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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118411400A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410557410.X
申请日：2024-05-07
Applicant: 河南理工大学 , OPPO广东移动通信有限公司
Abstract: 本发明基于目标检测和关键点提取的人耳轮廓特征自动测量方法，包括：采集人脸侧面图像、检测眼睛虹膜并估计像素间实际距离、检测人耳并计算其像素高度、根据人耳像素高度和像素间实际距离计算人耳实际高度、采集人耳正面图像、人耳检测与裁切、对裁切后的人耳轮廓图像进行关键点提取、选择用于测量人耳轮廓特征的关键点、计算关键点之间像素距离、将像素距离转换为实际距离。本发明提供的方法可以有效解决测量人耳轮廓特征需要拍照参照物或转换因子的问题，测量误差小，易于推广，适用于基于人耳轮廓特征测量值的下游任务，如双耳三维音频个性化。
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公开(公告)号：CN103776894B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201410037503.6
申请日：2014-01-26
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种测量超快过程的方法，该方法包括如下步骤：泵浦脉冲制备相干叠加态原子或分子；探测脉冲与处于相干叠加态的原子或分子气体相互作用，产生阈上电离谱；td为探测脉冲与泵浦脉冲之间的延时，当td变化时，阈上电离谱的强度将会产生显著的变化，变化的周期与电子波包振动频率(ωe-ωg)相同，即通过观察阈上电离谱的强度可测量电子的运动；所述阈上电离谱的测量通过冷靶反冲离子动量谱仪来测量；所述泵浦脉冲与探测脉冲用飞秒激光器来实现，泵浦脉冲的中心频率为(ωe-ωg)，探测脉冲频率在近红外波段。
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公开(公告)号：CN119964595A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411784708.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 河南理工大学 , OPPO广东移动通信有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于频谱特征提取和聚类分析的个性化HRTF生成方法，属于三维音频技术领域，本方法包含对HRTF频谱进行特征提取和特征聚类分析两部分，步骤如下：首先，对输入的sofa数据进行加载和预处理，然后使用希尔伯特变换和互相关函数获取双耳时间差ITD、计算幅度差获取双耳声强差ILD、等效矩阵带宽的子带划分来确定中心频率，通过对设计的Gammatone滤波器获取方向传递函数数据DTF，计算正梯度信息，最后，通过特征获取关系矩阵和聚类中心，使用MDS进行降维映射，使用算法获取聚类结果和聚类中心，实现三维声场渲染。本公开不受用户测听环境限制，实现自主、便捷、快速匹配该用户个性化的HRTF，实现精确定位并降低混淆，可在虚拟现实、游戏等场景中推广使用。
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公开(公告)号：CN119672340A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411748618.6
申请日：2024-12-02
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DeepLabv3+的语义细节融合与上下文增强遥感图像分割方法。在Deeplabv3+的基础上，构造了采用多尺度池化、卷积及特征融合结构的多尺度上下文特征融合模块，有效捕捉复杂场景中的上下文信息，提升细节处理和全局结构理解的能力。为提高模型对远距离信息的捕捉能力引入全局上下文增强自注意力模块，该模块结合自注意力机制与全局平均池化，并引入残差连接以平衡局部细节与全局特征。为有效融合语义信息和空间细节，提出语义细节信息融合模块实现对多层次特征的有效捕捉和融合。为了验证所提出模型的有效性，在无人机航拍图像数据集上进行了实验，结果显示，改进后的模型在这该数据集上取得了67.2％的mIoU，相较于传统的Deeplabv3+模型取得了显著的性能提升。
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公开(公告)号：CN103776894A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410037503.6
申请日：2014-01-26
Applicant: 河南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种测量超快过程的方法，该方法包括如下步骤：泵浦脉冲制备相干叠加态原子或分子；探测脉冲与处于相干叠加态的原子或分子气体相互作用，产生阈上电离谱；td为探测脉冲与泵浦脉冲之间的延时，当td变化时，阈上电离谱的强度将会产生显著的变化，变化的周期与电子波包振动频率(ωe-ωg)相同，即通过观察阈上电离谱的强度可测量电子的运动；所述阈上电离谱的测量可通过冷靶反冲离子动量谱仪来测量；所述泵浦脉冲与探测脉冲可用飞秒激光器来实现，泵浦脉冲的中心频率为(ωe-ωg)，探测脉冲频率在近红外波段。
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