一种地图构建方法及终端

    公开(公告)号:CN107305125A

    公开(公告)日:2017-10-31

    申请号:CN201610252498.X

    申请日:2016-04-21

    Inventor: 王柄璇 马帅

    CPC classification number: G01C21/32

    Abstract: 本发明实施例公开了一种地图构建方法及终端。所述方法包括:获得第一地图数据;所述第一地图数据为待作业区域的初始地图数据;基于所述第一地图数据进行移动,在移动过程中获得与障碍物之间的障碍信息;基于获得的障碍信息对所述第一地图数据进行修正,基于修正结果获得第二地图数据。

    一种网络设备规划方法及装置

    公开(公告)号:CN107786987A

    公开(公告)日:2018-03-09

    申请号:CN201610798868.X

    申请日:2016-08-31

    Inventor: 王柄璇 马帅

    CPC classification number: H04W16/18 H04W16/20 H04W36/08

    Abstract: 本发明公开了一种网络设备规划方法及装置,该方法包括:获得第一网络设备当前所在第一位置,以及获得接入所述第一网络设备的各终端的来波方向和各终端与所述网络设备之间的距离;根据所述第一位置、来波方向和所述距离,确定各终端所在的第二位置;在第一网络设备当前所在第一位置的无障碍区域内确定与所述第二位置距离符合设定条件的第三位置;将所述第一网络设备移动至所述第三位置,用于提高网络设备布设的灵活性。

    一种网络设备规划方法及装置

    公开(公告)号:CN107786987B

    公开(公告)日:2021-01-15

    申请号:CN201610798868.X

    申请日:2016-08-31

    Inventor: 王柄璇 马帅

    Abstract: 本发明公开了一种网络设备规划方法及装置,该方法包括:获得第一网络设备当前所在第一位置,以及获得接入所述第一网络设备的各终端的来波方向和各终端与所述网络设备之间的距离;根据所述第一位置、来波方向和所述距离,确定各终端所在的第二位置;在第一网络设备当前所在第一位置的无障碍区域内确定与所述第二位置距离符合设定条件的第三位置;将所述第一网络设备移动至所述第三位置,用于提高网络设备布设的灵活性。

    三维建模方法、装置、网络设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN112634427A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN201910905028.2

    申请日:2019-09-24

    Inventor: 王柄璇 于渊

    Abstract: 本发明提供了一种三维建模方法、装置、网络设备及计算机可读存储介质,其中,三维建模方法包括:获取远端设备的位置数据和视角数据;根据所述位置数据和视角数据,获取所需的点云数据;根据所述点云数据,获取前端传感器的传感数据;根据所述传感数据,进行三维建模。本方案能够实现通过远端视角控制三维实时建模,减少非必要空间的建模(即非必要点云的计算),以有效提升三维实时建模的性能,并降低从点云采集到远端用户成像的时延,提高用户感受,很好的解决现有技术中三维实时建模方案中存在非必要点云数据的计算的问题。

    三维建模方法、装置、网络设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN112634427B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN201910905028.2

    申请日:2019-09-24

    Inventor: 王柄璇 于渊

    Abstract: 本发明提供了一种三维建模方法、装置、网络设备及计算机可读存储介质,其中,三维建模方法包括:获取远端设备的位置数据和视角数据;根据所述位置数据和视角数据,获取所需的点云数据;根据所述点云数据,获取前端传感器的传感数据;根据所述传感数据,进行三维建模。本方案能够实现通过远端视角控制三维实时建模,减少非必要空间的建模(即非必要点云的计算),以有效提升三维实时建模的性能,并降低从点云采集到远端用户成像的时延,提高用户感受,很好的解决现有技术中三维实时建模方案中存在非必要点云数据的计算的问题。

    情绪预测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114783012A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202110006278.X

    申请日:2021-01-05

    Abstract: 本发明公开了一种情绪预测方法、装置、设备及存储介质。其中,所述方法包括:获取待预测多模态数据;待预测多模态数据为包括第一图像和第二图像的待预测数据;第一图像表征同一个用户面部的多个二维图像,第二图像表征对同一个用户面部的血氧饱和度进行高光谱成像得到的多个图像;提取第一图像的第一特征和第二图像的第二特征;利用多任务特征选择模型分别对第一特征和第二特征进行特征选择处理;多任务特征选择模型是基于相似性矩阵构建的目标函数对预设模型进行训练得到的;相似性矩阵是利用待训练多模态数据中每个模态数据对应的多个样本数据确定的;基于特征选择处理后的第一特征和第二特征,结合机器学习模型,进行用户情绪预测。

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