步骤S2,以稠密点三维检测器的特征迁移并嵌入到稀疏点三维检测器作为监督信号,训练稀疏点三维检测器;本发明通过在训练稀疏点三维检测器时,我们用稠密点三维检测器来教稀疏点三维检测器模拟的生成密集的三维特征,使得其学会从常规点云中产生高质量的三维特征,从而提高检测性能。
  • 一种检测稀疏稠密方法
  • [发明专利]虚拟网络漏洞检测方法、系统、装置及电子设备-CN202011098591.2有效
  • 王凯;袁仁广;刘惠明 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-10-14 - 2023-10-24 - H04L9/40
  • 本申请提供一种虚拟网络漏洞检测方法、系统、装置及电子设备,涉及技术领域,尤其涉及技术中的云安全领域,用以对虚拟网络进行漏洞检测。本申请实施例接收虚拟网络对应的物理机发送的虚拟网络漏洞检测启动指令;生成用于对虚拟网络进行漏洞检测虚拟网络漏洞测试用例;执行虚拟网络漏洞测试用例,并生成用于表示虚拟网络中是否存在漏洞的检测结果;将生成的检测结果返回给物理机,以使物理机展示对虚拟网络的检测结果。由于本申请实施例通过构建虚拟机架构,轻量、高速地模拟了物理机提供的虚拟化网络的底层架构,提供了一种快速、便捷地构建虚拟网络漏洞检测场景的方案,可以对虚拟网络进行准确、快速地漏洞检测
  • 虚拟网络漏洞检测方法系统装置电子设备
  • [发明专利]一种基于计算的无损检测系统-CN201110310778.9有效
  • 林俊明 - 爱德森(厦门)电子有限公司
  • 2011-10-13 - 2012-06-20 - H04L29/08
  • 本发明公开了一种基于计算的无损检测系统,包括无损检测终端、可被选用且具有预置检测功能的传感器和数据处理中心,无损检测终端包括安全认证模块、一输入模块、一信号控制模块、一网络模块、一显示模块以及多个具有预置检测方式的传感器接口该无损检测系统是集成了无线网络技术、计算技术和无损检测技术,通过无损检测终端与数据处理中心之间的数据无线传输,由无损检测终端实现对各种检测方式的数据采集,利用数据处理中心提供的计算和存储能力,对数据进行对应检测方式的处理,处理后的结果再返回给无损检测终端进行显示,从而大大简化了无损检测终端的结构,并提高了该无损检测系统的处理速度。
  • 一种基于计算无损检测系统
  • [实用新型]基于计算的无损检测系统-CN201120389453.X有效
  • 林俊明 - 爱德森(厦门)电子有限公司
  • 2011-10-13 - 2012-05-30 - H04L29/08
  • 本实用新型公开了一种基于计算的无损检测系统,包括无损检测终端、可被选用且具有预置检测功能的传感器和数据处理中心,无损检测终端包括安全认证模块、一输入模块、一信号控制模块、一网络模块、一显示模块以及多个具有预置检测方式的传感器接口该无损检测系统是集成了无线网络技术、计算技术和无损检测技术,通过无损检测终端与数据处理中心之间的数据无线传输,由无损检测终端实现对各种检测方式的数据采集,利用数据处理中心提供的计算和存储能力,对数据进行对应检测方式的处理,处理后的结果再返回给无损检测终端进行显示,从而大大简化了无损检测终端的结构,并提高了该无损检测系统的处理速度。
  • 基于计算无损检测系统
  • [发明专利]数据标注方法、点目标检测方法、设备及存储介质-CN202310184313.6有效
  • 彭祎;何欣栋;熊子钰;任广辉;姚卯青 - 安徽蔚来智驾科技有限公司
  • 2023-03-01 - 2023-06-06 - G06V10/764
  • 本发明涉及自动驾驶技术领域,具体提供一种点数据标注方法、点目标检测方法、设备及存储介质,旨在解决准确且可靠地进行目标检测的问题。为此目的,本发明提供的标注方法包括获取点数据中目标检测框的初始标注类别和尺寸,根据目标检测框的尺寸对其初始标注类别进行校正。通过这种方式可以确保目标检测框的标注准确性,进而保证点目标检测的准确性。本发明提供的检测方法可以采用上述方法对点数据中目标检测框的初始标注类别进行校正形成点训练数据,再采用点训练数据对预设模型进行点目标检测训练,以获取点目标检测模型,进而采用点目标检测模型对点帧进行目标检测通过这种方式,可以提高目标检测的准确性。
  • 数据标注方法目标检测设备存储介质
  • [发明专利]基于双注意力神经网络的遥感影像阴影检测方法-CN202111409905.0在审
  • 张秀再;张晨;邱野;张思远 - 南京信息工程大学
  • 2021-11-25 - 2022-03-22 - G06V20/10
  • 本申请涉及一种基于双注意力神经网络的遥感影像阴影检测方法。该方法包括:获取遥感影像数据集,遥感影像数据集中包含了各遥感影像对应的标签信息,标签信息标记了阴影的位置;将遥感影像数据集按预设比例分为训练集和验证集;利用训练集和验证集对有监督的双注意力神经网络模型进行训练和验证,获得阴影检测模型,阴影检测模型由递归残差模块、双注意力模块、改进空洞空间金字塔池化模块、卷积层、上采样层和Concat层组成,获取待检测的遥感影像;将待检测的遥感影像输入至训练好的阴影检测模型中,对待检测的遥感影像中的云和阴影的位置进行检测,获得云和阴影的位置检测结果;提高了阴影检测的精度。
  • 基于注意力神经网络遥感影像阴影检测方法
  • [发明专利]信息获取方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202210016355.4在审
  • 石启铮 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2022-01-07 - 2022-04-29 - G06F11/30
  • 本公开提供了信息获取方法、装置、设备、介质及程序产品,涉及计算机技术领域,尤其涉及计算技术领域。具体实现方案为:获取针对待检测计算单元的检测信息;检测信息包括待检测计算单元和目标计算单元之间的相对方位信息,以及针对待检测计算单元的检测指令;通过与相对方位信息关联的目标光信号接收器,接收待检测计算单元发射的光信号;根据接收到的光信号,确定待检测计算单元所处的工作状态;根据待检测计算单元所处的工作状态,通过与相对方位信息关联的目标光信号发射器,向待检测计算单元发送检测指令。本公开实施例可以通过光通信方式获取待检测计算单元的工作状态。
  • 信息获取方法装置设备介质程序产品

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