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公开(公告)号：CN119919045A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411926436.3
申请日：2024-12-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开了种基于自适应混合算法的三级城乡共同配送网络路径规划的方法，特别涉及一种以时间窗、车辆容量及路径连贯性为约束条件，结合自适应烟花—量子遗传混合算法进行优化的配送路径规划方法。本发明包括以下步骤：首先获取城市共同配送中心、县乡中转站及农村末端自提点的坐标、需求量、时间窗等基本信息，并初始化车辆资源；然后基于共同配送构建以配送总成本最小化为目标的数学模型，模型包含固定运输成本、变动运输成本及时间惩罚成本等。通过采用自适应烟花—量子遗传混合算法，对模型进行求解，其中包括量子比特编码生成初始解、插入算法优化初始解、烟花算法全局搜索及量子遗传算法局部优化。优化过程中结合火花扰动操作、量子比特旋转门动态调整和交叉变异算子提升解的多样性与收敛速度，最终输出满足时间窗约束的最优配送路径。本发明适用于复杂三级城乡配送网络的路径规划，能够显著降低运输成本，提高配送效率，优化城乡物流资源配置。
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公开(公告)号：CN116704565A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310158578.9
申请日：2023-02-09
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种利用谷形特征的掌静脉图像识别与匹配的方法及其系统，方法包括如下步骤：S1：对用户手掌进行拍照，对采集到的掌静脉信息进行加工得到掌静脉特征并上传至数据库中；将步骤S1中灰度图像中的各点G(j,i)的灰度值，按照相同的行列坐标(j,i)，映射在矩阵G1中，使得G1(j,i)的值等于G(j,i)点的灰度值；S3、将提取出的列向量做曲线拟合处理；S4、对步骤S3中拟合好的多项式YN，寻找最低点，即特征点，取得的特征点集合记作Pc；S5、重复上述步骤S2与S3，对整幅图像G1进行遍历，从而提取出全部特征点。本发明相较于现有方法，图像增强过程更加简单，能够快速处理图像，有助于大数据场景下对用户的快速识别。
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公开(公告)号：CN113691863B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110755764.1
申请日：2021-07-05
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04N21/44 , H04N21/234 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种提取视频关键帧的轻量化方法，包括：首先对视频帧化后的每一张RGB视频帧进行图像增强、去噪等预处理，然后设计轻量型的特征提取模型LRDN网络去提取每一帧的深度特征，接着采用递归的方式获取每一帧的重要性预测值，最后通过设定判断阈值去判断当前帧是属于关键帧还是冗余帧。本发明利用轻量化卷积神经网络——LRDN模型去提取经预处理后的视频帧的深度特征，与传统卷积神经网络相比，极大地降低了模型的参数数量和计算量，节约了计算资源；利用高效低耗的递归方式不断地预测每一张RGB视频帧的重要性，以摒弃冗余帧，保留有用帧。
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公开(公告)号：CN116189248A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211481533.7
申请日：2022-11-24
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V40/14 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 一种基于多指标融合预评价的指静脉图像识别方法，包括：获得图像质量评价指标、对评价指标进行归一化处理、生成样本向量、确定分类器核心参数并生成SVM分类器、对图像进行评价并筛选图片生成数据库、对处理后的图像进行HOG特征提取与灰度共生矩阵特征提取、融合两种特征形成融合向量、身份匹配。本发明能够有效减少因为图像质量不均带来的识别率降低等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113920532A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111110763.8
申请日：2021-09-18
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 应用2DPCA降维机制的指静脉识别方法，包括：S1、获取近红外光下的指静脉原始图像P1；S2、对指静脉原始图像进行感兴趣区域提取并进行回复归一化处理得到指静脉预处理图像P2；S3、对指静脉预处理图像P2进行gamma矫正得到指静脉图像Pg；S4、将指静脉图像Pg分块，对每一子块进行特征提取获得分块LBP特征向量S5、对分块LBP特征向量进行信息熵加权得到加权LBP特征向量，归一化后得到整幅图像的特征向量S6、应用2DPCA降维方法对所有训练样本信息熵加权LBP特征向量进行降维获得特征向量S7、将经过降维处理的训练样本特征向量输入SVM模型进行训练得到最佳模型参数；S8、将测试样本输入最佳模型参数的SVM分类器进行分类识别。
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公开(公告)号：CN113691863A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110755764.1
申请日：2021-07-05
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04N21/44 , H04N21/234 , G06K9/46 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种提取视频关键帧的轻量化方法，包括：首先对视频帧化后的每一张RGB视频帧进行图像增强、去噪等预处理，然后设计轻量型的特征提取模型LRDN网络去提取每一帧的深度特征，接着采用递归的方式获取每一帧的重要性预测值，最后通过设定判断阈值去判断当前帧是属于关键帧还是冗余帧。本发明利用轻量化卷积神经网络——LRDN模型去提取经预处理后的视频帧的深度特征，与传统卷积神经网络相比，极大地降低了模型的参数数量和计算量，节约了计算资源；利用高效低耗的递归方式不断地预测每一张RGB视频帧的重要性，以摒弃冗余帧，保留有用帧。
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公开(公告)号：CN109341682B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201811337078.7
申请日：2018-11-12
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种提高地磁场定位精度的方法，包括如下步骤：步骤1.建立基于统计学分布的地磁场指纹数据库；步骤2测量值位于指纹数据库的各网格的置信度计算方法；步骤3.在定位阶段，采用路径匹配的方法来计算当前位置的坐标，测量和计算的步骤是：步骤4.上述定位算法中最关键的部分是采用贝叶斯分类器，根据历史路径数据及先验概率计算各转弯点的可能位置的概率。本发明通用一系列独特的方法建立地磁场的置信区间指纹数据库，在定位过程中，根据历史定位数据的先验概率，采用贝叶斯分类器来计算当前处于各个可能位置的概率，与传统的K加权近邻法等方法比，大幅度降低了定位误差，提高了地磁场定位的准确率。
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公开(公告)号：CN112084878A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010815977.4
申请日：2020-08-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种用于判别作业人员姿态规范程度的方法，首先，构建人体姿态特征提取网络并设计网络参数，用于提取人体姿态特征图；其次，将所得人体姿态特征图输入到并行网络结构中，得到人体骨骼关键点，并将人体骨骼关键点进行连接使其成为人体主要躯干；然后，利用反余弦函数，根据关键点坐标求得主要相邻躯干间的夹角；最后，将求得的主要相邻躯干间的夹角与预先设定的夹角阈值进行比较，从而判断其夹角是否在规定阈值范围内，进而判别作业人员姿态是否规范。本发明针对作业人员在制造过程中的操作规范性、作业疲劳度、罹患职业性疾病等问题提供了一种用于判别作业人员姿态规范程度的方法。
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公开(公告)号：CN112069906A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010795417.7
申请日：2020-08-10
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于OpenCV和综合匹配距离的红绿灯识别方法，利用OpenCV中的cv2.VideoCapture类函数捕获行车过程中的路况视频流，接着调用cv2.VideoCapture.read函数、cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH函数和cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT函数捕获width、height尺寸的视频帧；然后利用OpenCV中的cv2.medianBlur函数对捕获的视频帧进行中值滤波；紧接着对中值滤波后的图像进行加权平均灰度化，然后利用OpenCV中的cv2.HoughCircles函数对图像进行霍夫圆环检测。再然后对检测、分割到的圆环进行颜色检测，即把图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，接着利用cv2.inRange函数筛选颜色，然后通过综合待测试图像与数据库图像非零像素点向量之间的欧氏距离以及非零像素点数比值，构建衡量两幅图像相似度的综合匹配距离，最后通过比较计算出的所有综合匹配距离，选择最小综合匹配距离对应的待测试图像的类别为识别结果。
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