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]短文本特征扩展及拟合特征库构建方法、装置-CN201310464789.1在审
  • 李大任;田浩;冼健 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2013-10-08 - 2014-01-22 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种短文本特征扩展及拟合特征库构建方法、装置,其中,所述短文本特征扩展方法包括:a、获取待扩展短文本;b、删除待扩展短文本中无表意能力的项目,得到拟合短文本;c、在拟合特征库中查询拟合短文本,若查到,将拟合短文本的特征项作为扩展特征项返回,否则转到d;d、省略拟合短文本中重要性权值最低的项目,得到省略短文本;e、判断省略短文本中所有项目的重要性权值之和是否小于阈值,若是,返回无结果,否则转到f;f、在拟合特征库中查询省略短文本,若查询到,将省略短文本的特征项作为扩展特征项返回,否则将省略短文本作为拟合短文本,返回d。本发明降低了短文本特征扩展过程中的转义风险,提高了特征扩展准确率。
  • 文本特征扩展拟合构建方法装置
  • [发明专利]基于Gabor特征与EMAP特征的遥感图像分类方法-CN202110957831.8在审
  • 江玲;周付根;史洁玉 - 北京航空航天大学
  • 2021-08-20 - 2021-12-14 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于Gabor特征与EMAP特征的遥感图像分类方法,包括步骤:从遥感图像中提取Gabor特征并构建Gabor特征核,同时从遥感图像中提取EMAP特征并构建EMAP特征核;利用特征复合核框架,融合构建的Gabor特征核和EMAP特征核,获得特征复合核;基于获得的特征复合核,通过多项逻辑回归模型对遥感图像中的样本进行分类。本发明通过融合Gabor特征与EMAP特征联合光谱信息与空间信息,避免了原始光谱数据的不利影响,克服了类别不均衡、样本数量少的问题,有效解决了由于光谱信息相关性较强导致的信息冗余问题,提高了分类精度。
  • 基于gabor特征emap遥感图像分类方法
  • [发明专利]工件圆孔特征检测方法和工件圆孔特征检测装置-CN202110966633.8在审
  • 李煌;高志锐 - 湖南视比特机器人有限公司
  • 2021-08-23 - 2021-11-23 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种工件圆孔特征检测方法和工件圆孔特征检测装置,工件圆孔特征检测方法,包括:获取相机标定参数和标准工件的CAD模型信息;根据相机标定参数和CAD模型信息生成模板图像数据;对模板图像数据进行特征提取,以获得模板特征点信息;获取待检测工件的实际图像数据;对实际图像数据进行特征提取,以获得实际特征点信息;将模板特征点信息与实际特征点信息进行匹配,以获取目标模板特征点信息;以实际特征点信息为基准,对目标模板特征点信息进行迭代优化对齐算法处理,获得处理后的目标模板特征点信息;根据处理后的目标模板特征点信息确定目标圆孔的特征值。
  • 工件圆孔特征检测方法装置
  • [发明专利]特征提取模型训练及特征提取方法、装置-CN202211617205.5在审
  • 王发发 - 北京爱奇艺科技有限公司
  • 2022-12-13 - 2023-03-31 - G06V10/774
  • 本发明实施例涉及一种特征提取模型训练及特征提取方法、装置,包括:将训练图片集输入初始模型,由其中的局部特征提取层从训练图片中提取若干个局部特征,由特征增强层基于注意力机制对若干个局部特征进行特征增强得到若干个增强局部特征,由全局特征提取层基于若干个增强局部特征进行特征聚合得到全局特征,由分类器根据全局特征得到训练图片的预测分类参数;根据训练图片的标签参数和预测分类参数,对初始模型的模型参数进行调整,得到训练好的分类模型;基于分类模型中的局部特征提取层、特征增强层以及全局特征提取层构建用于提取全局特征特征提取模型。由此,可以实现一种端到端的全局特征提取方案,降低算法复杂度。
  • 特征提取模型训练方法装置
  • [发明专利]基于局部特征和全局特征的表情识别方法-CN202310634726.X在审
  • 郁舒兰;储东东;凌禹杭;赵扬 - 南京林业大学
  • 2023-05-31 - 2023-08-25 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种基于局部特征和全局特征的表情识别方法,包括:获取人脸表情图像数据集;构建基于局部特征和全局特征的人脸表情识别模型,包括多尺度局部特征提取融合网络以及vit网络;基于训练好的人脸表情识别模型获取待测的人脸表情图像的表情识别结果本发明不仅利用多尺度局部特征提取融合网络扩大感受野的特性,提取人脸图像中不同尺度的局部特征,减小无用信息的干扰,增强有用信息,将这些多尺度局部特征通过改进的注意力机制融合,通过vit网络,利用其能够学习全局特征的优势,将多尺度局部特征提取融合网络所得局部特征作为原始特征图,输入vit中进一步学习全局特征,输出最终表情分类结果,有效提高人脸表情识别的准确率。
  • 基于局部特征全局表情识别方法
  • [发明专利]生理信号特征选取方法及生理信号特征选取装置-CN202210433587.X在审
  • 张铉宗 - 纬创资通股份有限公司
  • 2022-04-24 - 2023-09-29 - G06F18/213
  • 本文提供了一种生理信号特征选取方法及生理信号特征选取装置,其中方法包含有接收一信号,其中该信号包含有复数个脉冲;判断该复数个脉冲中的一第二脉冲是否与该复数个脉冲中的一第一脉冲相似;在该第二脉冲被判断为与该第一脉冲相似后,将该第二脉冲选为一参考波形序列的复数个参考脉冲中的一者;将该复数个参考脉冲平均为一样板脉冲;分别判断该复数个脉冲是否与该样板脉冲匹配;以及自该复数个脉冲中与该样板脉冲匹配的每一脉冲选取复数个特征
  • 生理信号特征选取方法装置

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