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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

163 篇 专利
2 篇 期刊文献

馆藏范围

165 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学
1 篇 教育学
- 1 篇 教育学

主题

1 篇 动机
1 篇 人力资源管理
1 篇 中联部
1 篇 知识共享
1 篇 领导力
1 篇 研究团队
1 篇 新常态
1 篇 外国学者
1 篇 研讨会

机构

56 篇 牧今科技
7 篇 abb瑞士股份有限公...
6 篇 阿克韦尔维戈西班...
6 篇 安赛乐米塔尔公司
5 篇 同济大学
4 篇 沙特基础工业全球...
4 篇 埃姆普里萨有限公...
4 篇 加泰罗尼亚理工大...
4 篇 拉古纳大学
4 篇 卡洛斯三世国家癌...
3 篇 阿托斯全球网络公...
3 篇 遗传和生物技术工...
2 篇 柑橘病虫害预防基...
2 篇 尤利卡特基金会
2 篇 威尔吉利健康研究...
2 篇 阿图罗·佩雷斯-罗...
2 篇 艾科赛尔医疗解决...
2 篇 森特拉·耐科奥诺·...
2 篇 施瓦茨医药股份有...
2 篇 j·j·罗迪拉·奥利弗...

作者

56 篇 何塞·赫罗尼莫·莫...
46 篇 余锦泽
26 篇 鲁仙·出杏光
15 篇 叶旭涛
14 篇 a·阿布勒拉
12 篇 罗素·伊斯兰
11 篇 旭涛·叶
8 篇 锦泽·余
8 篇 欢·刘
8 篇 良树·金本
7 篇 詹斯·多佩尔哈默
7 篇 巴勃罗·罗德里格斯...
7 篇 本杰明·克洛珀
7 篇 尹学锋
7 篇 马塞洛·迪克斯
7 篇 阿扎姆·穆扎法尔·...
7 篇 鲁本·鲍里森
7 篇 钱德里卡·凯·尔
7 篇 迪夫亚谢尔·沙马
7 篇 金本芳树

语言

165 篇 中文

检索条件"作者=何塞·罗德里格斯·皮内罗"

共 165 条记录，以下是41-50 订阅

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详细简洁

排序：

基于几何先验模型的低空空地无人机信道多径跟踪方法

基于几何先验模型的低空空地无人机信道多径跟踪方法

引用

作者：胡塞·罗德里格斯·皮内罗黄泽宇蔡雪松托马斯·迪亚兹·博拉尼诺尹学锋王宇朱虹 200092 上海市杨浦区四平路1239号

本发明涉及一种基于几何先验模型的低空空地无人机信道多径跟踪方法，具体包括以下步骤：S1、获取基站与无人机之间通信信号的瞬时传播多径分量参数；S2、根据瞬时传播多径分量参数，通过瞬时传播多径分量的短期空间一致性，识别短期传... 详细信息

标准号: CN112616132B

本发明涉及一种基于几何先验模型的低空空地无人机信道多径跟踪方法，具体包括以下步骤：S1、获取基站与无人机之间通信信号的瞬时传播多径分量参数；S2、根据瞬时传播多径分量参数，通过瞬时传播多径分量的短期空间一致性，识别短期传播多径分量演化，获得短期传播多径；S3、根据短期传播多径的先验信息，确定距离评估度量，根据距离评估度量判断属于同一个被阻挡的长期传播多径的短期传播多径，将相应的短期传播多径进行组合得到长期传播多径。与现有技术相比，本发明具有有效地追踪到传播多径演变、提高低空无人机空地信道传播环境中传播多径建模的准确性等优点。

关键词：多径传播多径分量参数多径分量度量空地信道传播环境通信信号先验模型先验信息信道多径有效地评估基站建模追踪阻挡跟踪

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用于确定相机视场内的遮挡的方法和系统

用于确定相机视场内的遮挡的方法和系统

引用

作者：余锦泽何塞·赫罗尼莫·莫雷拉·罗德里格斯叶旭涛日本东京

提出了一种用于确定相机视场内的遮挡的系统和方法。该系统接收由至少一个相机生成的相机数据，该至少一个相机包括具有第一相机视场的第一相机。相机数据在具有多个物体的堆叠体在第一相机视场中时被生成，并且描述至少由该多个物体中... 详细信息

标准号: CN113255415A

提出了一种用于确定相机视场内的遮挡的系统和方法。该系统接收由至少一个相机生成的相机数据，该至少一个相机包括具有第一相机视场的第一相机。相机数据在具有多个物体的堆叠体在第一相机视场中时被生成，并且描述至少由该多个物体中的第一物体的物体结构形成的堆叠结构。该系统识别物体结构的目标特征或放置在物体结构上的目标特征，并确定与该目标特征共面并围绕该目标特征的2D区域。该系统确定通过连接第一相机的位置和2D区域而定义的3D区域。该系统基于相机数据和该3D区域来确定遮挡区域的尺寸，并确定物体识别置信度参数的值。

关键词：目标特征相机物体结构相机数据相机视场堆叠结构物体识别系统接收系统确定系统识别遮挡区域堆叠体置信度遮挡

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基于图像数据的物体检测的系统及方法

基于图像数据的物体检测的系统及方法

引用

作者：余锦泽何塞·赫罗尼莫·莫雷拉·罗德里格斯叶旭涛日本东京

公开了基于图像数据的物体检测的系统及方法。具体地，提供了一种检测物体的系统和方法。该方法包括从基于第一图像捕获模式来表示物体的第一图像数据中生成第一边缘信息，从基于第二图像捕获模式来表示物体的第二图像数据中生成第二边... 详细信息

标准号: CN112308908A

公开了基于图像数据的物体检测的系统及方法。具体地，提供了一种检测物体的系统和方法。该方法包括从基于第一图像捕获模式来表示物体的第一图像数据中生成第一边缘信息，从基于第二图像捕获模式来表示物体的第二图像数据中生成第二边缘信息，第二模式不同于第一模式，将第一边缘信息与第二边缘信息融合以生成融合后的边缘信息，基于融合后的边缘信息生成物体检测假设，以及基于融合后的边缘信息、第一边缘信息和/或第二边缘信息来验证物体检测假设。

关键词：边缘信息图像数据物体检测图像捕获模式融合种检测验证

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用于确定相机视场内的遮挡的方法和系统

用于确定相机视场内的遮挡的方法和系统

引用

作者：余锦泽何塞·赫罗尼莫·莫雷拉·罗德里格斯叶旭涛日本东京

标准号: CN111582196B

关键词：目标特征相机物体结构相机数据相机视场堆叠结构物体识别系统接收系统确定系统识别遮挡区域堆叠体置信度遮挡

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用于处理候选边缘的方法和计算系统

用于处理候选边缘的方法和计算系统

引用

作者：余锦泽何塞·赫罗尼莫·莫雷拉·罗德里格斯日本东京

提出了一种用于处理候选边缘的方法和计算系统。当空间结构信息和2D图像信息被存储时，可以执行该方法。该方法可以包括：基于空间结构信息，标识表示物体结构的角的3D位置；基于空间结构信息，标识从3D位置延伸并与边缘平行的3D矢量；... 详细信息

标准号: CN111696124A

提出了一种用于处理候选边缘的方法和计算系统。当空间结构信息和2D图像信息被存储时，可以执行该方法。该方法可以包括：基于空间结构信息，标识表示物体结构的角的3D位置；基于空间结构信息，标识从3D位置延伸并与边缘平行的3D矢量；确定2D图像信息内的对应于3D位置的2D位置；确定2D图像信息内的对应于3D矢量的2D矢量；确定边缘检测区域；标识边缘检测区域内的不表示任何物体边缘的候选边缘的簇；将不是所标识的簇的一部分的候选边缘标识为2D物体边缘；以及基于2D物体边缘执行分段。

关键词：空间结构信息候选边缘图像信息物体边缘矢量边缘检测标识边缘计算系统检测区域物体结构分段平行存储延伸

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训练预测模型来预测在过程的执行期间的不期望事件

训练预测模型来预测在过程的执行期间的不期望事件

引用

作者：海迪尔·阿布夸克迪夫亚谢尔·沙马本杰明·克洛珀阿扎姆·穆扎法尔·科特里瓦拉巴勃罗·罗德里格斯贝内迪克特·施密特谭若慕钱德里卡·凯·尔鲁本·鲍里森马塞洛·迪克斯詹斯·多佩尔哈默瑞士巴登

一种用于训练预测模型(1)的方法(100)，用于使用训练样本(3)来预测在过程(2)的执行期间将发生至少一个预先确定的不期望事件的可能性，其中每个训练样本(3)包括表征过程(2)的状态的数据，并且方法(100)包括以下步骤：获取(110)代表不会... 详细信息

标准号: CN118284861A

一种用于训练预测模型(1)的方法(100)，用于使用训练样本(3)来预测在过程(2)的执行期间将发生至少一个预先确定的不期望事件的可能性，其中每个训练样本(3)包括表征过程(2)的状态的数据，并且方法(100)包括以下步骤：获取(110)代表不会引起不期望事件的过程(2)的状态的训练样本(3)，并且用预先设定的发生不期望事件的低可能性来标记这些训练样本；至少部分地基于过程模型(2a)和规定在过程(2)的哪些状态中存在发生不期望事件的增加的可能性的预先确定的规则(2b)集合，获取(120)代表具有引起不期望事件的增加的可能性的过程(2)的状态的其他的训练样本(4)，并且用上述增加的可能性标记这些训练样本(4)；将训练样本(3，4)提供(130)给待训练的预测模型(1)，以便从预测模型(1)获取在由相应的样本(3，4)代表的过程(2)的状态下发生不期望事件的可能性的预测(5)；通过预先确定的损失函数(6)，对预测(5)和相应的样本(3，4)的标记之间的差进行评级(140)；以及优化(150)表征预测模型(1)的行为的参数(1a)，使得当其他的样本(3，4)上的预测(5)做出时，通过损失函数(6)评出的等级(6a)能够提高。

关键词：训练样本期望事件预测模型预先确定样本预测损失函数表征过程过程模型评级集合优化

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用于执行抓持区域检测的方法和计算系统

用于执行抓持区域检测的方法和计算系统

引用

作者：何塞·赫罗尼莫·莫雷拉·罗德里格斯魯仙·出杏光余錦澤 A·阿布勒拉金本芳树日本东京

本申请涉及用于执行抓持区域检测的方法和计算系统。提出了一种由计算系统执行的方法。该方法可以包括：计算系统接收表示与柔性物体相关联的物体表面的图像信息，以及将满足定义的平滑度条件并且具有大于或等于定义的区域大小阈值的区... 详细信息

标准号: CN113459101B

本申请涉及用于执行抓持区域检测的方法和计算系统。提出了一种由计算系统执行的方法。该方法可以包括：计算系统接收表示与柔性物体相关联的物体表面的图像信息，以及将满足定义的平滑度条件并且具有大于或等于定义的区域大小阈值的区域大小的物体表面的表面区域识别为抓持区域，其中抓持区域基于图像信息被识别。该方法还包括将三维(3D)区域识别为安全区域，该三维区域在一个或多个水平维度上围绕抓持区域，并且从抓持区域沿着垂直于该一个或多个水平维度的垂直维度延伸。该方法还包括基于抓持区域和安全区域执行机器人运动计划。

关键词：抓持计算系统安全区域水平维度图像信息物体表面执行机器人垂直维度区域检测区域识别柔性物体三维区域运动计划平滑度三维垂直关联延伸申请

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生成用于物体检测的安全空间列表的方法和计算系统

生成用于物体检测的安全空间列表的方法和计算系统

引用

作者：何塞·赫罗尼莫·莫雷拉·罗德里格斯魯仙·出杏光余錦澤 A·阿布勒拉金本芳树日本东京

本公开涉及生成用于物体检测的安全空间列表的方法和计算系统。提出了一种方法和用于执行该方法的计算系统。方法可以包括接收表示物体的图像信息；标识与一组一个或多个检测假设相关联的一组一个或多个匹配的物体识别模板。方法还可以... 详细信息

标准号: CN113361651B

本公开涉及生成用于物体检测的安全空间列表的方法和计算系统。提出了一种方法和用于执行该方法的计算系统。方法可以包括接收表示物体的图像信息；标识与一组一个或多个检测假设相关联的一组一个或多个匹配的物体识别模板。方法还可以包括选择与匹配的物体识别模板相关联的主要检测假设；基于匹配的物体识别模板生成主要候选区域；确定以下至少一项：(i)该组一个或多个匹配的物体识别模板是否具有一个或多个剩余的匹配的模板的子集，或(ii)图像信息是否具有表示不匹配的区域的一部分；以及基于以下至少一项生成安全空间列表：(i)不匹配区域，或(ii)基于一个或多个剩余的匹配的模板的子集生成的一个或多个附加候选区域。

关键词：匹配物体识别安全空间候选区域计算系统图像信息关联模板生成匹配区域物体检测子集生成检测子集

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执行用于物体识别的图像分类的方法和系统

执行用于物体识别的图像分类的方法和系统

引用

作者：余锦泽何塞·赫罗尼莫·莫雷拉·罗德里格斯 A·阿布勒拉日本东京

本公开涉及执行用于物体识别的图像分类的方法和系统。提出了用于将图像的至少一部分分类为纹理或无纹理的系统和方法。该系统接收由图像捕获设备生成的图像，其中该图像表示图像捕获设备的视野中的一个或多个物体。该系统基于图像的该... 详细信息

标准号: CN112288040A

本公开涉及执行用于物体识别的图像分类的方法和系统。提出了用于将图像的至少一部分分类为纹理或无纹理的系统和方法。该系统接收由图像捕获设备生成的图像，其中该图像表示图像捕获设备的视野中的一个或多个物体。该系统基于图像的该至少一个图像部分生成一个或多个位图。该一个或多个位图描述用于特征检测的一个或多个特征是否存在于该至少一个图像部分中，或者描述用于特征检测的一个或多个视觉特征是否存在于该至少一个图像部分中，或描述跨该至少一个图像部分是否存在强度变化。该系统基于该一个或多个位图而确定将该至少一个图像部分分类为有纹理的还是无纹理的。

关键词：图像纹理个位图像捕获设备特征检测强度变化视觉特征图像表示图像分类物体识别系统接收分类视野

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执行用于物体识别的图像分类的方法和系统

执行用于物体识别的图像分类的方法和系统

引用

作者：余锦泽何塞·赫罗尼莫·莫雷拉·罗德里格斯 A·阿布勒拉日本东京

标准号: CN113111900A

关键词：图像纹理个位图像捕获设备特征检测强度变化视觉特征图像表示图像分类物体识别系统接收分类视野

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