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公开(公告)号：CN107919805B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN201610523215.0
申请日：2016-07-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H02M7/217
Abstract: 本发明公开了一种用于地铁杂散电流模拟装置的补偿电源电路，本发明包括变流滤波模块、采样模块、限流保护模块、降压扩流模块、升压模块和显示模块。本发明中变流滤波模块给降压扩流等各类电路提供均稳定的工作电压，降压扩流模块给升压等各类电路提供了可靠的工作电流。本发明综合电路外加51单片机STC12C5A60S2最小系统进行过流保护，1062液晶显示屏进行显示，并且实现自动调整功率因数，进过反复的测试，针对不同的结果，采取相应的措施，提高了系统的可行性和稳定性。
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公开(公告)号：CN108922560B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201810409511.7
申请日：2018-05-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合深度神经网络模型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，建立声音样本库；步骤2.将声音样本库中的声音信号转换成语谱图；步骤3.将得到的语谱图进行裁剪，然后使用多个预训练好的深度神经网络模型分别进行特征提取；步骤4.将多个模型提取的特征进行拼接；步骤5.将拼接后得到的融合特征作为最后分类器的输入，进行预测模型训练；步骤6.对于未知的声音，首先将其转换成语谱图，使用上述的多个预训练好的深度神经网络模型进行特征提取，提取的特征进行拼接，然后使用训练好的预测模型进行预测，得到最终的声音类型。本发明不需要大量的数据集，且运算速度更快，所需资源更少。
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公开(公告)号：CN108447019B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201810122341.4
申请日：2018-02-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于对偶图的图像超分辨率方法。本发明通过引进图模型来探索图像内部像素的拓扑特性和自相似性。提出了基于向量的行图模型和基于向量的列图模型，将每个像素看成是一个节点的图模型，而是通过构造相似块组从而将每一列或每一行看成是一个节点，节点间的距离计算即为列向量或行向量之间的欧氏距离。最终得到的超分辨率的表达式的正则项为对偶图，二次项为超分辨组与字典的乘积、待处理组之间的偏差。最后引入了图像正则化技术，将图像处理后的偏差进行一个回传正则化迭代，进一步对提出的方法进行优化。本发明将图模型延伸到了向量节点模式，并非单一的像素节点模式，并应用在了图像超分辨率领域。
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公开(公告)号：CN111709300B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010430583.7
申请日：2020-05-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于视频图像的人群计数方法。本发明方法输入数据为连续视频帧图像，通过对采集的连续视频帧与给定的背景图像做像素减法分离冗余信息得到预处理后的输入图像；将经过预处理的图像输入基于密度分类的编码‑解码网络模型中，使用主干网络提取多尺度特征，并对其进行特征融合用于密度回归给出权重；同时利用提取的多尺度特征上采样得到对应的密度估计图，最终实现不同尺度特征对应的密度图加权得到最终密度估计图。本发明提出的方法针对视频图像的人群计数，在一定程度上利用了行人间的相似性，并利用了冗余信息的过滤，不仅可以得到实时的行人计数，并且能够实时地保留背景图片。
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公开(公告)号：CN114010205A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111181419.8
申请日：2021-10-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种3D注意力残差深度网络儿童癫痫综合征辅助分析方法。本发明步骤如下：步骤1：原始多通道EEG信号数据首先截取发作间期脑电数据，然后进行基线矫正，再分别使用陷波滤波器剔除50Hz工频干扰以及带通滤波器选择0.5Hz至70Hz频段，得到纯净的EEG信号。步骤2：对预处理好的EEG信号每4s一段采用加窗FFT提取时频特征，窗函数选用汉宁窗，提取的时频特征保存为大小为112*112的RGB图片。步骤3：将得到的时频特征图片输入并训练3D注意力残差卷积网络，其中注意力模块用于提取脑电通道间信息，最终通过Softmax概率输出层得到所属儿童癫痫综合征类别。本发明能够实现对儿童癫痫综合征的精确分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112633277A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011609509.8
申请日：2020-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
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：CN111709313A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010460902.9
申请日：2020-05-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于局部和通道组合特征的行人重识别方法。本发明通过数据增强的方式，模拟各种遮挡发生的情况，提升了对于遮挡问题的鲁棒性。同时使用STN对图片进行缩放，旋转和平移，来对齐行人图片。将图片进行水平分割，得到不同部位的特征。对于整张行人图片的全局特征，通过分类损失使其正确分类行人身份，再通过相似度损失使得相同行人的特征分布地更加紧密，不同行人的特征分布地更加疏远。对于局部和通道组合特征，通过相似度损失对这些不同身体部位上的不同模式进行比较。最终将两种特征融合作为行人描述符，进一步提升了行人描述符的判别力。通过提高行人描述符的抗遮挡和判别能力，可以进行较为准确的行人重识别。
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公开(公告)号：CN106842947B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201710111139.7
申请日：2017-02-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种城市排水管网的安全运行控制方法。目前我国城市排水管网系统难以直接测量管道内水流水位、水压和流速等状态信息，而且从控制输入到水流状态变化需要经历较长的时延，给排水管道防止溢出的安全运行控制带来了很大困难，目前缺乏有效、及时的安全运行控制方法。本发明利用时延补偿比例积分观测器对排水管道的水流状态进行估计和重构，并进行基于观测器的反馈控制设计，利用分离原理和兰伯特(Lambert)W函数等方法，分别进行观测器和控制器增益求解。本发明解决了城市排水管道防止溢出的安全运行控制的困难，满足实际安全运行控制的准确性和实时性要求，有助于现代城市排水管网系统的安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN106023996B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201610409905.3
申请日：2016-06-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于十字形声阵列宽带波束形成的声识别方法。本发明包括如下步骤：1、将十字形声阵列对准所需方向采集声音信号；2、对采集到声音信号进行预处理；3、对预处理后的每一帧数据进行离散傅里叶变换，然后根据需要的频带进行频带提取；4、提取的各频带分别在所需方向上进行LSMI‑MVDR波束形成。5、将波束形成后的频域信号进行逆离散傅里叶变换；6、对应分帧时的原则进行帧重叠合成，输出信号；7、对输出信号进行特征提取和分类学习、识别。本发明能够提高期望方向接收信号的信噪比并且抑制其他方向的干扰信号，将其用于声音识别系统的信号处理阶段，能够有效的提高识别系统对识别对象的识别率和可靠性。
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公开(公告)号：CN109827629A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910044283.2
申请日：2019-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种城市河道水位的分布式可靠性估计方法。目前国内城市河道水位监测系统难以直接测量河道内水流水位、水压以及流速等水务状态信息，而且还受到估计器参数随机变化的影响，给城市河道水位的可靠性估计带来了很大的困难，目前缺乏有效的可靠性估计方法。本发明采用基于无线传感器网络，利用凸优化方法，通过线性矩阵不等式容易设计出分布式状态估计器。本发明解决了城市排水系统防止内涝的可靠性估计的困难，满足实际可靠性估计的安全性和准确性要求，有助于城市河道水位系统的安全可靠监测。
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