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]姿势辨别装置-CN202210132878.5在审
  • 西泽教之 - 株式会社爱信
  • 2022-02-14 - 2022-09-02 - A61B5/11
  • 本发明涉及姿势辨别装置,抑制误辨别,高精度地辨别人的姿势。作为姿势辨别装置的控制装置具备检测拍摄图像所含的人的骨架点的骨架点检测部。另外,控制装置具备基于骨架点的检测来运算人的姿势辨别概率值的姿势辨别概率值运算部和基于该姿势辨别概率值来辨别人的姿势的姿势辨别部。姿势辨别概率值运算部作为该姿势辨别概率值,运算表示“跌倒姿势”的概率的跌倒辨别概率值。姿势辨别部具备判定基于该跌倒辨别概率值的“跌倒姿势”的误辨别的跌倒误辨别判定部。而且,跌倒误辨别判定部在该跌倒辨别概率值的变化速度是规定的速度阈值以上的情况下,判定为存在产生基于该跌倒辨别概率值的“跌倒姿势”的误辨别的可能性。
  • 姿势辨别装置
  • [发明专利]系数学习设备和方法以及图像处理设备和方法-CN201110075616.1无效
  • 永野隆浩;高桥纪晃;千田圭祐 - 索尼公司
  • 2011-03-24 - 2011-10-05 - H04N7/01
  • 该系数学习设备包括:回归系数计算单元,用于计算回归系数;回归预测值计算单元,用于计算回归预测值;辨别信息指派单元,用于指派辨别信息,辨别信息用于辨别目标像素是属于第一辨别类还是第二辨别类;辨别系数计算单元,用于计算辨别系数;辨别预测值计算单元,用于计算辨别预测值;以及辨别单元,用于基于所计算出的辨别预测值来将第一信号的图像的像素分类到第一辨别类和第二辨别类中的任一者中。回归系数计算单元进一步地仅使用被分类到第一辨别类中的像素来计算回归系数,并仅使用被分类到第二辨别类中的像素来计算回归系数。
  • 系数学习设备方法以及图像处理
  • [发明专利]人物辨别方法、人物辨别系统以及人物辨别程序-CN202310266910.3在审
  • 小堀训成 - 丰田自动车株式会社
  • 2023-03-14 - 2023-09-19 - G06V10/12
  • 本公开提供人物辨别方法、人物辨别系统以及人物辨别程序。提供即使在发送接收用户信息的天线比照相机的设置总数少的情况下也能够辨别包含于照相机图像的人物的技术。进行第1以及第2辨别处理。在第1辨别处理中,对照包含于第1照相机拍摄的第1范围的图像的人物的辨识信息和包含于与第1照相机对应的天线的天线信息的用户信息。在关于位置以及时刻辨识信息和用户信息一致的情况下,辨别为包含于第1范围的图像的人物是用户,生成该用户的追踪支援信息。在第2辨别处理中,比较包含于第2照相机拍摄的第2范围的图像的人物的辨识信息和与第2照相机对应的第1照相机的追踪支援信息,判定与判定为包含于第1范围的图像的用户相同的用户是否包含于第2范围。
  • 人物辨别方法系统以及程序
  • [发明专利]建筑机械以及控制器-CN201380030653.8有效
  • 小林将之 - 萱场工业株式会社
  • 2013-11-18 - 2015-02-18 - E02F9/20
  • 一种建筑机械,其具有利用工作流体驱动的驱动器,其特征在于,该建筑机械包括:状态值检测部,其用于检测表示驱动器的运转状态的状态值;模式辨别部,其通过比较状态值与辨别条件值而辨别工作模式;以及条件值设定部,其基于模式辨别部的比较结果改变辨别条件值;条件值设定部以在状态值低于辨别条件值时提高辨别条件值、在状态值高于辨别条件值时降低辨别条件值的方式设定辨别条件值。
  • 建筑机械以及控制器
  • [发明专利]信息处理装置-CN201880062241.5在审
  • 山田英夫;村松竜弥;柴田雅聪;田向権;榎田修一;山崎裕太 - 株式会社爱考斯研究;国立大学法人九州工业大学
  • 2018-09-26 - 2020-05-08 - G06T7/00
  • 图像识别装置(200)具备:图像处理装置(21),从图像获取特征量;以及辨别装置(201),使用获取到的特征量来判定图像中是否存在规定的辨别对象,并辨别辨别对象。辨别装置(201)具备预先学习了辨别对象的BNN,并通过利用BNN对图像处理装置(21)获取到的特征量进行二进制计算,来进行辨别处理。此时,辨别装置(201)选择图像处理装置(21)输出的高维度特征量中对辨别有效的部分来减少在辨别处理中所使用的维度,或复制图像处理装置(21)输出的低维度特征量来增加维度。通过选择、复制特征量的维度,从而确保所需的辨别精度的同时,能够适当地调节用于辨别的特征量的维度,所以能够将辨别装置(201)安装于小规模、低消耗电力的硬件电路。
  • 信息处理装置
  • [发明专利]信息处理装置-CN201880062230.7在审
  • 山田英夫;村松竜弥;柴田雅聪;田向権;榎田修一;山崎裕太 - 株式会社爱考斯研究;国立大学法人九州工业大学
  • 2018-09-26 - 2020-05-15 - G06K9/00
  • 图像识别装置(200)具备:图像处理装置(21),从图像获取特征量;以及辨别装置(201),使用获取到的特征量来判定图像中是否存在规定的辨别对象,并辨别辨别对象。辨别装置(201)具备预先学习了辨别对象的BNN,并通过利用BNN对图像处理装置(21)获取到的特征量进行二进制计算,来进行辨别处理。此时,辨别装置(201)选择图像处理装置(21)输出的高维度特征量中对辨别有效的部分来减少在辨别处理中所使用的维度,或复制图像处理装置(21)输出的低维度特征量来增加维度。通过选择、复制特征量的维度,从而确保所需的辨别精度的同时,能够适当地调节用于辨别的特征量的维度,所以能够将辨别装置(201)安装于小规模、低消耗电力的硬件电路。
  • 信息处理装置
  • [发明专利]废料辨别系统以及废料辨别方法-CN202180009958.5在审
  • 岸本康夫;小笠原太;高雄保嘉 - 杰富意钢铁株式会社
  • 2021-04-23 - 2022-09-02 - G01N21/27
  • 本发明提供能够改善废料的辨别技术的废料辨别系统以及废料辨别方法。废料辨别系统(1)具备:第一废料辨别模型(221),其基于照相机图像辨别该照相机图像所包含的废料的等级以及各等级的比率,并由包含第一学习用图像的训练数据生成;第二废料辨别模型(222),其基于照相机图像辨别该照相机图像所包含的废料的等级以及各等级的比率,并由包含第二学习用图像的训练数据生成;选择模型(223),其基于照相机图像辨别使用第一废料辨别模型(221)或者第二废料辨别模型(222)中的哪一个;以及输出部(24),其输出使用由选择模型(223)选择出的模型并基于照相机图像辨别出的废料的等级以及各等级的比率的信息。
  • 废料辨别系统以及方法
  • [发明专利]一种基于对抗深度学习的儿童体质辨识方法-CN202011618538.0在审
  • 贾茗萱;贾杨;王勇;李洁仪;殷亚婷;刘佳琳 - 贾茗萱
  • 2020-12-31 - 2021-07-27 - G16H50/50
  • 本发明公开了一种基于对抗深度学习的儿童体质辨识方法,标注若干体质辨别的症状体征,使用标注的体质辨别的症状体征,训练体质辨别模拟模型;使用体质辨别模拟模型,随机组合症状体征,生成多个模拟的体质辨别的症状体征组合;多个模拟的体质辨别的症状体征组合,训练体质辨别模型;将真实体质辨别的症状体征输入体质辨识模型,体质辨识模型对输入的真实体质辨识的症状体征进行识别,输出识别结果。本发明解决了儿童中医体质分型复杂难懂、多种体质兼夹、短时间难以掌握辨别方法等问题,提高了儿童体质辨别的准确率,善了现有的问卷体质调查法,通过人工智能的自然语言信息抽取技术,比现有的儿童体质辨别方法更加智能化和精准化
  • 一种基于对抗深度学习儿童体质辨识方法
  • [发明专利]废料辨别系统和废料辨别方法-CN202180057784.X在审
  • 小笠原太;岸本康夫;高雄保嘉 - 杰富意钢铁株式会社
  • 2021-07-28 - 2023-05-30 - B07C5/10
  • 提供能够改善废料的辨别技术的废料辨别系统和废料辨别方法。一种废料辨别系统,具备:废料部位提取模型(221),其基于相机图像,以在图像内预先设置的窗部(107)为基准而提取存在于该相机图像所含的中央部的废料部位;废料辨别模型(222),其从通过废料部位提取模型(221)提取出的废料图像中筛选废料的等级和各等级的比率,且是通过包含学习用图像的教师数据而生成的;以及输出部(24),其将使用废料辨别模型(222)并基于废料图像而辨别出的废料的等级和各等级的比率的信息输出
  • 废料辨别系统方法
  • [发明专利]振动辨别方法以及振动辨别装置-CN201210199739.0有效
  • 田中贵晓 - 大隈株式会社
  • 2012-06-14 - 2017-03-01 - B23Q17/12
  • 本发明提供一种振动辨别方法以及振动辨别装置,其能够比以往更高精度地辨别颤振的种类。作为解决手段,将在对时域振动加速度进行高速傅里叶分析而求出了频域振动加速度时出现的多个峰值作为对象进行颤振的辨别。因此,在与仅使用频域振动加速度的最大值进行辨别的现有技术相比时,特别在利用低旋转速度的加工和齿数少的刀具的加工中,能够正确地辨别所产生的颤振的种类,并且还能够辨别由于刀具与工件之间的摩擦或加工引起的冲击力而产生的
  • 振动辨别方法以及装置

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