北京智芯原动科技有限公司 main business:技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务；销售自行开发的产品；计算机系统服务；数据处理；基础软件服务、应用软件服务；软件开发；软件咨询。(企业依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。) and other products. Company respected "practical, hard work, responsibility" spirit of enterprise, and to integrity, win-win, creating business ideas, to create a good business environment, with a new management model, perfect technology, attentive service, excellent quality of basic survival, we always adhere to customer first intentions to serve customers, persist in using their services to impress clients.
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- 110105014645267
- 91110108590624015Y
- 开业
- 有限责任公司(自然人投资或控股)
- 2012年02月23日
- 崔凯
- 668.182000
- 2012年02月23日 至 2112年02月22日
- 北京市工商行政管理局海淀分局
- 2016年03月22日
- 北京市海淀区中关村东路18号1号楼C1203-8
- 技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务；销售自行开发的产品；计算机系统服务；数据处理；基础软件服务、应用软件服务；软件开发；软件咨询。(企业依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)
| 类型 | 名称 | 网址 |
| 网站 | 北京智芯原动科技有限公司 | http://www.icetech-china.com |
| 序号 | 注册号 | 商标 | 商标名 | 申请时间 | 商品服务列表 | 内容 |
| 1 | 16953735 |  |
DPCAM | 2015-05-14 | 数据处理设备；计算机外围设备；电子监控装置；摄像机；可视婴儿监控器；照相机（摄影）；密度计；地震仪；声音警报器；报警器 | 查看详情 |
| 序号 | 公布号 | 发明名称 | 公布日期 | 摘要 |
| 1 | CN106127206A | 一种车牌的竖直角度检测方法及装置 | 2016.11.16 | 本发明提供了一种车牌的竖直角度检测的方法，该方法包括：输入已经标示出车牌区域、字符区域的图像，若输入 |
| 2 | CN105975970A | 一种基于SVF的车牌定位方法及装置 | 2016.09.28 | 本发明提供了一种基于SVF的车牌定位方法，该方法包括：采集场景彩色图像；采用SVF对场景彩色图像进行 |
| 3 | CN106056071A | 一种驾驶员打电话行为的检测方法及装置 | 2016.10.26 | 本发明提供了一种驾驶员打电话行为的检测方法，该方法包括：选取标签的彩色图像为样本图像，采用卷积神经网 |
| 4 | CN105868697A | 一种快速人头检测方法及装置 | 2016.08.17 | 本发明提供了一种快速人头检测方法，包括：根据标定线段计算分辨率图像和人头的最小半径图像和最大半径图像 |
| 5 | CN106250845A | 基于卷积神经网络的火焰检测方法及装置 | 2016.12.21 | 本发明提供了基于卷积神经网络的火焰检测方法，该方法包括：选取标签的样本图像，利用卷积神经网络对样本图 |
| 6 | CN106570494A | 基于卷积神经网络的交通信号灯识别方法及装置 | 2017.04.19 | 本发明提供了基于卷积神经网络的交通信号灯识别方法，该方法包括：选取标签信号灯形状的样本图像，对卷积神 |
| 7 | CN106485224A | 一种安全带佩戴识别方法及装置 | 2017.03.08 | 本发明提供了一种安全带佩戴识别方法，该方法包括：选取标签的样本图像，采用深度卷积神经网络进行训练，获 |
| 8 | CN106446811A | 基于深度学的驾驶员疲劳检测方法及装置 | 2017.02.22 | 本发明提供了基于深度学的驾驶员疲劳检测方法，该方法包括：选取不同状态的驾驶员图像作为样本图像，对具有 |
| 9 | CN106407878A | 基于多分类器的人脸检测方法及装置 | 2017.02.15 | 本发明提供了基于多分类器的人脸检测方法，该方法包括：选取正样本图像和负样本图像，通过K‑means聚 |
| 10 | CN106289159A | 基于测距补偿的车辆测距方法及装置 | 2017.01.04 | 本发明提供了基于测距补偿的车辆测距方法，该方法包括：采用相机内参标定算法计算车载相机的内参；利用陀螺 |
| 11 | CN106295491A | 车道直线检测方法及装置 | 2017.01.04 | 本发明提供一种车道直线检测方法和装置，该方法包括：图像处理步骤，即，对图像采集获得的路面车道的图像进 |
| 12 | CN106295635A | 车牌识别方法及系统 | 2017.01.04 | 本发明应用于多媒体技术领域，尤其是图像处理领域，提出了一种基于多分类器选择的车牌识别方法及系统。该车 |
| 13 | CN106203422A | 基于HSV颜色空间的车牌遮挡检测方法及装置 | 2016.12.07 | 本发明提供了基于HSV颜色空间的车牌遮挡检测方法，该方法包括：第一步骤，采用车牌定位算法从输入图像中 |
| 14 | CN106127164A | 基于显著性检测和卷积神经网络的行人检测方法及装置 | 2016.11.16 | 本发明提供了基于显著性检测和卷积神经网络的行人检测方法，该方法包括：选取标签行人和非行人的样本图像， |
| 15 | CN106022285A | 一种基于卷积神经网络的车款识别方法及装置 | 2016.10.12 | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的车款识别方法，该方法包括：选取标签车款的车脸灰度图像为样本，采用卷 |
| 16 | CN105976392A | 基于最大输出概率的车辆轮胎检测方法及装置 | 2016.09.28 | 本发明提供了基于最大输出概率的车辆轮胎检测方法，该方法包括：获取样本图像的HOG特征向量，采用SVM |
| 17 | CN105956524A | 一种交通标识识别方法及装置 | 2016.09.21 | 本发明提供了一种交通标识识别方法，该方法首先利用卷积神经网络对标签的交通标识图像进行特征训练，获得深 |
| 18 | CN105930800A | 一种车道线检测方法及装置 | 2016.09.07 | 本发明提供了一种车道线检测方法，该方法包括：采集现实中的场景图像；对场景图像进行逆透视变换，获取鸟瞰 |
| 19 | CN105930803A | 一种基于Edge Boxes的前车检测方法及装置 | 2016.09.07 | 本发明提供了一种基于Edge Boxes的前车检测方法，该方法包括：采集场景图像；对场景图像进行灰度 |
| 20 | CN105869183A | 基于单波段的火焰检测方法及装置 | 2016.08.17 | 本发明提供了基于单波段的火焰探测方法，该方法包括：采集经过滤光处理后的滤光图像；对滤光图像进行帧间分 |
| 21 | CN105844642A | 基于高速相机的多波段火焰探测方法及装置 | 2016.08.10 | 本发明提供了基于高速相机的多波段火焰探测方法，该方法包括：采集初始滤光处理后的高频率图像；对采集的高 |
| 22 | CN104780113A | 一种适用于大数据分发的Q-learning拥塞控制方法 | 2015.07.15 | 一种适用于大数据分发的Q-learning拥塞控制方法。本发明提供一种在对等网络中查找资源的方法和装 |
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