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公开(公告)号：CN109179389A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811334451.3
申请日：2018-11-09
IPC: C01B32/186
Abstract: 本发明提供了一种利用CVD方法生长石墨烯薄膜的载具，用于放置在CVD设备的石英管内。载具包括底座、矩形底板以及多个矩形托板。矩形底板水平地设置在底座上方，且固定连接于底座；多个矩形托板用于承载石墨烯生长衬底，每一矩形托板上表面的四周设置有多个支撑体，石墨烯生长衬底容纳于多个支撑体围成的空间，多个矩形托板可层叠地放置在矩形底板上，相邻两个矩形托板之间用支撑体隔开。
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公开(公告)号：CN109534326B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN201910019995.9
申请日：2019-01-09
IPC: C01B32/184
Abstract: 本申请涉及石墨烯转移技术领域，具体而言，涉及一种石墨烯薄膜转移装置，用以将石墨烯薄膜转移至目标基底，其包括：壳体，所述壳体具有真空腔体；滚压机构，位于所述真空腔体内，所述滚压机构包括第一辊轴及与所述第一辊轴相对设置的第二辊轴，所述第一辊轴及所述第二辊轴中的至少一者能够转动；其中，所述第一辊轴和/或所述第二辊轴能够在转动过程中对经过所述第一辊轴和所述第二辊轴之间的石墨烯薄膜与目标基底进行滚动贴合，以将石墨烯薄膜转移至目标基底。该技术方案能够提高石墨烯薄膜转移之后的完整度。
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公开(公告)号：CN109534326A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201910019995.9
申请日：2019-01-09
IPC: C01B32/184
Abstract: 本申请涉及石墨烯转移技术领域，具体而言，涉及一种石墨烯薄膜转移装置，用以将石墨烯薄膜转移至目标基底，其包括：壳体，所述壳体具有真空腔体；滚压机构，位于所述真空腔体内，所述滚压机构包括第一辊轴及与所述第一辊轴相对设置的第二辊轴，所述第一辊轴及所述第二辊轴中的至少一者能够转动；其中，所述第一辊轴和/或所述第二辊轴能够在转动过程中对经过所述第一辊轴和所述第二辊轴之间的石墨烯薄膜与目标基底进行滚动贴合，以将石墨烯薄膜转移至目标基底。该技术方案能够提高石墨烯薄膜转移之后的完整度。
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公开(公告)号：CN209442653U
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201920034749.6
申请日：2019-01-09
IPC: C01B32/184
Abstract: 本申请涉及石墨烯转移技术领域，具体而言，涉及一种石墨烯薄膜转移装置，用以将石墨烯薄膜转移至目标基底，其包括：壳体，所述壳体具有真空腔体；滚压机构，位于所述真空腔体内，所述滚压机构包括第一辊轴及与所述第一辊轴相对设置的第二辊轴，所述第一辊轴及所述第二辊轴中的至少一者能够转动；其中，所述第一辊轴和/或所述第二辊轴能够在转动过程中对经过所述第一辊轴和所述第二辊轴之间的石墨烯薄膜与目标基底进行滚动贴合，以将石墨烯薄膜转移至目标基底。该技术方案能够提高石墨烯薄膜转移之后的完整度。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN209242684U
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201821846250.7
申请日：2018-11-09
IPC: C01B32/186
Abstract: 本实用新型提供了一种利用CVD方法生长石墨烯薄膜的载具，用于放置在CVD设备的石英管内。载具包括底座、矩形底板以及多个矩形托板。矩形底板水平地设置在底座上方，且固定连接于底座；多个矩形托板用于承载石墨烯生长衬底，每一矩形托板上表面的四周设置有多个支撑体，石墨烯生长衬底容纳于多个支撑体围成的空间，多个矩形托板可层叠地放置在矩形底板上，相邻两个矩形托板之间用支撑体隔开。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119782814A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411836817.2
申请日：2024-12-13
Applicant: 北京大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2136 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于稀疏矩阵的轻量化持续微调方法，属于计算机视觉技术领域。本发明使用稀疏矩阵和矩阵分解技术，对微调所需的稀疏矩阵进行低秩分解，构造共享权重矩阵和持续学习专业权重矩阵，进而完成对多个下游数据集的微调训练。本发明能够提高各种通用的大模型在下游数据集上的性能，且具有通用性，不依赖与特定的网络架构，适用于当前所有的视觉、语言和多模态大模型，方法简单方便，能够在保留大模型泛化和通用能力的基础上，有效提高在下游数据上的精度。
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公开(公告)号：CN118038396A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410272146.5
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于毫米波雷达和相机鸟瞰图融合的三维感知方法，属于计算机视觉技术领域。本发明针对毫米波雷达的特性，利用毫米波雷达主干网络，进行点云鸟瞰图特征提取，使用两种特征表征方式对毫米波雷达点云进行特征表示，并使用基于雷达反射截面(RCS)的离散方法得到鸟瞰图特征，基于可形变的跨注意力机制对毫米波雷达特征和相机鸟瞰图特征进行鲁棒和高效的融合，从而提高自动驾驶的感知任务的性能和多模态鲁棒性。采用本发明能够提高自动驾驶的三维感知(如三维目标检测、语义分割等)性能，可广泛应用于自动驾驶中实际应用的计算机视觉任务(如三维物体检测、语义分割等)。
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公开(公告)号：CN116681107A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310708348.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 北京大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开一种基于大规模语言‑图像模型引导的3D自监督预训练方法，属于计算机视觉技术领域。本发明将大规模语言‑图像模型的语义理解能力和多模态处理能力作为指导目标，将3D网络特征与大规模语言‑图像模型的特征空间用对比学习进行对齐。此外，利用图像掩码的方式，采用3D特征和语言描述，对掩码后的图像进行重建，从而使得3D网络能够学习到与大规模语言‑图像模型相同的通用的LiDAR点云表征。在实际应用中，训练得到的具有强表征能力的网络能够被应用在多种自动驾驶的下游任务中，包括但不限于3D目标检测、3D实例分割、语义分割等任务，可以加速模型在下游任务训练时的收敛速度，同时提高网络性能。
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公开(公告)号：CN119006886A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410981520.9
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/56 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于大型视觉语言模型注意力图的开放式通用感知方法，属于计算机视觉技术领域。本发明利用大型视觉语言模型在生成物体类别时，产生对应的特征，使用该特征对应的注意力图作为中间提示，利用SAM进行高精度的物体分割，从而同时获得物体类别和感知结果，以解决开放式感知任务。本发明能够普遍的适用于大多数大型视觉语言模型和基于SAM的改进模型，在最小改变模型框架的基础上，实现更好的开放式感知性能。
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公开(公告)号：CN115205633A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210889746.7
申请日：2022-07-27
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于鸟瞰图对比学习的自动驾驶多模态自监督预训练方法，属于计算机视觉技术领域。该方法利用不同的数据增广对LiDAR点云数据和图像数据进行变换，经过网络分别提取特征后，将两个模态特征投影到同一个鸟瞰图(BEV)空间中，之后利用反变换将两者的特征对齐，通过细粒度的对比学习来使得网络能够学习到通用的LiDAR点云和图像表征。在实际应用中，训练得到的具有强表征能力的网络能够被应用在多种自动驾驶的下游任务中，包括但不限于3d目标检测、3d实例分割、语义分割等任务。上述预训练的网络能够被用来初始化检测器的骨干网络，加速模型在训练时的收敛速度，同时提高网络性能。
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