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]一种基于线激光的织物织造在线疵点检测方法-CN201910034418.7有效
  • 张效栋;李娜娜;朱琳琳 - 天津大学
  • 2019-01-15 - 2020-04-28 - D04B35/20
  • 本发明涉及一种基于线激光的织物织造在线疵点检测方法,包括下列步骤:将激光线或面照射到纱线和织针上,纱线和织针与激光所形成的光幕交织形成;摄像机采集所形成的;对规定采样时间内的各帧图像,采用阈值分割得到纱线和织针与激光平面交织形成的位置,提取的中心坐标;将不同图像中的同一位置按顺序排列,构成序列,从而得到单个在该采样时间内的运动轨迹,得到一维运动信号图;通过小波变化,将一维运动信号转换为二维谱图;通过CNN神经网络进行深度学习
  • 一种基于激光织物织造在线疵点检测方法
  • [发明专利]ToF传感装置及其距离检测方法-CN202011212497.5有效
  • 黄勇亮;梅健 - 上海炬佑智能科技有限公司
  • 2020-11-03 - 2022-09-27 - G01S17/894
  • 本申请公开一种TOF传感装置及其距离检测方法,所述TOF传感装置的距离检测方法,包括采用所述散光源发射检测光,照射检测视场;传感阵列接收检测视场内的被测物体的反射光,并产生传感信号;根据所述传感信号,获取所述传感阵列内区域的实际检测值A以及所述区域外围的暗区域的实际检测值B,所述区域与所述检测光的光斑对应,包括像素单元;所述区域以外为暗区域,包括暗像素单元;根据所述实际检测值B,对所述实际检测值A进行修正,获得修正检测值A';根据所述修正检测值A',获取所述区域对应的被测位置处的距离信息。
  • tof传感装置及其距离检测方法
  • [发明专利]检测图像上的的方法和装置、图像配准方法和装置-CN201810961202.0有效
  • 李林森;徐伟彬;金欢;姜泽飞;周志良;颜钦 - 深圳市真迈生物科技有限公司
  • 2018-08-22 - 2022-11-11 - G01N21/64
  • 本发明公开了一种对图像上的进行检测的方法和装置、一种图像配准方法及装置。所称的图像来自发生碱基延伸反应的一个视野,发生碱基延伸反应的该视野上存在多个带有光学可检测标记的核酸分子,至少一部分核酸分子在图像上表现为,图像上的检测方法包括:利用k1*k2矩阵对图像上的进行检测,判定矩阵的中心像素值不小于第一预设值、矩阵非中心任一像素值不小于第二预设值并且矩阵的中心像素值不小于该矩阵非中心任一像素值的矩阵对应一个候选,k1和k2均为大于1的奇数,k1*k2矩阵包含k1*k2个像素点;以及确定候选是否为所称的。该方法能够快速有效地实现图像上的的准确检测,特别是对采集自核酸序列测定反应的图像。
  • 检测图像方法装置
  • [发明专利]一种眼球跟踪方法和系统-CN202210358365.6在审
  • 居然;陈长健;罗·沃特加尔 - 华为技术有限公司
  • 2022-04-06 - 2023-10-24 - G06V10/764
  • 一种眼球跟踪方法和系统,该方法包括:在至少一个照明光源中的第一照明光源开启且其它照明光源关闭时,获取包含用户眼球的第一图像;在该第一图像中的该用户眼球内包含第一,该第一为基于第一照明光源发射的光形成的;根据该第一图像,确定第一位置信息,该第一位置信息用于表示第一相对于用户眼球的瞳孔的位置;根据该第一位置信息和映射信息,确定该用户眼球注视的目标位置;该映射信息用于表示位置信息和用户眼球注视的位置之间的映射关系
  • 一种眼球跟踪方法系统
  • [发明专利]一种弱视助视器杂散光识别方法-CN201610169915.4有效
  • 苏增识 - 浙江东方光学眼镜有限公司
  • 2016-03-23 - 2018-11-09 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种弱视助视器杂散光识别方法,包括以下步骤:步骤1、使用相机对物体进行连续采集图像;步骤2、使用灰度直方图分析法对单张图片进行灰度统计,初步筛选杂散光,判断是否存在异常区;步骤3、对存在异常区的图像进行高阈值二值化处理,并通过blob区域分析判断是否存在大片过亮区域;步骤4、使用形态学Top‑Hat变换算法保留区信息,同时弱化不均匀背景的影响;步骤5、进行blob区域分析,判断密度是否过大;当判断密度过大时,显示图像及区边界,提示建议调整环境光源或调整被摄物体和相机的相对位置;当判断密度没有过大时,进行步骤6;步骤6、对区域进行填补,显示图像并标记处所填补的边界。
  • 一种弱视助视器杂散光识别方法

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