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]车辆模型-CN202210467421.X在审
  • 曾庆生 - 长城汽车股份有限公司
  • 2022-04-29 - 2022-10-21 - A63H17/00
  • 本申请适用于电子设备技术领域,提供了车辆模型,其中,车辆模型包括:车体、设置于车体下方的车轮、内置于车体中的车辆控制器;车辆控制器用于控制各车轮与车体之间的转动角度,以及控制各车轮与车体之间的纵向距离。本申请中,车辆控制器可以控制车辆模型中各车轮与车体间的转动角度和纵向距离,使得多个车轮的动作的组合可以形成较为丰富的整体动作,可以丰富车辆模型的功能和趣味性,有助于提升用户体验。
  • 车辆模型
  • [发明专利]基于径向基神经网络和图像识别的车辆管理方法-CN202111187154.2在审
  • 吕一丹 - 吕一丹
  • 2021-10-12 - 2022-01-07 - G06V10/25
  • 本发明涉及一种基于径向基神经网络和图像识别的车辆管理方法,其包括:根据第一车辆图像集进行第一车辆模型构建得到第一车辆模型;根据车辆位姿数据对第一车辆模型进行车辆位姿纠偏得到标准车辆模型;根据车辆损伤图像集构建车辆损伤模型,将车辆损伤模型映射到标准车辆模型以定位车辆维修区域并根据车辆维修区域和标准车辆模型生成车辆维修模型;提取车辆损伤图像集的车辆损伤特征得到输入特征向量;将输入特征向量输入径向基神经网络模型得到输出特征向量,对输出特征向量进行特征反变换得到车辆补漆剂量;根据第二车辆图像集进行第二车辆模型构建得到第二车辆模型;对第二车辆模型车辆补漆剂量和车辆维修模型进行分析生成车辆维修数据。
  • 基于径向神经网络图像识别车辆管理方法
  • [发明专利]车辆识别模型训练方法、车辆识别方法及装置-CN202211646310.1在审
  • 杜壮;张春;孙昊 - 中移动信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
  • 2022-12-21 - 2023-03-07 - G06V20/58
  • 本申请公开了车辆识别模型训练方法、车辆识别方法及装置。该方法包括:获取第一训练样本;据第一训练样本中每张车辆图像和车辆图像中车辆的位置信息,对预先构建的车辆识别模型中的车辆位置识别模型进行训练,得到训练后的初始车辆识别模型,其中,预先构建的车辆识别模型还包括车辆属性识别模型;根据初始车辆识别模型,得到第二训练样本;根据第一训练样本和第二训练样本中每张车辆图像中每个车辆的第一车辆特征识别信息,对预先构建的车辆识别模型中的车辆属性识别模型进行训练,得到目标车辆识别模型。本申请能对车辆识别模型进行训练,从而车辆识别模型的识别效率。
  • 车辆识别模型训练方法装置
  • [发明专利]基于大数据和内容识别的车辆管理系统-CN202111187168.4在审
  • 吕一丹 - 吕一丹
  • 2021-10-12 - 2022-01-07 - G06V10/25
  • 本发明涉及一种基于大数据和内容识别的车辆管理系统,其包括:辅助管理设备、内容识别服务器、数据处理服务器和数据库,内容识别服务器和数据处理服务器分别与数据库具有通信连接;根据第一车辆图像集构建第一车辆模型;根据车辆位姿数据对第一车辆模型进行车辆位姿纠偏得到标准车辆模型;根据车辆损伤图像集构建车辆损伤模型,将车辆损伤模型映射到标准车辆模型以定位车辆维修区域,根据车辆维修区域和标准车辆模型生成车辆维修模型;对车辆损伤图像集进行分析得到车辆补漆剂量;根据第二车辆图像集构建第二车辆模型;对第二车辆模型车辆补漆剂量和车辆维修模型进行分析生成车辆维修数据。
  • 基于数据内容识别车辆管理系统
  • [发明专利]车辆识别模型训练、车辆识别方法、装置、设备及介质-CN202310692610.1在审
  • 郭平;姜佳成;郑岩;王柏淇 - 一汽解放汽车有限公司
  • 2023-06-12 - 2023-08-25 - G06V10/764
  • 本发明实施例公开了一种车辆识别模型训练、车辆识别方法、装置、设备及介质,车辆识别模型训练方法,包括:获取待识别车辆图片样本数据;对待识别车辆图片样本数据的样本车辆进行分类,得到目标车辆图片样本数据集;根据目标车辆图片样本数据集训练第一车辆识别模型;其中,第一车辆识别模型包括深度学习网络模型;将第二车辆识别模型与训练完成的第一车辆识别模型进行拼接,得到拼接车辆识别模型;其中,第二车辆识别模型包括决策树模型;将目标车辆图片样本数据集输入至拼接车辆识别模型,以对拼接车辆识别模型进行训练。本发明实施例技术方案提高了车辆识别准确率及其识别结果的可解释性。
  • 车辆识别模型训练方法装置设备介质
  • [发明专利]应用于预测路况的联邦学习模型训练方法、路况预测方法-CN202210622132.2有效
  • 郭敬达 - 国汽智控(北京)科技有限公司
  • 2022-06-02 - 2023-09-19 - G06F30/27
  • 本申请提供一种应用于预测路况的联邦学习模型训练方法、路况预测方法,涉及分布式模型训练技术,该方法包括:将预设的初始全局模型发送给N个车辆终端中的每一车辆终端。接收每一车辆终端发送的本地模型参数;N个车辆终端中的M个车辆终端中的每一车辆终端所发送的本地模型参数包括安全模型参数和事故模型参数;N个车辆终端中的N‑M个车辆终端中的每一车辆终端发送的本地模型参数包括安全模型参数根据N个车辆终端中各车辆终端发送的本地模型参数,更新预设的初始全局模型,得到目标行驶模型;将目标行驶模型发送至N个车辆终端中的每一车辆终端。本申请解决了因模型的更新滞后于车辆的行驶数据导致模型预测前方路况的准确度较低问题。
  • 应用于预测路况联邦学习模型训练方法
  • [发明专利]交通流预测辅助装置以及交通流预测辅助方法-CN202010331632.1有效
  • 兵头章彦 - 株式会社日立制作所
  • 2020-04-24 - 2023-05-02 - G08G1/065
  • 在交通流预测辅助装置(10)中,具备:车辆匹配器(13),其取得基于过去的OD数据的多个车辆模型的移动信息,根据推定为存在于预定的实际车辆中的通信终端的移动信息,选择与实际车辆匹配的车辆模型即匹配车辆模型,代替匹配车辆模型的移动信息,而根据匹配车辆模型所匹配的实际车辆的移动信息,生成OD数据。车辆匹配器(13)也可以选择满足预定的条件的车辆模型作为与实际车辆匹配的上述匹配车辆模型。另外,车辆匹配器(13)也可以在不存在满足预定的条件的匹配车辆模型的情况下,生成与实际车辆对应的车辆模型,生成包含所生成的车辆模型的移动信息的OD数据。
  • 通流预测辅助装置以及方法

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