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发明专利:3934实用新型: 2801外观设计: 225
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申请号:200910070399.X 公开号:CN101667294 主分类号:G06T7/20(2006.01)I
申请人:天津工业大学 申请日:2009.09.10 公开日:2010.03.10
发明人:修春波
摘要:本发明属于图像识别跟踪领域,公开一种基于固定场景的单自由度目标检测与跟踪装置,包括图像传感器,采集卡,图像处理部件,控制处理部件和伺服机构。系统启动后进入初始化模式,图像传感器由伺服机构带动按规定的正方向旋转一周,并在每一个预设位置拍摄场景画面存储到图像处理部件中作为该位置的背景画面。之后,系统进入工作模式。图像传感器在每一个预设位置拍摄场景画面并与该位置的背景画面相比较,检测在监视范围内是否出现目标。如未发现目标,则继续搜索;否则,计算目标形心横坐标与背景画面中心横坐标的误差,控制处理部件控制伺服机构对目标实现跟踪。本发明主要用于禁止移动目标进入的无人监控场所使用。
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申请号:200910070755.8 公开号:CN101673355 主分类号:G06N3/02(2006.01)I
申请人:天津工业大学 申请日:2009.10.10 公开日:2010.03.17
发明人:修春波
摘要:本发明属于人工智能领域,具体为一种认知联想记忆网络,网络包含输入层和输出层两层神经元,样本模式信息存储在动态权值矩阵中,网络根据不同的输入向量可自适应地调节当前权值矩阵。输入向量的信息不仅提供了联想记忆的初值,而且在联想记忆过程中起到了启发式搜索的作用,因此网络的存储能力和联想成功率得到较好的改善。尤其可以有效地实现相似模式以及多值模式的联想记忆功能。本发明主要用于基于联想记忆的模式识别领域中。
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申请号:200910228727.4 公开号:CN101877077A 主分类号:G06N7/08(2006.01)I
申请人:天津工业大学 申请日:2009.11.25 公开日:2010.11.03
发明人:修春波
摘要:本发明属于非线性时间序列分析领域,具体为一种时间序列预测模型,网络模型包含输入层、中间层和输出层三层结构,中间层单元由具有混沌特性的混沌算子构成。混沌算子的参数利用混沌优化算法进行训练调节。通过学习训练,网络利用时间序列前一段的已知值来预测未来某时刻的值,并根据预测误差逐渐修正混沌算子参数,从而使得网络逐渐具有与时间序列中蕴含的规律相一致的信息,并完成时间序列的预测功能。尤其可以有效地实现对时间序列的多步预测。本发明主要用于实际工程时间序列的预测分析领域中。
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申请号:201010529681.2 公开号:CN102004898A 主分类号:G06K9/00(2006.01)I
申请人:天津工业大学 申请日:2010.11.03 公开日:2011.04.06
发明人:修春波
摘要:本发明属于图像处理与机器视觉领域,具体为一种基于模板匹配的目标跟踪方法。模板图像和带匹配区域的像素按照圆形排列为多个子窗口,采用圆形模板匹配准则确保目标具有平移和旋转不变性。采用Kirsch算子计算模板和跟踪窗内各像素的边缘强度值。将灰度匹配值与边缘强度匹配值之和作为匹配结果。最佳匹配值的位置确定为跟踪目标的位置。本发明可用于目标识别与跟踪系统中。
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申请号:201010529684.6 公开号:CN102004919A 主分类号:G06K9/62(2006.01)I
申请人:天津工业大学 申请日:2010.11.03 公开日:2011.04.06
发明人:修春波
摘要:本发明属于图像处理与机器视觉领域,具体为一种目标检测与定位方法。根据像素点与邻域像素点的灰度差异确定候选兴趣点,采用Kirsch算子计算候选点与其邻域点的边缘强度。当候选点的边缘强度大于给定阈值,并且与其邻域点的最大边缘强度接近时,该点确定为兴趣点。以兴趣点为中心建立位势函数,利用位势函数的求和构造目标函数,目标函数取得最大值的位置确定为目标位置。本发明可用于目标检测与目标跟踪系统中。
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申请号:201010573682.7 公开号:CN102034093A 主分类号:G06K9/00(2006.01)I
申请人:天津工业大学 申请日:2010.12.03 公开日:2011.04.27
发明人:修春波
摘要:本发明属于机器视觉与目标识别领域,具体为一种基于优化计算的特征点匹配方法。采用窗口区域方向变化量作为特征点的测度值,在模板图像和目标图像中分别检测特征点。通过设定特征阈值来控制特征点的数量。根据特征点的相对位置信息和灰度信息确定匹配准则能量函数。利用迟滞混沌神经网络对能量函数进行优化计算求得两幅图像中特征点的匹配结果。本发明可应用于目标识别系统中。
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申请号:201010573712.4 公开号:CN102073908A 主分类号:G06N3/02(2006.01)I
申请人:天津工业大学 申请日:2010.12.03 公开日:2011.05.25
发明人:修春波
摘要:本发明属于人工智能与神经网络领域,具体为一种基于迟滞神经网络的联想记忆方法。通过将Hopfield神经网络中的激励函数改为迟滞激励函数的方法在神经网络中引入迟滞特性,从而构造出迟滞神经网络。迟滞特性可通过调节激励函数的迟滞参数进行控制。利用迟滞特性对神经元原状态的保持特性减少神经元在联想过程中状态的错误反转率,从而提高神经网络联想记忆成功率。本发明主要用于基于联想记忆的模式识别领域中。
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申请号:201010573730.2 公开号:CN102034114A 主分类号:G06K9/64(2006.01)I
申请人:天津工业大学 申请日:2010.12.03 公开日:2011.04.27
发明人:修春波
摘要:本发明属于图像处理与机器视觉领域,具体为一种基于特征点检测的模板匹配跟踪方法。根据像素的灰度和梯度信息分别在目标图像和模板图像中提取特征点。为减小相关匹配计算量,仅对模板图像和目标图像中的特征点的邻域像素进行相关匹配计算,实现两幅图像的特征点匹配。根据已匹配特征点的相对位置信息可确定目标的中心位置,从而实现目标的识别与跟踪。当目标图像中的目标发生姿态变化时,更新模板图像,减小误差累积。本发明可用于目标检测与目标跟踪系统中。
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申请号:201680041090.6 公开号:CN107849900A 主分类号:E06B9/36(2006.01)I
申请人:株式会社文化 申请日:2016.09.06 公开日:2018.03.27
发明人:难波修二
摘要:现有技术的百叶窗的板条如果不与操作杆、梯绳等一起与具备操作功能的顶轨结合在一起,则不能发挥功能,因为不是以板条单体发挥功能的结构。购入者自身根据喜好组装任意片数的带压接部的板条(1)来构成百叶窗(100),带压接部的板条(1)的特征为,包括叶片部(10)和压接部(20),叶片部(10)用于遮光,压接部(20)设置于该叶片部的短边的两端且使叶片部在垂直方向或水平方向上压接保持于窗框的相对壁。
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10:[发明] 打草机
申请号:201811621277.0 公开号:CN111373946A 主分类号:A01G3/06
申请人:南京德朔实业有限公司 申请日:2018.12.28 公开日:2020.07.07
发明人:代修波
摘要:本发明公开了一种打草机,包括:打草头、无刷电机、驱动电路、控制器、操作装置;其中,打草头包括线轴和头壳,线轴用于缠绕打草绳,头壳用于容纳线轴并形成有供打草绳穿过的穿线孔;打草机具有一个自动绕线模式,在自动绕线模式下,电机以恒定速度驱动线轴和头壳中的至少一个以述线轴和头壳相对转动从而将打草绳自动地缠绕至线轴,其中,至少在自动绕线模式下,控制器根据给定电压和/或电流输出控制信号以控制驱动电路使电机大致以恒定速度运行。本发明公开的打草机,在自动绕线模式下能够实现电机稳定低速、大扭矩的控制效果,绕线速度更稳定,有利于绕线作业。
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