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公开(公告)号：CN113536416A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110683630.3
申请日：2021-06-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于室内空间布局约束的场景模型补全方法。首先使用超体素分割对室内稠密三维重建模型进行预处理，将mesh模型转换成超体素数据，每个超体素数据将邻局部特征一致的mesh进行初步的聚类，在保持原三维模型的特征的基础上大大的减少了计算量，然后在超体素模型上使用RANSAC平面检测算法，进行平面的预提取，建立带有平面几何约束的能量函数，通过求解能量函数求得该三维室内模型中的建筑主体结构平面，然后得出模型的室内空间布局，在室内空间布局的约束下，进行孔洞检测和孔洞修补，最终完成三维模型的孔洞补全。本发明方法能够大大提升对墙角等墙建筑主体结构上的补全效果，进而提升了整体室内环境的补全效果。
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公开(公告)号：CN110677556B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910711598.8
申请日：2019-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相机定位的图像去模糊方法。本发明包括两阶段：模糊图像去模糊阶段和去模糊图像特征提取阶段。模糊图像去模糊阶段：本发明利用相机当前帧的模糊图像的深度图像，得到场景的深度信息，进而获得场景点的三维坐标。并利用惯性测量单元(IMU)获得相机运动信息，包括平移和旋转。利用以上数据计算选定区块的模糊核，用模糊核进行反卷积操作，得到去模糊图像。去模糊图像特征提取阶段：该阶段对去模糊处理后的图像进行ORB特征提取，并使用提取的特征进行后续的SLAM过程。本发明仅对选定区块进行去模糊，在一定程度上减少了计算量，提高了运算速度。
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公开(公告)号：CN113419524A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110648635.2
申请日：2021-06-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种结合深度Q学习的机器人路径学习与避障系统及方法。本发明包括动作模块、学习模块和障碍物避险模块。在路径规划期间，动作模块会从学习模块和障碍物避险模块接收指令，并让机器人根据指令完成指定动作。学习模块根据机器人当前状态和动作的历史数据序列，训练动作选择策略。障碍物避险模块执行随机树搜索算法，以指导机器人从危险情况避险得到安全路径。每个模块在执行后，环境中机器人的当前状态都将发生变化。通过安排机制评估每个模块的风险并确定应激活风险最小的模块。本发明使用Q学习算法解决了大容量数据存储的问题。提高了机器人在避开障碍物时的效率问题。
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公开(公告)号：CN113409442A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110522224.9
申请日：2021-05-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多全景图融合三维重建的方法；首先通过扫描平台获取室内场景的RGB图与深度图；然后进行相机运动定位；通过对获取的室内场景的RGB图像以及对应的深度图进行预处理，以构建单张3D全景图；再进行多张全景图的数据获取及构建；之后进行多全景图融合，最后通过融合后的多全景图实现室内场景的抗噪三维重建完成。本发明方法结合了传统slam优质算法和基于3D全景图的优势，可以得到更为准确的室内场景重建效果，实现更高质量的重建，并且本发明方通过限定其运动一致性来共同跟踪未同步的相机，而无需依赖于明显的视差或快门同步，使得重建结果更加准确。
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公开(公告)号：CN113342023A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110704677.3
申请日：2021-06-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进模糊PID的无人机仿人控制方法首先确定无人机飞行数学模型；然后进行仿人智能控制器设计；最后采用模糊PID对控制参数进行调节。本发明将模糊PID与仿人智能控制进行结合，进一步优化了仿人智能控制中的比例微分控制，将此算法应用到四旋翼无人机控制中，在角度相应、稳定性控制、抗干扰等实验中得到了不错的控制效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111043953B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910988106.X
申请日：2019-10-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习语义分割网络的二维相位解包裹方法。本发明包括如下步骤：步骤1、利用Zernike多项式产生网络训练数据并对网络进行训练；步骤2、用步骤1得到的训练数据对语义分割DeepLabV3+网络进行训练：步骤3、利用训练后的网络对包裹相位进行分割并和包裹相位相加，得到初步解包裹相位，并对初步解包裹相位进行后处理得到最终解包裹相位。本发明提出的方法的求解速度快，对噪声鲁棒，尤其针对于散斑干涉仪测到的大噪声相位图的相位解包裹。在光学成像研究领域有着很大的应用前景。
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公开(公告)号：CN113160178A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110442869.1
申请日：2021-04-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力模块的高动态范围去重影成像系统及方法，本发明将注意力网络应用于高动态范围去重影算法中，引导不同图像地融合，抑制图像地饱和与非对准区域；本发明创新性地提出了利用可学习的注意力网络来指导合并过程。利用注意力网络生成注意力映射，来评估不同图像区域对获得所需高动态范围图像的重要性，可以突出和参考图像互补的特征，来排除运动和严重饱和的区域，将具有注意力引导的低动态范围图像特征输入到融合网络中。利用空洞残差块来构造融合网络，有助于充分利用来自不同卷积层的信息，从而从输入的低动态范围图像中保留更多的细节，空洞卷积扩大了感受野，有助于恢复过饱和区域和运动造成的细节缺失。
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公开(公告)号：CN110378845B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910520242.6
申请日：2019-06-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的极端条件下的图像修复方法。本发明包括如下步骤：步骤1：对获取到的短曝光图像进行预处理；步骤2：将预处理后的图像输入U‑Net卷积神经网络进行训练；步骤3：计算误差并进行迭代训练；步骤4：对训练模型进行评估,以图像的峰值信噪比和结构相似性作为最终结果的评判标准。本发明有效地解决低光下快速成像的问题，同时也为图像去噪、去模糊提供了一种新的可行方法。
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公开(公告)号：CN110083715B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910212744.2
申请日：2019-03-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核稀疏表示的三维模型分类检索方法。本发明步骤如下：1、运用一种基于二次误差作为度量代价的边收缩算法对以点云形式表示的三维模型进行顶点简化处理；2、计算顶点简化后三维模型的方向，保证同类模型在方向上能够对齐，通过计算得到了三维模型的三个特征方向向量；3、基于三个特征方向向量对三维模型进行渲染，得到相应不同方向上的多张不同渲染图像；4、针对不同数据集中三维模型的特点，综合考虑数据特征与描述符特征，选定特征描述符提取渲染图像的特征；5、利用改进的核稀疏表示分类器对提取的特征向量进行匹配，进而实现对三维模型的分类检索工作。本发明具有一定的鲁棒性，取得了较为高效、可靠的优越性能。
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公开(公告)号：CN112749775A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011510298.2
申请日：2020-12-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于测量电容的纸张计数装置，包括STM32控制模块、纸张电容极板模块、有效值放大模块、电源模块、液晶显示模块和按键。液晶显示模块和按键均与STM32控制模块相连，STM32控制模块通过AD接口与有效值放大模块相连，有效值放大模块连接纸张电容极板模块；电源模块连接STM32控制模块和有效值放大模块，为STM32控制模块和有效值放大模块供电。本发明通过设置按键可自由切换自校准和正式测量两种工作模式；本发明具有设计成本小、功率损耗低、灵敏度高、分辨率高、可靠性强、抗电磁干扰能力强的优点，且应用范围广，具有良好的实用价值。
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