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]多光谱遥感影像矢量边缘检测方法-CN201510765836.5在审
  • 刘建华;杜明义;温源;姚远;冯亚飞 - 北京建筑大学
  • 2015-11-12 - 2016-03-23 - G06T7/00
  • 本发明公开一种多光谱遥感影像矢量边缘检测方法,包括步骤:获取高空间分辨率遥感影像;对高空间分辨率遥感影像进行梯度矢量边缘检测获得梯度矢量特征影像;获取梯度矢量特征影像上的最大变化或不连续变化位置点的角度值以及对应位置点在该角度方向上的变化率;根据获得的角度值以及变化率利用非极值抑制法确定梯度矢量特征影像的初始边缘点集;根据初始边缘点集利用双阈值分割处理法进行边缘轮廓检测获得影像边缘轮廓;对边缘轮廓的各波段在多维色彩空间里叠置合成边缘矢量,本发明通过对多光谱遥感影像矢量边缘进行检测能够呈现了遥感影像边缘信息提取工程所处的常态化地理环境,从而确保了实验的真实和有效性。
  • 光谱遥感影像矢量边缘检测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的矢量图检索方法及系统-CN202110738120.1在审
  • 田辉;鲁国锋 - 合肥高维数据技术有限公司
  • 2021-06-30 - 2021-09-14 - G06F16/56
  • 本发明公开了一种基于深度学习的矢量图检索方法及系统,该检索方法包括步骤:基于目标矢量图生成与所述目标矢量图一一对应的目标位图;对所述目标矢量图和所述目标位图进行组合以形成带有标识符的多个文件流;基于深度学习获取所述目标位图以及待检索图像的特征信息;对比所述目标位图和所述待检索图像的特征信息,从所述目标位图中初步筛选出与所述待检索图像相关的多个目标图像;根据矢量图和位图的特征差异,对所述目标图像进行相关度排序。本发明减少用户矢量图重复绘制,无需训练模型,可以快速部署,达到客户在较短时间内利用位图能够准确检索到服务端矢量图并下载至客户端的效果。
  • 一种基于深度学习矢量图检索方法系统
  • [发明专利]识别系统-CN98803644.4无效
  • K·M·庞廷;R·W·瑟里斯;M·J·汤姆林森 - 英国国防部
  • 1998-02-24 - 2000-04-19 - G10L15/00
  • 一种识别系统(10)包括一滤波器组分析器(16),该分析器(16)在一语音信号中产生二十六个频率间隔的能量值的连续数据矢量。单元(18)对每个矢量中的频谱失真进行补偿。补偿矢量被变换为十二维的特征矢量,并且在一计算机(24)中匹配有隐含Markov模型状态。每个匹配模型状态都有一均值,该值是语音特征矢量的估计值。一匹配逆变换器(28)通过一伪逆变换在频率空间内产生语音数据矢量的估计值。它包括将在以后向频率空间变换时丢失的信息。将该估计数据矢量与它的相关语音信号数据矢量相比较,无限冲激响应滤波器(44)对它们与其他矢量之间的差求均值。如此产生的均差值矢量被单元(18)用于补偿语音数据矢量
  • 识别系统
  • [发明专利]用于建立和发送二进制准正交矢量的方法和装置-CN99814231.X无效
  • A·G·尚巴格 - 高通股份有限公司
  • 1999-12-07 - 2002-01-02 - H04J13/02
  • 一种发送方法是具有正交码矢量的一种通信系统,用于发送消息信号。使用具有特征多项式的系列的第一系列循环移位来形成第一矢量矩阵,其中系列的特征多项式是具有幂r的原函数多项式。根据r是奇数或偶数使用第二系列循环移位来形成第二矢量矩阵。置换第一矢量矩阵以提供正交码。确定置换操作。把所确定的置换操作施加到第二矩阵以提供二进制准正交码矢量。把二进制准正交码矢量施加到消息信号以提供在通信系统中发送的经编码的消息信号。发送方法还包括使用具有特征多项式的系列的一系列循环移位来形成矢量矩阵。系列的特征多项式是具有幂r的原函数多项式。所述方法进一步包括置换矢量矩阵以形成正交码,从而提供置换矩阵。把置换矩阵施加到消息信号以提供经编码的消息信号,并在通信系统中发送经编码的消息信号。
  • 用于建立发送二进制正交矢量方法装置
  • [发明专利]一种图像检索方法-CN201010195710.6无效
  • 郭延文;汪粼波 - 南京大学
  • 2010-06-09 - 2010-10-13 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种图像检索方法,包括训练和检索两个部分;所述训练部分包括以下步骤:特征点的提取;特征点的补充和匹配关系的确定;同类点集的生成;特征点集聚类;图像数据库中每幅图像特征矢量的生成;所述检索部分包括以下步骤:提取待检索图片的特征点,生成特征点集;计算各个特征点描述子向量到各个聚类中心的距离,以最小距离确定当前特征点所属聚类;计算待检索图片的特征点所属各个聚类的频数ni;基于待检索图片的特征点所属聚类的频数ni和所述的各聚类的概率对数wi生成一个特征矢量并单位化;计算待检索图片的特征矢量到图片库各图像特征矢量的欧拉距离,选取距离最小的图像输出为检索结果。
  • 一种图像检索方法
  • [发明专利]多软故障维纳特征的分层智能优化选择方法-CN201510997268.1在审
  • 林海军;张旭辉;徐志成;王鑫磊;何林俊;张斌;刘云峰 - 哈尔滨理工大学
  • 2015-12-28 - 2016-03-30 - G01R31/316
  • 多软故障维纳特征的分层智能优化选择方法.模拟电路在混合电路中的比例越来越小,但是模拟电路不可取代,与具体过程相连接的环节必需用到模拟电路。本发明的方法包括如下步骤:(1)对待诊断的电路进行故障状态进行分类;(2)求出上述N种状态的前m阶维纳核;(3)取一组维纳核函数的自变量,选择出各故障状态对应的前m阶维纳核的特征值,并按照一定的规律构成特征矢量,共有N个特征矢量;(4)将这N个特征矢量的集总欧氏距离作为评价函数,(5)对得到的最优故障状态特征矢量间的距离进行判别,分层选择特征,以提高诊断准确率。本发明用于多软故障维纳特征的分层智能优化选择。
  • 故障特征分层智能优化选择方法
  • [发明专利]用于估计车道的方法-CN201680029490.5有效
  • C·拜尔;C·洛依 - 大陆-特韦斯贸易合伙股份公司及两合公司
  • 2016-05-13 - 2022-02-18 - G06K9/00
  • 输入数据是由多个不同传感器彼此独立地测量的特征矢量的位置和方向。特征矢量由自身车辆坐标系中的描述车道边缘上的点的位置以及描述车道边缘在该位置处沿何方向延伸的方向或角度构成。其他输入数据是表述特征矢量的存在概率以及位置和方向准确性的测量质量的参量。该方法有下列步骤:将输入数据同时累积(S10);在考虑测量质量(特征矢量的存在概率以及位置和方向准确性)的情况下,从所累积的输入数据估计车道几何特征(S20);将所估计的车道几何特征输出(S30),这尤其可再次一般性地作为特征矢量的位置和方向来进行
  • 用于估计车道方法
  • [发明专利]一种基于金字塔光流的云运动矢量计算方法-CN201710205760.X在审
  • 卢涵宇;刘玉;卢天健;袁咏仪 - 卢涵宇;贵州中北斗科技有限公司
  • 2017-03-31 - 2017-07-18 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种基于金字塔光流的云运动矢量计算方法,该方法包括S1通过垂直拍摄地面的摄像头连续抓拍两帧云层图像;S2探测第一帧云层图像的多个特征点;S3使用金字塔光流法对两帧云层图像进行比较,估计出每一特征点在第二帧云层图像中的位置;S4判断每一特征点在第一帧云层图像中的位置相对于在第二帧云层图像中的位置是否发生改变;S5如果没有发生改变,则过滤掉相应的特征点,否则保留相应的特征点;S6根据每一个保留的特征点在两帧云层图像中的位置计算得到每个特征点的矢量;S7根据所有保留的特征点的矢量计算得到所有保留的特征点的合矢量。本发明能够准确计算云运动的矢量
  • 一种基于金字塔运动矢量计算方法

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