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公开(公告)号：CN103258243A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310151844.1
申请日：2013-04-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于灰色神经网络的爆管预测方法。本发明首先，对于给定的爆管因素和爆管率数据序列，通过静态灰色建模，对爆管率序列进行预测。预测结果和原爆管率序列进行比较，得到残差。然后，利用神经网络在这些残差和爆管因素间建立神经网络逼近模型。经过反复训练的神经网络就是残差和所选的灰色模型数据间的映射关系。最后预测时，再将灰色模型的预测值用神经网络的补偿值进行补偿。本发明结合灰色建模方法和神经网络模型建立灰色神经网络模型，克服传统爆管模型需要大量的数据的缺点，能较好的解决小样本预测问题，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN113782184B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202110918761.5
申请日：2021-08-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于面部关键点与特征预学习的脑卒中辅助评估系统。本发明包括数据采集模块、关键点定位模型训练模块、特征预学习模型训练模块和快速诊断评估模型构建模块。本发明首先利用在公开的大数据量的面瘫数据集中进行特征预学习，随后在脑卒中小样本数据集上进行针对性的特征学习从而获取具有高刻画度的脑卒中面部变化图像特征，其次采用面部多关键点定位算法对脑卒中面部区域进行分割定位，分割出眼部、嘴部区域，将得到的眼部以及嘴部区域送入卷积神经网络进行特征提取，最后对不同区域的特征进行分类，最终得到脑卒中面部评估量化标准。本发明能快速、简单、精确的对脑卒中进行辅助检测与康复评估，为医生提供客观、科学的诊断依据。
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公开(公告)号：CN118940215A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411007361.9
申请日：2024-07-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯信度传播的多传感器多目标弹性融合跟踪方法，该跟踪方法通过在杂波环境下使用多传感器对检测区域的多个被测目标进行检测，经过对原始测量的验证和筛选，执行数据关联，完成对多个被测目标的跟踪；利用融合残差实现分布式多传感器故障自诊断，在部分传感器发生故障的前提下，保证了系统的融合性能，提高了对目标跟踪的准确性。同时，该跟踪方法使用信度传播算法和概率图模型描述多传感器多目标跟踪问题，算法的可扩展性强，计算复杂度低；在实现分布式多传感器信息融合的同时，分布式节点可以进行故障自诊断，提高了目标跟踪的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112633277B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011609509.8
申请日：2020-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/62 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V30/148 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的航道船牌检测、定位及识别方法。本发明基于深度学习语义分割技术，利用迁移学习从而能够在小数据集上取得可靠识别精度的船牌检测、定位及识别方法。利用语义分割方法，基于AdvancedEAST算法对船牌图像进行像素级分类，从而得到准确可靠的船牌文本行边界框，并结合CRNN文字识别算法输出准确的船牌文字信息。本发明针对船牌识别难度大、研究内容少但具体应用需求高的问题，实现了准确的船牌检测、定位，克服了图像背景复杂、船牌放置位置不固定等问题。实现了不定长文字序列识别，解决了船牌文字数量多、具体数目不固定、汉字数字混合的问题。
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公开(公告)号：CN113851119A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111118137.3
申请日：2021-09-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Min‑Max单分类深度神经网络的城市噪声识别方法。本发明包括如下步骤：步骤1、采集城市噪声信号，对采集的噪声信号进行预处理；步骤2、构建深度卷积神经网络；步骤3、构建单分类Min‑Max损失函数，训练神经网络权重、单分类超球面球心、以及决策阈值；步骤4、计算单分类器阈值；步骤5、对未知信号进行分类预测。本发明通过对每一种新出现的城市噪声建立单分类深度神经网络模型，获取包围同一类声音数据的超球面，来解决无法穷举各种声音类型的问题；通过构建深度神经网络提升模型对城市噪声信号的表示能力，提升监测性能；构建Min‑Max单分类损失函数，通过对超球面半径隐式地约束提升模型性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113782184A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110918761.5
申请日：2021-08-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于面部关键点与特征预学习的脑卒中辅助评估系统。本发明包括数据采集模块、关键点定位模型训练模块、特征预学习模型训练模块和快速诊断评估模型构建模块。本发明首先利用在公开的大数据量的面瘫数据集中进行特征预学习，随后在脑卒中小样本数据集上进行针对性的特征学习从而获取具有高刻画度的脑卒中面部变化图像特征，其次采用面部多关键点定位算法对脑卒中面部区域进行分割定位，分割出眼部、嘴部区域，将得到的眼部以及嘴部区域送入卷积神经网络进行特征提取，最后对不同区域的特征进行分类，最终得到脑卒中面部评估量化标准。本发明能快速、简单、精确的对脑卒中进行辅助检测与康复评估，为医生提供客观、科学的诊断依据。
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公开(公告)号：CN108638514B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810373164.7
申请日：2018-04-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B29C64/321 , B33Y30/00
Abstract: 本发明公开了一种3D打印机远程送料装置及其送料方法。传统3D打印机远程送料装置需双手操作。本发明包括固定夹板、活动夹柄、钮帽、导向槽、滑动块、下齿柱、送料压轮、送料齿轮、上齿柱和滑杆；活动夹柄两端分别与固定夹板和滑杆内端铰接，中部设有凸起；弹簧一端套置在凸起上，另一端与固定夹板接触；送料齿轮铰接在固定夹板上；活动夹柄与固定夹板铰接的那端还铰接有送料压轮；滑杆与导向槽构成滑动副，导向槽内壁设有三个凸块；滑动块设置在导向槽内，滑动块侧壁设有三个下齿柱；钮帽设有三个上齿柱。本发明钮帽按压时，上、下齿柱及凸块的相互啮合作用，使得送料齿轮与送料压轮改变压紧或分离的状态并固定，从而解放出双手调整进料。
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公开(公告)号：CN105260948B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201510676383.9
申请日：2015-10-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种城市供水系统日计划调度决策方法。本发明首先构建以历史日需水量序列，控制点压力序列及日调度方案为基本调度关联数据单元的调度关联数据集合。然后通过相关预处理方法，剔除非正常工况日的数据单元。随后以需水量序列为特征属性，将集合分类成多个子集，并逐一通过统计检验方法，剔除子集中统计意义上不合理的数据单元。最后，以预测日需水量序列为特征属性，预测其所属分类，并给出合理的预测日计划调度方案。本发明摒弃了简单的人工经验，使得调度决策更加科学合理。同时，本发明的技术思想也适用于供水系统实时调度决策。
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公开(公告)号：CN107133923A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710119309.6
申请日：2017-03-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应梯度稀疏模型的模糊图像非盲去模糊方法，其对一幅图像的梯度分布估计中并未采用一个固定的形状参数值和尺度参数值，而是针对不同的像素点采用不同的形状参数值和尺度参数值，使得本方法能够很好的适应图像纹理变化，从而使得利用本发明方法复原的复原图像具有较高的信噪比值，同时在主观质量上，复原图像的平滑区域没有噪声点而显得自然顺滑，复原图像的纹理区域更加清晰，获得了更佳的主观视觉质量；其将图像划分成平滑区域和纹理区域，对于属于平滑区域内的像素点直接采用固定的形状参数和尺度参数，而对于属于纹理区域内的像素点则采用全局收敛算法来估计形状参数和尺度参数，能够在较少数据下取得更好的估计结果。
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公开(公告)号：CN103324989B
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201310207126.1
申请日：2013-05-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种城市供水管网优化方法。本发明首先采用年值法建立供水干管优化模型。然后利用拉格朗日函数建立供水干管优化连续型Hopfield神经网络模型的能量函数和优化变量的运动方程。最后运用Hopfield神经网络和模拟退火混合计算的方法对步骤A建立的模型进行求解。本发明Hopfield神经网络是并行计算的，其计算量不随维数的增加而发生指数性质的爆炸，对于供水管网优化问题的高速计算特别有效。
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