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]基于深度学习的无人车环境检测方法-CN202110838473.9在审
  • 宋勇;张双建;庞豹;袁宪锋;许庆阳;巩志 - 山东大学
  • 2021-07-23 - 2021-09-24 - G06T7/13
  • 本发明提供一种基于深度学习的无人车环境检测方法,包括以下步骤:步骤(1).得到超分辨图像;步骤(2).生成器生成中等分辨率图像;然后将生成的中等分辨率图像送到边缘增强网络中,生成超分辨图像,然后将生成的超分辨图像输送到目标检测器中本发明方法在小目标、中等目标、大目标上的自适应力较强,验证了本发明在图像中目标密度变化较大时,仍然能够通过动态调整策略增大或者减小阈值来解决检测中高重叠率、错误率高的问题,展现出良好的泛化能力和场景自适应能力
  • 基于深度学习无人环境检测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的轻量级图像超分辨率重建方法-CN202210736896.4在审
  • 赵于前;李明鸿;张帆;阳春华;桂卫华 - 中南大学
  • 2022-06-27 - 2022-09-23 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于深度学习的轻量级图像超分辨率重建方法,其实施方案为:1)获取训练数据集;2)扩充训练数据集;3)构建多尺度特征挑选网络;4)构建损失函数;5)训练模型;6)图像超分辨率重建。本发明构建的多尺度特征挑选网络,通过构建多尺度特征挑选模块来提取丰富的多尺度特征,增强网络的表达能力,提升图像超分辨率重建性能。为了提高网络的自适应能力,在多尺度特征挑选模块中,设计多尺度特征融合模块用于融合不同尺度的特征并动态调整感受野范围。相比其他基于深度学习的轻量级图像超分辨率重建方法,本发明能以相对较少的参数获得较为准确的图像超分辨率重建结果,易于部署在现实场景的移动设备中。
  • 一种基于深度学习轻量级图像分辨率重建方法
  • [发明专利]微纳弧度量级二维角度检查装置与方法-CN202310474164.7在审
  • 李粤超;石剑;谭久彬 - 哈尔滨工业大学
  • 2023-04-28 - 2023-07-18 - G01B21/22
  • 该装置由角度发生装置、底座、角度测量装置、驱动模块电路板、主控模块电路板以及显示、输入模块电路板组成;该方法使用两套驱动装置和两台自准直仪,分别将小角度检查仪的角度发生能力与角度测量能力扩展至滚转角与俯仰角两个方向,从而使小角度检查仪具有发生二维标准角度的能力;本发明将角度测量装置的分辨力提升至微纳弧度量级,因此解决了小角度检查仪不具备高分辨力的问题;将行程大、位移分辨力低的丝杠电机与行程小、位移分辨力高的压电陶瓷组合使用
  • 弧度量级二维角度检查装置方法

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