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[发明] 一种基于深度卷积神经网络的裂缝图像分割方法 - 201810676243.5
审中-实审

申请人:汕头大学 - 申请日:2018-06-26 - 主分类号:G06T7/11(2017.01)I
发明人:范衠;伍宇明;朱贵杰;卢杰威
摘要:本发明实施例公开了一种基于深度卷积神经网络的裂缝图像分割方法,包括:用相机拍摄原始图像;对原始图像进行人工标注得到标注图像,并把原始图像和标注图像划分为训练集和测试集;提取训练集样本中小区域图像,划分为正负样本;调整正负样本的比例,用于训练深度卷积神经网络;提取测试集样本中小区域图像,输入到训练好的所述深度卷积神经网络中进行预测,并对所有预测结果进行叠加和归一化处理,得到原始图像的裂缝概率图。采用本发明,通过把原始图像分割成小区域图像,并且充分利用深度卷积神经网络较强的特征学习能力,可以很好地处理不同路面情况下的图像,高效准确地实现对图像裂缝的分割与检测。
引用[5]:WO2013020142A2 - WO2017200524A1 - CN105719259A - CN106910187A - CN107704865A   
被引用[3]:CN109949290A - CN111145163A - CN112560587A   
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[发明] 一种基于卷积神经网络的电厂电表字符定位和识别方法 - 201910316734.3
无权-视为撤回

申请人:汕头大学 - 申请日:2019-04-18 - 主分类号:G06K9/34(2006.01)I
发明人:范衠;姜涛;安康;邱本章;朱贵杰;王袁野
摘要:本发明实施例公开了一种基于卷积神经网络的电厂电表字符定位和识别方法,包括:整理电厂电表图像,建立由所述图像组成的含有字符的电表图像库;训练用于定位字符区域的卷积神经网络,确定网络中的学习参数;利用训练好的用于定位字符区域的卷积神经网络定位所述图像库中电表图像的字符区域,输出字符区域进行裁剪并导出;整理导出的含有数字序列图片并建立对应的图像库,利用其训练用于识别数字序列的卷积神经网络;利用训练好的卷积神经网络识别裁剪得到的数字序列图像,输出字符识别结果。本发明充分利用卷积神经网络的特征提取和学习能力,规避了传统图像处理中的噪声等问题,提高了系统的鲁棒性,高效准确地定位并识别电厂电表中的字符。
引用[2]:CN108921203A - CN109635627A   
被引用[2]:CN112200160A - CN114241725A   
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[发明授权] 一种混合整流式零电压开关全桥直流变换器 - 201811292594.2;109245547B
有权

申请人:汕头大学 - 申请日:2018-10-31 - 主分类号:H02M3/335(2006.01)I
发明人:赵雷;范衠;施羿
摘要:本发明实施例公开了一种混合整流式零电压开关全桥直流变换器,其具体的组成包括第一至第四开关管,第一、第二电容,第一、第二隔离变压器,第一至第四整流二极管,还包括直流电源、滤波电感,其特征在于第一变压器采用全桥整流,第二变压器采用全波整流,并将两组整流器串联连接。该变换器综合了两种整流结构的优点,具有零电压开关范围宽、整流二极管电压应力低等特点,电路结构简单、转换效率高。
同族[1]:CN109245547A  >>更多 - 什么是同族
被引用[1]:CN111313708A   
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[发明] 群体机器人控制与图案生成方法 - 202210155787.3
审中-实审

申请人:汕头市快畅机器人科技有限公司 汕头大学 - 申请日:2022-02-21 - 主分类号:B25J9/16(2006.01)
发明人:范衠;杨小莉;王诏君;林鹏;黄书山;吴奕润;李文姬;李梓键;黎焕林;李伟杰;董朝晖
摘要:本发明公开了一种群体机器人控制与图案生成方法,包括下述步骤:(1)通过软件设计出群体机器人生成所需最终排列的图案形状,以及确定组成图案形状所需机器人的个数;(2)预先设定各个机器人的编号,以及各个机器人出发的起点位置与初始运动速度;(3)根据机器人的个数在预设图案形状上均匀采点,确定各个机器人的终点位置;(4)在软件上对各个机器人进行防碰撞预演及调整:(5)通过机器人到达终点位置算法,来动态调整各个机器人到达终点位置的移动速度与移动方向,让各个机器人在自主向终点位置移动并顺利到达相应的终点位置,使各个机器人按照预设的图案形状进行排列。本发明演示方便,简单易懂,实时性强,方便学生使用。
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[发明授权] 一种基于元器件复用的半桥-全桥组合式直流变换器 - 201811292961.9;109546860B
有权

申请人:汕头大学 - 申请日:2018-10-31 - 主分类号:H02M3/28(20060101)
发明人:赵雷;范衠;施羿
摘要:本发明实施例公开了一种基于元器件复用的半桥-全桥组合式直流变换器,包括直流电源、逆变桥臂、隔离变压器、隔直电容和整流以及滤波电路组成的全桥结构的基础上,引入辅助变压器和分压电容,通过复用逆变桥臂,构成半桥结构,两种结构在副边分别采用全桥整流和全波整流的方式,并通过复用一组整流二极管将其进行串联组合,实现滤波电路的复用。该直流变换器具有零电压开关范围宽、无环流损耗、电流纹波小等特点,并且电路结构简单、转换效率高。
同族[1]:CN109546860A  >>更多 - 什么是同族
引用[5]:US2015256087A1 - KR100828179B1 - CN101202507A - CN101604917A - CN107493015A   
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[发明] 基于基因调控网络的群体机器人动态围捕控制方法及系统 - 202011374003.3
审中-实审

申请人:汕头大学 - 申请日:2020-11-30 - 主分类号:G05D1/02(20200101)
发明人:范衠;李晓明;王诏君;王柳;黄华兴;林培涵;马培立;龙周彬
摘要:本发明涉及群体智能技术领域,具体涉及一种基于基因调控网络的群体机器人动态围捕控制方法及系统,所述方法为:控制群体机器人在未知环境中进行搜索,直到搜索到目标;在群体机器人搜索到目标后,利用群体机器人机载的传感器对目标周围的环境信息进行探测,获得目标的相对位置以及目标周围的环境中障碍物的相对位置;接着,将目标的相对位置和障碍物的相对位置输入至基因调控网络模型中进行迭代训练,得到训练好的基因调控网络模型;最后,根据训练好的基因调控网络模型生成群体聚合形态,控制群体机器人按所述群体聚合形态对目标进行包围,本发明能够在复杂的、动态的、未知的环境下实时、高效地完成围捕任务。
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[发明] 一种移动机器人导航的混合地图的构建方法 - 201510718698.5
有权

申请人:汕头大学 - 申请日:2015-10-30 - 主分类号:G09B29/00(2006.01)I
发明人:范衠;谢红辉;余泽峰;容毅标;李文姬;林惠标
摘要:本发明涉及一种移动机器人导航的混合地图的构建方法,将整个区域划分为若干个局部区域,每个局部区域必须与其相邻的一个或者多个局部区域有重叠区域;在每一个重叠区域内添加视觉标记;移动机器人分别在每个局部区域中移动,采集每个局部区域内所有点的数据;利用占用网格地图原理,将在每个局部区域中采集的数据分别生成对应的局部度量地图;在每一幅局部度量地图上添加注释,注释包括开关节点,开关节点对应重叠区域的视觉标记;把不同的局部度量地图中相同的开关节点连接,形成整个区域的拓扑结构。本发明能够实现混合地图的可靠性,能够使地图易于管理和维护,具有适应性和扩展性,能为移动机器人提供可靠的导航信息。
同族[1]:CN105225604B  >>更多 - 什么是同族
引用[5]:JPH04227507A - CN101101203A - CN101619985A - CN103278170A - CN104898660A   
被引用[11]:US10885666B2 - US11243086B2 - WO2018121448A1 - CN105571596A - CN105869512A - CN107817802A ...   
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[发明] 一种基于深度卷积神经网络的烟草植株识别方法 - 201710404295.2
无权-视为撤回
权利转移

申请人:范衠 - 申请日:2017-06-01 - 主分类号:G06K9/00(2006.01)I
当前权利人:汕头大学
发明人:范衠;卢杰威;谢红辉;朱贵杰;莫嘉杰;李文姬
摘要:一种基于深度卷积神经网络的烟草植株识别方法,所述方法包括:整理无人机拍摄烟草植株的原始图像,并建立所述原始图像的图像库;对所述图像库中的所述原始图像进行预处理,并将预处理后的所述原始图像分为训练样本和测试样本;将所述训练样本用于深度卷积神经网络的训练,并确定所述深度卷积神经网络中的学习参数;将所述测试样本输送到训练好的所述深度卷积神经网络中进行识别测试,并将识别结果标记在所述测试样本中的所述原始图像中。本发明充分利用深度卷积神经网络的较强的特征学习能力,从而高效准确地识别烟草植株,并准确快速地对烟草植株的产量进行估算。
引用[2]:CN105279556A - CN106503695A   
被引用[3]:CN108875620A - CN110458222A - CN113361654A   
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[发明] 一种基于分层抠图算法的眼底图像血管分割方法 - 201810186477.1
有权

申请人:汕头大学 - 申请日:2018-03-07 - 主分类号:G06T7/11(2017.01)I
发明人:范衠;卢杰威;朱贵杰
摘要:本发明实施例公开了一种基于分层抠图算法的眼底图像血管分割方法,所述方法包括:对眼底图像进行预处理,生成眼底图像的三分图;利用分层抠图算法分割眼底图像三分图中未知区域的血管;对分割后的血管图像进行后处理;将进行后处理的图像在DRIVE和STARE两个公开的数据库上进行测试,得到眼底图像血管分割的结果图。本发明采用一种分层抠图的算法对眼底图像进行处理,可以高效准确地进行眼底图像的血管分割,从而可以帮助医生提高对眼部疾病的诊断效率,并有利于减少可能存在的由于医生疲劳而导致的误诊。
同族[1]:CN108230341B  >>更多 - 什么是同族
引用[15]:US2011007957A1 - US2016345819A1 - WO2010138645A2 - WO2014143891A1 - CN101951511A - CN103810709A ...   
被引用[2]:CN110009626A - CN111311625A   
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[发明] 一种基于分频卷积的多频率和多尺度融合的自动化裂缝检测方法 - 202010540560.1
审中-实审

申请人:汕头大学 - 申请日:2020-06-12 - 主分类号:G06K9/62(20060101)
发明人:李冲;范衠;陈颖
摘要:本发明实施例公开了一种基于分频卷积的多频率和多尺度融合的自动化裂缝检测方法,所述方法包括:创建基于深度学习的道路裂缝图像的训练集和测试集;创建分频卷积模块和分频转置模块;创建多频率分层特征提取模块;利用训练集和测试集训练深度卷积深度神经网络;将深度卷积神经网络中多频率分层特征提取模块的结果叠加,并输出裂缝图像。本发明方法具有检测过程简单,检测效率高,劳动强度低,便于携带,可操作性强等优点。
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