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公开(公告)号：CN109379550A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811059317.7
申请日：2018-09-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的视频帧率上变换方法及系统，该方法包括：接收发送端传输的初始视频；将所述初始视频划分为包含连续两帧图像的多组图像块；将所述图像块中的连续两帧图像作为目标卷积神经网络的输入，合成所述连续两帧图像对应的中间帧图像；其中，所述目标卷积神经网络是通过预设的训练数据集训练得到的，所述目标卷积神经网络包括：编码器、解码器以及光流预测层；将所述中间帧图像插入所述图像块内，得到视频帧率上变换后的目标视频。从而可以完成从前后两帧到中间帧的映射，提高原有视频的帧率，更好地完成了视频帧率的上变换。
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公开(公告)号：CN119663140A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411861429.X
申请日：2024-12-17
Applicant: 上海电气上重铸锻有限公司 , 上海交通大学
IPC: C22C38/58 , C22C38/46 , C22C38/48 , C22C38/44 , C22C38/02 , C21D1/18 , C21D6/00 , C21D9/00 , F16J12/00
Abstract: 本申请涉及合金钢技术领域，具体涉及一种合金钢锻件及其制备方法和应用，所述合金钢锻件的化学元素按照质量含量包括如下组分：C的质量含量为0.21％～0.23％、Mn的质量含量为1.50％～1.60％、Cr的质量含量为0.15％～0.20％、V的质量含量为0.01％～0.02％、Nb的质量含量为0.10％～0.30％、Ni的质量含量为0.90％～1.00％、Mo的质量含量为0.50％～0.60％、Fe的质量含量至100％。本申请中所述合金钢锻件具有优异的强度和抗冷脆性能，综合性能优异，可以满足更高标准的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109379550B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201811059317.7
申请日：2018-09-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的视频帧率上变换方法及系统，该方法包括：接收发送端传输的初始视频；将所述初始视频划分为包含连续两帧图像的多组图像块；将所述图像块中的连续两帧图像作为目标卷积神经网络的输入，合成所述连续两帧图像对应的中间帧图像；其中，所述目标卷积神经网络是通过预设的训练数据集训练得到的，所述目标卷积神经网络包括：编码器、解码器以及光流预测层；将所述中间帧图像插入所述图像块内，得到视频帧率上变换后的目标视频。从而可以完成从前后两帧到中间帧的映射，提高原有视频的帧率，更好地完成了视频帧率的上变换。
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公开(公告)号：CN109068174A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811059369.4
申请日：2018-09-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N21/4402 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于循环卷积神经网络的视频帧率上变换方法及系统，该方法包括：接收发送端传输的初始视频；将所述初始视频划分为包含连续两帧图像的多组图像块；将所述图像块中的连续两帧图像作为目标循环卷积神经网络的输入，合成所述连续两帧图像对应的中间帧图像；其中，所述目标循环卷积神经网络是通过预设的训练数据集训练得到的；将所述中间帧图像插入所述图像块内，得到视频帧率上变换后的目标视频。从而可以完成从前后两帧到中间帧的映射，提高原有视频的帧率，更好地完成了视频帧率的上变换。
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公开(公告)号：CN115261578B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202211048504.1
申请日：2022-08-29
Applicant: 上海电气上重铸锻有限公司 , 钢铁研究总院有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种超大型异构件的尺寸稳定化处理方法，本发明的锻件在进行完“固溶+时效”处理后，采用气液法对锻件进行三次循环深冷处理，促使一部分不稳定的逆转奥氏体发生转变，同时提高剩余逆转奥氏体的稳定性，提高材料组织的稳定性，从而提高锻件的尺寸稳定性。采用该尺寸稳定化处理，可有效将锻件“固溶+时效”处理后含有约35％的奥氏体组织稳定为‑170～‑190℃也不会发生转变的、含有约11％的奥氏体组织，大大提升了材料的组织稳定性，进而提高锻件的尺寸稳定性。
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公开(公告)号：CN109068174B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201811059369.4
申请日：2018-09-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N21/4402 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于循环卷积神经网络的视频帧率上变换方法及系统，该方法包括：接收发送端传输的初始视频；将所述初始视频划分为包含连续两帧图像的多组图像块；将所述图像块中的连续两帧图像作为目标循环卷积神经网络的输入，合成所述连续两帧图像对应的中间帧图像；其中，所述目标循环卷积神经网络是通过预设的训练数据集训练得到的；将所述中间帧图像插入所述图像块内，得到视频帧率上变换后的目标视频。从而可以完成从前后两帧到中间帧的映射，提高原有视频的帧率，更好地完成了视频帧率的上变换。
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公开(公告)号：CN115261578A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211048504.1
申请日：2022-08-29
Applicant: 上海电气上重铸锻有限公司 , 钢铁研究总院有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种超大型异构件的尺寸稳定化处理方法，本发明的锻件在进行完“固溶+时效”处理后，采用气液法对锻件进行三次循环深冷处理，促使一部分不稳定的逆转奥氏体发生转变，同时提高剩余逆转奥氏体的稳定性，提高材料组织的稳定性，从而提高锻件的尺寸稳定性。采用该尺寸稳定化处理，可有效将锻件“固溶+时效”处理后含有约35％的奥氏体组织稳定为‑170～‑190℃也不会发生转变的、含有约11％的奥氏体组织，大大提升了材料的组织稳定性，进而提高锻件的尺寸稳定性。
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