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公开(公告)号：CN108280550B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201810092381.9
申请日：2018-01-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种新的比较公共自行车站点社区划分的可视分析方法，通过设计多个可视化视图展现社区划分后站点的地理分布、区域间的借还关联，支持可视化比较不同社区划分算法结果的共性和差异；为了更清晰地展示划分后站点的地理分布情况，提出了一种颜色赋值策略，对于不同算法得到的社区划分结果，尽可能地将位于相似地理区域下的站点保持颜色一致；设计基于圆形包含的社区划分比较图，有助于比较站点在不同方法下究竟被划分到了哪个社区中。该发明能够直观地展示不同社区划分算法作用于公共自行车网络上的结果差异，有助于理解算法的内在划分机制，帮助交通管理人员掌握公共自行车系统的运营情况，为车辆调度、系统管理提供辅助决策。
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公开(公告)号：CN110769373A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910911903.8
申请日：2019-09-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆位置确定算法。该方法通过利用车联网中的社团关系，使用GPS信号强的车辆的实时位置，利用社团之间的联系，利用车辆节点之间的通信能力、邻居位置关系，对位于GPS信号强的车辆的一定距离范围内、行驶目的地相同或相近的、GPS信号弱的车辆进行位置计算。该方法相比于现有的城市车联网定位方法有更低的定位误差，尤其在一些高架桥、地下车库等GPS信号弱位置的表现优秀，而且在不同交通状况下有更高的定位结果稳定性。
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公开(公告)号：CN106296350B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201610629981.5
申请日：2016-08-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种可视化分析城市公共自行车系统借还模式的方法。本发明步骤如下：1.收集公共自行车数据，并对数据进行预处理；2.基于空间视角设计地理视图，直观展示站点的地理位置分布，同时提供空间过滤功能，帮助分析者交互式地选取站点或站点集合；3.基于时间视角设计单站点借还时域热度视图；采用类似表格的可视编码方式，展示某个站点在不同时间段内借还量的变化和差异；4.基于空间视角设计站点借还关联视图，展示多对多的站点借还关系；5.设计多属性视图。本发明能够有效地提高交通管理人员对于公共自行车系统运营情况的认知，提高数据分析效率，为站点管理、车辆调度提供辅助决策。
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公开(公告)号：CN119991695A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411872824.8
申请日：2024-12-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义感知的图像裁剪方法及装置，其有效弥补了传统方法仅依赖视觉特征的局限，通过引入概念词典丰富语义信息；同时，本发明通过语义相似性进一步挖掘潜在的语义关系，有助于充分挖掘和利用语义信息，从而在图像和语义标签之间建立了更为丰富和统一的概念空间，进一步提升裁剪结果的准确性和模型的鲁棒性；此外，本发明突破了传统方法角度固定的局限性，通过综合考虑每个实例的角度信息，动态调整裁剪框的方向，且通过综合考虑实例的几何属性、方向信息、密度分布等特征，自动选择合适的裁剪方式和构图比例，使得裁剪结果能够更灵活、精确地适应图像内容的布局和结构。
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公开(公告)号：CN112286640B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202011253412.8
申请日：2020-11-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CRIU的Podman自动迁移系统，包括调度节点和工作节点，所述工作节点上部署容器业务，同时设置采集模块、传输模块、gRPC通信模块等组件，所述调度节点上部署Etcd存储，分析与调度模块以及gRPC通信模块。本发明还公开了一种基于CRIU的Podman自动迁移方法。本发明实时监控集群各节点资源使用情况，在资源使用超过预设限制时，自动选择待迁移容器，通过调度与分析模块选择最合适的工作节点，并迁移到目标节点。整个过程无需人工干涉，使整个集群负载趋于均衡；Podman容器迁移采用动态迁移的方式进行，保留了容器运行时的状态，在高性能计算场景下避免重新启动带来的进度丢失、重复计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117765298A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311578598.8
申请日：2023-11-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的多视角多目标关联方法，具体步骤包括：使用行人重识别模型的特征提取器对同一时刻不同相机视角下的多个目标进行特征的提取；根据提取目标特征信息构建图神经网络；初始化图神经网络模型，并通过信息传递网络训练初始化后的图神经网络；将经过信息传递网络训练后的边状态输入到一个多层感知机模型进行分类，并计算每轮边分类预测的损失；通过预设阈值对图神经网络中的边分类结果进行二值化处理，并进一步对图神经网络中的边进行后处理操作，最终得到图神经网络的边分类结果。该方法将同一时刻不同相机下的目标特征抽象为图神经网络的一个节点，通过信息传递方式训练网络，以替换复杂的最小流求解算法。
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公开(公告)号：CN115909488A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211406567.X
申请日：2022-11-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种姿态引导和动态特征提取的遮挡行人重识别方法；遮挡行人重识别的主要难点在于由于遮挡现象，行人的身体往往是不完整的，通过图像获得的行人特征混含了背景噪声。本发明有效利用了人体姿态估计网络提取人体关键点，并且使用匹配的方式从编码器输出的图像块中自动提取人体未遮挡的部分，优化了未遮挡部分的对齐操作，减少了遮挡物对图像的干扰。此外，本发明有效利用了注意力机制和卷积操作的特点，借助姿态信息为图像生成了动态未遮挡掩码，实现了动态对齐未遮挡部分，并通过安哥拉阻隔损失，保持类内紧缩和类间分散。本发明联合度量损失和分类损失进行端到端的网络训练，充分提高了训练效率和训练稳定性。
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公开(公告)号：CN115906477A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211454294.6
申请日：2022-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 一种基于云图的雷暴云实时模拟方法，包括如下步骤：步骤S1：获取像素点射线方向，构建大世界云层空间，并计算像素点射线的有效渲染长度；步骤S2：基于二维云图纹理、三维噪声纹理、位置‑密度函数，计算像素点射线方向的体积云总体密度，得到雷暴云形状；步骤S3：构建漩涡场，计算云体在运动过程中受到的向心力，以此对云图采样UV进行偏移，实现对雷暴云的运动控制；步骤S4：根据光照位置，光照颜色，云体预设颜色，结合采样点密度，光线传输模型得到像素点射线方向上的云体颜色；本发明基于云图的雷暴云实时模拟方法，能够快速、实时的在大世界范围内生成龙卷风式的雷暴云，在一定程度上解决了关于复杂体积云的模拟问题。
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公开(公告)号：CN115733841A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211424549.4
申请日：2022-11-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L67/101 , H04L9/32 , H04L67/1042 , H04L67/1061 , H04L67/2866
Abstract: 本发明公开了一种基于图流分割的区块链动态分片扩展方法，所述动态分片扩展，即区块链根据当前网络状况动态更新分片状态；所述的图流分割是根据每一笔交易的输入方和输出方作为一条边的两端节点，所有产生的交易而形成的一个图数据流，依据图数据流分割算法，对整个交易状态图即区块链节点网络进行分割从而达到分片的目的；所述的方法是根据epoch(分代)周期来进行，每一个epoch周期包含了交易打包和状态更新过程，经过一个epoch，分片状态会根据交易图产生变化，以解决现有区块链方案中效率不高，安全性挑战大，跨片交易多以跨片处理效率低等问题；本发明提高了区块链业务吞吐量，降低跨链比例，并在保证安全性的前提下尽可能地负载均衡。
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公开(公告)号：CN115729748A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211520856.2
申请日：2022-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了用于非易失性内存的高吞吐量无日志在线事务处理方法；该方法如下：一、构建引擎架构；二、通过步骤一构建的引擎架构在接收到事务请求时进行无日志事务处理过程。若数据库发生崩溃，则执行事务崩溃恢复过程；本发明通过在NVM元组中设定最后持久化位，从而在不记录日志的情况下，依然能够实现崩溃恢复。本发明提供的引擎架构采用元数据增强的元组缓存(Met‑Cache)、无日志的持久化事务和轻量级的NVM空间管理三种新技术解决了“NVM写操作频繁”、“NVM写冗余”和“NVM持久化开销大”的问题。
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