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公开(公告)号：CN117218176A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311052744.3
申请日：2023-08-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 王磊 , 朱尊杰 , 薛安克 , 赵思成 , 孙垚棋 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 王帅 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨
IPC: G06T7/593 , G06T15/00 , G06T17/00 , G06N3/0895 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于NeRF生成数据的立体深度估计方法。首先对N个室内物体进行扫描，采集双目红外图像，每次扫描数据不含重复的物体；然后训练NeRF模型，得到任意角度的红外图像；再进行数据集预处理；最后确定并训练立体深度估计模型。本发明结合d435i深度传感器和NeRF模型，仅使用采集的红外图像，经过NeRF渲染生成任意角度的红外图像立体对，通过深度学习算法，得到预测的深度图。相较于传统经典算法，大大降低了数据收集的难度和成本，也避免了过度平滑、边缘增肥等问题。
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公开(公告)号：CN117029858A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311052725.0
申请日：2023-08-21
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于改进式蚁群算法的外卖员路径规划系统及方法。本发明系统包括订单信息授权模块、外卖员当前位置获取模块、商家及配送位置获取模块、路况匹配模块、外卖员配送路径规划模块和外卖员配送路径导航模块。相比于外卖员自行寻找配送路径，本发明专利提出的外卖员路径规划系统通过小程序获取外卖员订单信息，系统将外卖员位置以及商家位置和订单配送位置与地图上的路况信息进行对应，并且通过改进式遗传算法对外卖员配送路径进行规划。同时系统及时更新订单信息，及时对路径进行重新规划，提高了外卖员配送的效率。
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公开(公告)号：CN116469003A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310285121.4
申请日：2023-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于弹性网络正则化回归算法的遥感图像分类方法。针对现阶段对于高分辨率遥感图像的分类，通过一种弹性网络正则化回归算法，在基于稀疏表示的分类方法中加入基于协作表示的方法，两者都有助于图像分类中单个类别的样本建立在一个线性子空间上，将测试样本表示为训练样本的线性组合，适用于图像的特殊性和复杂性。此外，本发明将提出的弹性正则化回归算法扩展到任意核空间，以处理隐藏在原始图像特征中的非线性结构，从而进一步提高分类性能。
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公开(公告)号：CN116385406A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310374306.2
申请日：2023-04-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑Net的眼眶肿瘤图像分割方法，首先进行眼眶肿瘤数据集的采集；然后进行数据的预处理；再构建基于U‑Net的眼眶肿瘤图像分割模型；通过预处理后的数据集训练眼眶肿瘤图像分割模型；最后利用训练好的模型参数，实现眼眶肿瘤图像分割模型在眼眶肿瘤图像上的肿瘤区域分割。本发明的网络架构模型对于尺度变化明显的病情肿瘤区域能有较好的尺度敏感性，从而有利于改善分割模型对一些尺度变化大的难样本的分割精度。
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公开(公告)号：CN116071606A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310210827.4
申请日：2023-03-07
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于多尺度多注意力实例学习的sMRI图像分类方法，首先获取数据集，构建多尺度多注意力实例学习模型，通过空间金字塔池化模块将不同大小脑区转化为相同尺度；通过patch‑net处理模块获取相应的局部特征增强；通过注意力多实例学习模块来增强全局特征；通过分类器得到分类结果；最后通过训练多尺度多注意力实例学习模型。本发明是采取了区域块的分析方法，能获取对大脑病变影响更大的位置，引入了双注意机制，能增强到局部和全局的特征；本发明采用了将分割数据和脑区数据结合的多模态数据，加强分类效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115589455A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211274388.5
申请日：2022-10-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA+ARM的夜间视频图像增强系统，包括图像采集单元，运算加算单元，中央控制处理单元，显示单元四个部分。运算加速单元利用FPGA的并行处理和高频特性，实现简化后的三个不同尺度的高斯滤波器。中央控制处理单元利用ARM较强的逻辑运算能力和移植简单的特性，来完成复杂度较高的自适应直方图均衡化算法部分和逻辑控制。本发明视频图像采集单元支持DVP和Cameralink接口，运算加速单元利用FPGA的并行特性提升计算速率，中央控制单元通过ARM来进行复杂的逻辑和算数运算，最后通过显示单元输出结果。相对于传统系统，本发明在能够更加精确的显示出夜间图像的边缘信息，同时通过FPGA+ARM的组合满足了系统实时性的需求。
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公开(公告)号：CN114510976A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210137383.1
申请日：2022-02-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明实施例提供一种基于双变量阈值函数的呼吸信号去噪方法及装置，所述方法包括：采集用户的呼吸信号，选取对应的小波基函数；结合软硬阈值函数，综合确定对应的新阈值函数，设定新阈值函数中的双变量参数；确定小波分解的层数，对呼吸信号进行小波分解，得到低频小波信号以及每一层的高频小波系数；计算对应的阈值，将阈值及高频小波系数代入到新阈值函数、软硬阈值函数中进行对比，将小于本层的阈值的高频小波系数进行置零，大于本层的阈值的高频小波系数保留，得到新高频小波系数；进行信号重构，得到去噪后的呼吸信号。采用本方法能够避免信号重构时可能产生的误差，并且双变量也提高了去噪的灵活性，综合提高了信号的去噪效果。
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公开(公告)号：CN110290535B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201910469852.8
申请日：2019-05-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由协议。发明首先从覆盖率出发，提出了信息完整性、有效性和冗余性的定义公式以衡量网络所获信息的服务质量，然后介绍了一种基于2重覆盖的节点部署策略；接着，为了满足簇首分布的均匀性，本发明构建了分区化簇首选取机制；最后，本发明优化了Dijkstra算法，以减小其计算复杂度，并将其运用于簇间路由机制的构建过程。
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公开(公告)号：CN114041770A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111432482.4
申请日：2021-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于集成学习的胎心率缺失值填补方法。将原始胎心率信号采用线性插值法进行降噪预处理，然后对其进行盲分割策略，获取固定长度的胎心率信号段；采用最小二乘提升算法搭建集成学习模型，并训练集对集成学习模型进行训练。本发明提出了一种采用集成学习进行FHR信号中缺失值填补的方法，该方法的普适性和准确率更高，同样适用于数据缺失较严重和多类型变化的的FHR信号。
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公开(公告)号：CN109362048B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201810926166.4
申请日：2018-08-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于无线传感器网络的地下管廊检测方法。现有无线传感器分簇算法未考虑节点的位置和剩余能量，所耗能量较多且传输包的丢失率高。本发明如下：一、铺设普通节点和汇聚节点，并确定各节点的邻居节点数量。二、计算簇适应度，并根据簇适应度进行分簇，确定各簇内非簇头节点的信息传输路径。三、以汇聚节点会原点建立坐标系。四、确认各簇头节点向汇聚节点的信息传输路径。五、各普通节点进行数据检测并将所得数据依据信息传输路径传给汇聚节点。六、根据各簇头节点剩余能量判断重新分簇或再次检测。本发明选取的簇头节点能量充足且数据的可靠性高。本发明簇头节点选取链路性能较好的路径向汇聚节点传输数据，以减小传输包的丢失率。
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