公开(公告)号：CN117853879A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410025476.4

申请日：2024-01-08

申请人： 浙江大学

发明人： 卜佳俊 ,  方泽雨 ,  周晟 ,  李亮城 ,  于智 ,  王炜

IPC分类号： G06V10/94 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F3/0481 ,  G06F3/0484

摘要： 一种基于计算机视觉的移动应用浮窗无障碍可操作性检测方法，首先接收用户输入的移动应用页面根节点信息，并遍历目标应用页面以获取截图。随后，对页面图片进行二值化处理，并使用YOLOv5网络训练目标检测模型以进行浮窗轮廓定位，将结果返回给自动化测试工具APPIUM检测关闭按钮，并采用视觉方法纠错。最终，判断浮窗可操作性是否合规。通过该方法的实施，可以有效判断移动应用中浮窗的可操作性。本发明的应用领域主要包括信息无障碍技术领域，尤其适用于移动应用的界面交互优化，符合无障碍标准。

公开(公告)号：CN117853849A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410027915.5

申请日：2024-01-09

申请人： 浙江大学

发明人： 李亮城 ,  陈杨 ,  卜佳俊 ,  沈宇帆 ,  王炜 ,  许诚 ,  周晟 ,  于智

IPC分类号： G06V10/776 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/30 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06T5/92 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于Yolov5的毛笔笔尖检测方法，包括(1)收集不同类型毛笔的图像数据及对这些数据进行预处理；(2)对需要标注的数据集进行标注，生成训练需要的数据集；(3)使用标注好的数据集对Yolov5模型进行训练；(4)对训练好的模型进行优化和验证；(5)将优化好的模型部署到实际情况中进行应用。本发明具有快速检测、高精度、适应不同书写状态和光照条件的优势，可用于书法教学软件、智能书写辅助装置等产品，有望提升学习者的书写技艺和规律把握，具备良好的商业化前景。

公开(公告)号：CN117422671A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311293952.2

申请日：2023-10-08

申请人： 浙江大学

发明人： 卜佳俊 ,  李书州 ,  顾静军 ,  吴磊 ,  黄一骏

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

摘要： 本发明提供一种医学图像检测方法、系统、存储介质及电子设备，所述方法包括：获取待检测的医学图像；将所述待检测的医学图像输入基于网络检测模型，通过选择性搜索算法的候选框提取器从所述待检测的医学图像提取不同层次的候选框。同时将待检测的医学图像通过所述预训练模型的对所述不同层次的特征图进一步提取，获取多尺度特征图。将上述提到的两种特征图通过金字塔池化模块缩放到相同大小并送入图像注意力模块进行信息交融提取全局信息。并通过一个多实例检测网络和多级分类网络得到对应的的图像检测结果。本发明通过对网络进行结构和模块修改，增加了网络的专注性，增大了网络感受野，降低了同类方法中的聚焦问题。同时在编码器的设计上使用通用大模型进行方法上的微调，有效提升了网络的特征提取能力并降低了训练成本，提升了网络的泛化能力，提高了医学图像检测的精度。

公开(公告)号：CN117174292A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311129327.4

申请日：2023-09-04

申请人： 浙江大学

发明人： 卜佳俊 ,  黄一骏 ,  顾静军 ,  王志华 ,  王鑫

IPC分类号： G16H50/20 ,  A61B5/02 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于深度学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，包括：首先采集CT数据并建立心动周期索引；随后训练深度学习算法模型，预测旋转矩阵，并通过多平面重建确定主动脉的LCP横断面；然后处理LCP平面切面图像，通过一系列的图像处理与机器学习算法，分割得到人工瓣膜区域；再训练钙化区域分割网络，通过训练后的模型分割人工瓣膜区域中的钙化区域，并计算瓣叶运动功能受限程度；最后可视化分割结果，并通过医学参数评估主动脉瓣钙化程度及术后风险。本发明能有效、快速地确定人工瓣膜正立图，从而确定主动脉的冠状面、矢状面与横断面；在不同CT采集设备、不同心动周期、不同规格的人工瓣膜的CT影像数据上都能够达到较好的分割效果。

公开(公告)号：CN113781404B

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202110956313.4

申请日：2021-08-19

申请人： 浙江大学

发明人： 卜佳俊 ,  王月 ,  莫佳笛 ,  周春鹏 ,  谷春斌 ,  于智

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764

摘要： 本发明公开了一种基于自监督预训练的道路病害检测方法，其中，方法包括：充分利用所有数据，根据其数据变换的方式形成伪标签，利用伪标签对特征提取器进行预训练，然后将特征提取器参数迁移到有监督模型中，利用带真实标注的病害数据对模型的参数进行更新，最后用于道路病害分类。该方法可以根据不同的场景使用不同的特征提取器和分类器。本发明还包括实施一种基于自监督预训练的道路病害检测方法的系统。本发明将自监督预训练的框架引入到交通道路检测领域，解决了道路病害样本稀缺带来的监督信息不足问题，从而能够提升病害检测准确率。

公开(公告)号：CN117132832A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311129972.6

申请日：2023-09-04

申请人： 浙江大学

发明人： 卜佳俊 ,  宁康杰 ,  周春鹏 ,  于智 ,  王海帅

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V20/64 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

摘要： 一种基于自适应互蒸馏的三维探地雷达道路病害分类方法和系统，其方法包括：使用三维探地雷达采集雷达图谱数据并预处理，构建多视图GPR数据集；结合自适应学习、知识蒸馏和基于注意力的融合开发自适应互蒸馏模型框架；本发明使用知识互蒸馏来让不同模块的知识相互学习进步，改善路基病害重要特征提取；使用自适应学习技术来稳定模型训练，防止分支性能退化。将处理后的数据集输入到网络中，训练模型，调整参数；利用训练得到的模型预测未知多视图GPR数据所属道路病害的类别。本发明可以根据多视图雷达图谱自动判定病害类别，解决了人工检测效率低、传统道路病害检测方法空间信息不足、计算复杂度高以及对于多视图数据判别准确率低的问题。

公开(公告)号：CN113779352B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202110849884.8

申请日：2021-07-27

申请人： 浙江大学

发明人： 周晟 ,  黄少捷 ,  卜佳俊 ,  王炜 ,  于智

IPC分类号： G06F16/951 ,  G06F3/04883 ,  G06F9/451

摘要： 面向无障碍检测的移动端应用页面自动遍历方法，包括：进入App首页，机械臂每右滑一次，都通过计算机视觉算法，检测出此时停留的聚焦框的坐标，图像等信息，生成一个聚焦框对象；不断右滑直至焦点陷入或者达到设定的遍历次数，由此可以判断页面是否为瀑布流，如果是瀑布流，则还需进行导航栏的遍历；首页的遍历结束，将首页的所有聚焦框加入广度遍历队列中；进行广度遍历，当队列不为空时，从中取第一个聚焦框并出列，计算从当前页面到目标聚焦框的路径，通过操纵机械臂到达对应聚焦框，点击聚焦框，判断是否进入了一个全新的页面，如果是，则对新页面进行相应操作，否则就访问下一个聚焦框，直到队列为空。本发明适用于复杂场景，普适性强，可作为无障碍合规检测的上游服务，爬取应用的页面信息，供后续的检测使用。

公开(公告)号：CN113779471B

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202110850857.2

申请日：2021-07-27

申请人： 浙江大学

发明人： 卜佳俊 ,  覃奕钧 ,  周晟 ,  王炜 ,  于智

IPC分类号： G06F16/958 ,  G06F11/36

摘要： 一种面向无障碍检测的网络页面与App提测任务管理方法，首先，对用户身份进行鉴权；其次，根据用户的身份，筛选出用户可见的提测任务；然后，根据提测任务的当前的运行状态和对应的检测任务的运行状态，设定提测任务的运行状态和可操作状态；接着，当用户请求生成检测任务时，根据提测任务信息生成检测任务，并由检测任务端对检测任务进行管控；最后，当检测任务完成后，可将检测任务设为无法检测或与之对应的提测任务的最终结果，提测任务端会同步提测任务的信息。本发明可供网络页面与App无障碍检测的提测者对他们的提测任务管理，并方便地提测任务和检测任务进行关联。

公开(公告)号：CN114493170B

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202111676515.X

申请日：2021-12-31

申请人： 浙江大学

发明人： 陈岳阳 ,  卜佳俊

IPC分类号： G06Q10/0631 ,  G06Q10/087 ,  G06Q30/0601 ,  G06Q30/0207

摘要： 本申请公开了一种供应链计划参数构建系统，包括：供应链参数调整模块，用于获得活动变化事件消息或供应链计划参数影响因素的参数值变化的事件消息；并基于所述活动变化事件消息或供应链计划参数影响因素的参数值变化的事件消息，触发供应链计划参数自适应调整，以使供应链计划参数值满足目标服务水平。采用上述系统，以解决现有技术在设置供应链计划参数时存在灵活性差和准确性较低的问题。

公开(公告)号：CN116467666A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310495695.4

申请日：2023-04-28

申请人： 浙江大学

发明人： 王海帅 ,  郑鑫 ,  高扬 ,  蔡晓旭 ,  卜佳俊 ,  王炜

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06F16/901 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/091 ,  G06N20/20

摘要： 一种基于主动学习和集成学习的图异常检测方法和系统，包括：采集数据并预处理，选择不同的图异常检测模型，并对每个模型进行训练，计算出图数据上每个节点的异常分数及嵌入向量；利用主动学习的策略，根据数据特征，从未标记数据中选择一些样本进行标记，并将其加入到集成模型的训练集中；使用主动学习获得的训练集，来训练集成模型，集成模型的输入是节点在多个图异常检测模型中的节点嵌入和节点异常打分。集成模型包含一个权重预测模块，给出每个图异常检测模型的集成权重，这个权重最终会乘上对应图异常检测模型输出的异常得分，然后求和获得每个节点的最终得分作为集成模型的最终得分。本发明能利用少量标记数据提高异常检测的准确性。