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          專利名稱
          主分類
          A 農業
          B 作業;運輸
          C 化學;冶金
          D 紡織;造紙
          E 固定建筑物
          F 機械工程、照明、加熱
          G 物理
          H 電學
          專利下載VIP
          公布日期
          2022-07-26 公布專利
          2022-07-22 公布專利
          2022-07-19 公布專利
          2022-07-15 公布專利
          2022-07-12 公布專利
          2022-07-08 公布專利
          2022-07-05 公布專利
          2022-07-01 公布專利
          2022-06-28 公布專利
          2022-06-24 公布專利
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          專利權人
          國家電網公司
          華為技術有限公司
          浙江大學
          中興通訊股份有限公司
          三星電子株式會社
          中國石油化工股份有限公司
          清華大學
          鴻海精密工業股份有限公司
          松下電器產業株式會社
          上海交通大學
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          • [發明專利]視頻語義分割方法、裝置、電子設備及存儲介質-CN202111165458.9在審
          • 李江彤;牛力;四建樓;錢晨;張麗清 - 上海商湯智能科技有限公司
          • 2021-09-30 - 2022-07-26 - G06K9/00
          • 本公開提供了一種視頻語義分割方法、裝置、電子設備及存儲介質,該視頻語義分割方法包括:獲取視頻數據中待檢測視頻幀對應的第一特征數據,以及視頻數據中采集時間位于待檢測視頻幀之前的歷史視頻幀對應的歷史特征數據;從第一特征數據對應的多個特征點中,確定與所述待檢測視頻幀中復雜圖像區域的位置點匹配的第一特征點;基于所述歷史特征數據和所述第一特征點的特征數據,生成所述第一特征點對應的語義加強后的加強特征點的特征數據;基于所述加強特征點的特征數據,和所述第一特征數據對應的多個特征點中除所述第一特征點外的其它特征點的特征數據,確定所述待檢測視頻幀中每個像素點對應的目標語義信息。
          • 視頻語義分割方法裝置電子設備存儲介質
          • [發明專利]故障檢測模型的訓練方法和機電設備的故障檢測方法-CN201911065719.2有效
          • 鄧剛;梁欣然 - 上海聯影智能醫療科技有限公司
          • 2019-11-04 - 2022-07-26 - G06K9/00
          • 本申請涉及一種故障檢測模型的訓練方法和機電設備的故障檢測方法。故障檢測模型的訓練方法包括:獲取訓練信號數據;對訓練信號數據進行特征提取,得到第一信號特征;將訓練信號數據進行重構及分解,得到第二信號特征;對第一信號特征和第二信號特征按照預設的次序進行排列,將排列結果輸入初始故障檢測模型中,得到檢測結果;預設的次序表征第一信號特征和第二信號特征的重要程度;計算檢測結果與預設標簽之間的損失,根據損失對初始故障檢測模型進行訓練;當損失達到收斂時,初始故障檢測模型訓練完成,得到故障檢測模型。該方法在可提高訓練得到的故障檢測模型的精度,進而提高得到的檢測結果的準確性。
          • 故障檢測模型訓練方法機電設備
          • [發明專利]一種基于自編碼器數據增強的小樣本無源行為感知方法-CN202110465721.X有效
          • 盛碧云;關翔宇;肖甫;李群;沙樂天 - 南京郵電大學
          • 2021-04-28 - 2022-07-26 - G06K9/00
          • 本發明是一種基于自編碼器數據增強的小樣本無源行為感知方法,包括如下步驟:(1)采集包含人體行為信息的信道狀態信息;(2)對信道狀態信息去噪處理;(3)構建一個基于數據增強自編碼器的神經網絡模型;(4)采用少量的真實樣本訓練數據增強自編碼器,生成大量具有不同特征向量的重構樣本;(5)構建一個基于卷積神經網絡的人體行為識別模型,將增強數據樣本和真實樣本作為模型的輸入,對網絡模型進行調優,根據分類網絡對樣本在不同類別上的響應值,得到行為識別結果。本發明解決無源行為感知在小樣本訓練數據狀態下存在的模型過擬合問題,增強模型的泛化性和穩定性,保障人體行為識別的精度。
          • 一種基于編碼器數據增強樣本無源行為感知方法
          • [發明專利]語義信息獲取方法及裝置、電子設備、存儲介質-CN202110499193.X有效
          • 林峰;王超;許文曜;任奎 - 浙江大學
          • 2021-05-08 - 2022-07-26 - G06K9/00
          • 本申請公開了一種語義信息獲取方法及裝置、電子設備、存儲介質,該方法包括:采集喉嚨振動的回波信號,其中所述回波信號由頻率調制后的連續波感知發聲者喉嚨振動所返回的信號,所述回波信號的周期數為M,所述頻率調制后的周期性連續波由調頻連續波雷達發射;對所述回波信號的每一個周期的波形進行傅里葉變換,得到每個周期的頻譜圖,M個周期的頻譜圖構成一個頻譜圖集,該頻譜圖集包含M張頻譜圖,所述頻譜圖按相應所述回波信號的返回時間順序從先到后依次排列;從所述頻譜圖集中提取所述喉嚨振動的特征波形;對所述特征波形進行切分,得到包含語義信息的特征片段;將所述特征片段輸入到語義獲取模型中進行語義信息的獲取。
          • 語義信息獲取方法裝置電子設備存儲介質
          • [發明專利]基于深度學習的臺風強度遙感反演方法-CN202010873492.0有效
          • 王充;徐青 - 河海大學
          • 2020-08-26 - 2022-07-26 - G06K9/00
          • 本發明涉及一種基于深度學習的臺風強度遙感反演方法,包括以下步驟:確定待反演時刻臺風中心的地理坐標信息,獲取待反演時刻衛星的云圖;讀取衛星云圖中的地理坐標信息以及預設的若干個波段的亮溫數據;確定臺風中心位置在衛星云圖中的坐標點,并以該坐標點為中心,構建基于波段亮溫數據的三維矩陣;構建基于focal_loss損失函數的8個二分類CNN模型;將三維矩陣數據輸入8個二分類CNN模型中,得到并輸出相應的數值,其中最大數值對應的臺風等級即為該時刻臺風的強度類別;根據上述所得數值計算得該時刻臺風的最大風速。本發明能有效解決現有深度學習方法存在的反演臺風強度難以找到最佳通道組合以及臺風樣本分布不均衡帶來副作用的問題。
          • 基于深度學習臺風強度遙感反演方法
          • [發明專利]模型訓練方法及裝置、交通事件發生概率評估方法及裝置-CN202210396692.0有效
          • 孟繁宇 - 騰訊科技(深圳)有限公司
          • 2022-04-15 - 2022-07-26 - G06K9/00
          • 本申請公開了一種模型訓練方法及裝置、交通事件發生概率評估方法及裝置,方法通過獲取預設時間段內預設路段中的道路交通數據;將道路交通數據劃分到多個時空切片中,得到每一時空切片對應的子道路交通數據;獲取每一時空切片中的交通運行對象的運行數據,并計算每一時空切片中交通運行對象之間的軌跡交叉參數;根據軌跡交叉參數以及預設道路交通事件的統計數據計算預設道路交通事件的發生概率;以每一時空切片對應的子道路交通數據為輸入特征,以對應的預設道路交通事件的發生概率為輸出標簽訓練預設神經網絡模型,得到預設道路交通事件發生概率評估模型。該方法可以應用于交通領域,可以大大提升預設道路交通事件發生概率評估的準確性。
          • 模型訓練方法裝置交通事件發生概率評估
          • [發明專利]一種變電站內電容式電壓互感器運行模式識別方法-CN202210422933.4有效
          • 饒芳;胡文明;胡常洲;陳超;方攀;馮寬;劉陽 - 武漢格藍若智能技術有限公司
          • 2022-04-21 - 2022-07-26 - G06K9/00
          • 本發明涉及一種變電站內電容式電壓互感器運行模式識別方法,包括:獲取變電站運行在各個典型運行模式下CVT輸出的歷史二次電壓信號,將輸出的二次電壓信號與CVT群體之間的電氣相關性相結合,構建得到各種典型運行模式下的特征向量;根據特征向量構建訓練集;根據柯西核和二次有理核生成多核學習模型的合成核,利用二次差值改進后的黏菌算法對多核學習模型的懲罰參數和徑向基函數進行參數尋優;利用訓練集對參數尋優后的多核學習模型進行訓練,得到CVT運行模式識別模型;利用訓練好的CVT運行模式識別模型對待測CVT的運行模式進行識別;針對變電站內電壓互感器的不同配置方式構建用于訓練的特征向量,可以提高CVT在線監測算法的穩定性和健壯性。
          • 一種變電站內電容電壓互感器運行模式識別方法
          • [發明專利]一種基于分數階Hilbert倒譜的特征提取方法-CN202010166102.6有效
          • 邵琪;包永強;姜家輝;陸志文;賈成宇;景凌嘯 - 南京工程學院
          • 2020-03-11 - 2022-07-26 - G06K9/00
          • 本發明具體涉及一種基于分數階Hilbert倒譜的特征提取方法,包括S1、采集不同用電負荷單獨運行時的電流數據;S2、對采集到的電流數據分別進行加窗預處理;S3、對處理后的電流數據分別進行分數階Hilbert變換,將數據映射到分數空間;S4、對分數階Hilbert變換階數進行尋優,確定最優階數;S5、在最優階數下,計算得到不同用電負荷的倒譜特征;S6、將不同用電負荷在最優階數下的分數階倒譜特征代入支持向量機中進行負荷識別,得到不同用電負荷的識別率。本發明提出的分數階倒譜特征有效的提高了不同用電負荷識別率,并且在負荷特征近似的情況下有較好的分類效果。
          • 一種基于分數hilbert特征提取方法
          • [發明專利]一種基于振動能量累積的入侵事件判定方法-CN202110006965.1在審
          • 蔣健 - 無錫市義如弘科技有限公司
          • 2021-01-05 - 2022-07-22 - G06K9/00
          • 本發明提供一種基于振動能量累積的入侵事件判定方法,方法定位精度高,環境適應性強;一種基于振動能量累積的入侵事件判定方法,包括以下步驟:步驟1:對用電設備進行信號表示及經驗模態分解;通過對極大和極小值點三次樣條函數插值;步驟2:對數據進行預處理;重復輸入信號,重復步驟1,依次分解出信號值;步驟3:算法模態提??;由EMD算法的流程可知,EMD算法的基本思想是將多個頻率相互疊加的不規則波形轉化為多個單一頻率的波加殘余波的形式,與FBE算法思路類似;本發明的有益效果:在進行能量累積時,考慮時間因子和距離因子的影響,更準確的計算有關聯的振動事件的累積能量,提高的系統的可靠性,降低誤警告警。
          • 一種基于振動能量累積入侵事件判定方法
          • [發明專利]一種往復式壓縮機故障診斷可視化方法-CN202210507131.3在審
          • 包繼華;鄧剛;張玉斌;姜雪 - 山東科技大學;蘇州德姆斯信息技術有限公司
          • 2022-05-11 - 2022-07-22 - G06K9/00
          • 本發明提供了一種往復式壓縮機故障診斷可視化方法,包括S1訓練樣本的產生與積累;S2批量獲取訓練數據與標簽;S3進行AI模型設計與初始化;S4訓練得AI模型;S5選擇滿足要求的數采裝置,同步采集正在運行中動態壓力數據與轉速脈沖數據,對采集數據做預處理得測試樣本,將獲得的測試樣本輸入到AI模型,前向計算得到網絡輸出,將輸出對應的最大可能的類別作為識別結果;S6利用Guided Grad CAM獲取測試樣本每個值對AI模型識別結果貢獻程度;S7展示對診斷結果可解釋的示功圖;S8人工確認模型識別結果準確性并進行處理;S9將結果存入訓練樣本庫。本發明能在不影響智能診斷模型準確率前提下給出了模型做出判斷的依據,提高智能診斷的可信度,方便人工核實診斷結果。
          • 一種往復壓縮機故障診斷可視化方法

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