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]一种应用于煤矿井下巷道的图像拼接方法-CN202110338716.2在审
  • 程健;闫鹏鹏;王凯;王瑞彬;许鹏远 - 煤炭科学研究总院
  • 2021-03-30 - 2021-05-28 - G06T3/40
  • 首先,使用SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)算法对煤矿巷道图像进行特征提取与匹配,得到粗匹配对;然后构造相邻图像粗匹配对有向线段模型,利用线段的方向和长度属性对匹配对进行一次剔除;接着再建立各自图像之内的特征有向线段模型及其方向标签,再对相邻图像对应有向线段进行方向匹配,并通过概率统计模型对匹配对进行二次剔除,得到最终的精匹配对;最后,利用AANAP(AdaptiveAs‑Natural‑As‑Possible本方法较其他算法的优势:匹配剔除算法精确度高,实时性好,最后的全景拼接图质量更佳,更适用于煤矿井下巷道复杂场景。
  • 一种应用于煤矿井下巷道图像拼接方法
  • [发明专利]基于云边端协同的图像识别方法-CN202210850570.4有效
  • 朱兆亚;朱吕甫;刘鸿涛 - 安徽炬视科技有限公司
  • 2022-07-20 - 2022-11-08 - G06V10/74
  • 本发明提出了基于云边端协同的图像识别方法,解决了常规端到端式图像检测方法,存在数据上传时延、带宽需求大、分析精度低等问题,其主要方案包括:S1、边端构建MobileNet检测网络模型,将上传图像进行前向传播计算并对应生成锚信息,模型提取出最佳锚信息并输出,以当前图片检测到最佳锚信息判定误判;S2、云端构建RetinaNet检测网络模型,对边端误判图片复检,以最终输出最佳锚信息与边端模型上传锚信息是否一致,对应判断边端模型是否存在检;S3、边端模型将图片中检区域对应锚信息提取为特征向量并通过子网络输出,将此特征向量与剩余判定检图片锚对应特征向量进行余弦相似度匹配并判断。
  • 基于云边端协同图像识别方法
  • [发明专利]对无线位置确定的部署后校准-CN200980151838.8有效
  • A·F·纳古比;A·阿加瓦尔;J·郭 - 高通股份有限公司
  • 2009-12-22 - 2011-11-23 - G01S5/02
  • 方法和装置涉及校准配置的无线接入。一种方法可包括接收移动站的位置、以及从在该个(些)移动站与多个无线接入之间交换的分组推导出来的无线信号模型测量,接收在确定该个(些)移动站的位置时用到的这多个无线接入的位置和/或身份,将该个(些)移动站的位置与无线信号模型测量作比较,以及基于该比较来标识配置的无线接入。另一种方法可包括接收与多个无线接入相关联的位置,基于无线信号模型来确定移动站的位置,将移动站的该位置和此无线信号模型与同这多个无线接入相关联的位置作比较,以及确定是否至少一个无线接入配置。
  • 无线位置确定部署校准
  • [发明专利]人脸检优化方法及装置-CN201810879801.8有效
  • 刘承文 - 浙江宇视科技有限公司
  • 2018-08-03 - 2023-07-21 - G06V40/16
  • 本申请实施例提供一种人脸检优化方法及装置。该方法包括:提取待识别图像集中每张图像的人脸初始区域;基于预先训练的多任务人脸判别网络模型提取所述人脸初始区域中人脸的关键特征,并根据每个关键特征对应区域的深度特征判断所述人脸初始区域中的人脸是否为检人脸;若是,则将该张图像从所述待识别图像集中移除,以得到检优化后的待识别图像集。由此,通过采用多任务人脸判别网络模型大大提高了计算实效性,不仅能够提升人脸关键特征点定位的准确率,还可以减少每个关键特征单独判断带来的累积误差,从而有效降低人脸检测的检率。
  • 人脸误检优化方法装置
  • [发明专利]一种基于图像的提高车辆识别方法-CN201610254892.7有效
  • 徐超;邵德洋 - 安徽大学
  • 2016-04-22 - 2019-06-18 - G06K9/00
  • 针对视频中车辆的图像进行提取,进行基于图像的提高车辆识别的方法步骤如下:(1)进行预处理过程,增强图像对比度;(2)针差分法提出车辆的车前脸部分;(3)距离比值法进行相似性度量;(4)采用双向匹配进行粗略的去除匹配;(5)改进RANSAC算法进行精确去除匹配;(6)仿射变换再次进行车辆匹配识别。本发明可以很好的去除匹配,很好的提高识别率,并且采用的方法简单,提高识别的准确度。
  • 一种基于图像提高车辆识别方法

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