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公开(公告)号：CN117376584A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311500891.2
申请日：2023-11-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/587 , H04N21/2343 , H04N21/4402 , G06N3/0464
Abstract: 本发明方法公开了一种基于多分支对称网络的非线性运动估计视频插帧方法，在粗帧合成阶段提取多个连续的视频帧的高级语义特征，并进行编码特征的融合，通过双分支上采样模块中的特征的交互操作和单光流的逐层细化操作自适应地获取视频帧之间的非线性运动特征，得到更为准确的运动估计和粗帧，然后在细帧合成阶段，通过细化网络生成残差来补偿粗帧，得到细化后的中间帧。本发明解决了高阶非线性运动场景的视频插帧问题，提取多个视频帧的高级语义信息，自适应地建立运动模型，有效解决现有技术中难以用固定的数学模型准确描述的问题；通过借助深度学习技术，采用光流法策略，能够更好地处理复杂的运动场景，使得合成的中间帧图像在视觉上更加真实。
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公开(公告)号：CN117176323A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311190771.7
申请日：2023-09-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密技术的平均值共识方法。本发明引入同态加密，利用同态加密可以使各节点除自己所拥有数据外仅能接收来自邻居节点的统一公钥加密后的数据，各节点对自己得到的密文进行计算之后，再由受信人(私钥持有者)收集各节点计算后的密文并用自己的私钥解密。由于同态加密下除密钥持有者外的所有节点均无法获得明文信息，保证了信息安全性。只要受信人是可信的，就可以确保好奇的节点无法确定特定节点的值是多少，而仅能知道初始值的平均值。
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公开(公告)号：CN117104225A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311179386.2
申请日：2023-09-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 陈曦妍 , 翟春杰 , 陈慧勤 , 尹克 , 王博 , 陈楚翘 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 王帅 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 张继勇 , 李宗鹏
Abstract: 本发明公开了一种基于参数在线辨识的智能汽车协同编队节能控制方法。首先基于无迹卡尔曼滤波辨识获取车辆惯性参数；然后基于辨识参数建立电动汽车的三阶动力学模型和功率模型并设计分布式自适应滑模控制器；再确定控制目标，最后构建基于模型预测控制的车队参考轨迹优化问题，实现巡航节能控制。本发明相比于其他控制方法，考虑了惯性参数的实时辨识，能够有效地保证数据的实时性和准确性，主要利用模型预测控制，能够有效地提高车辆队列的燃油经济性，并保证车辆队列的内部稳定性和弦稳定性。
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公开(公告)号：CN117002501A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311026031.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 陈曦妍 , 翟春杰 , 陈慧勤 , 尹克 , 王博 , 陈楚翘 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 王帅 , 张继勇 , 李宗鹏
IPC: B60W30/14 , B60W50/00 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于逆最优控制的智能汽车自适应巡航控制方法，包括步骤如下：步骤一：基于多输入多输出离散时间非线性无模型系统建立智能车辆纵向动力学模型；步骤二：构建最优问题，确定最优控制器；步骤三：验证所提出的控制器保证车辆李雅普诺夫稳定性；步骤四：验证所提出的控制器能够满足性能指标的最优性。本发明相比于其他控制方法，考虑了不确定的非线性离散时间系统，在应用上更为广泛。本发明方法能够有效地保证车辆的安全性，避免了HJB方程，并最小化一个有意义的代价函数。
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公开(公告)号：CN116824316A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310393126.9
申请日：2023-04-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的图像数据融合方法，首先对图像进行预处理，然后对图像进行分层；再对分层后的图像数据进行编码；通过多尺度融合的全局注意力网络生成融合数据；最后将多尺度融合的全局注意力网络生成的融合数据进行进一步处理，得到最终融合的编码数据，解码数据得到最后输出结果。本发明提高了图片信息利用率，在各阶段之间引入了多尺度融合的全局注意力网络(SICA)，使得目标事件准确度提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116822572A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310285123.3
申请日：2023-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/049 , G06Q10/04 , G06F17/16 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时变循环神经网络的时序预测方法，首先使用基展开构造动态时变矩阵；然后通过动态时变矩阵替换循环神经网络中的固定矩阵，使之成为时变循环神经网络；最后将改进的时变循环神经网络应用在时序预测任务上，得到更好的性能。本发明方法结合了功能数据分析(FDA)实践中常用的基展开技术，以生成独特的动态时变矩阵，更能体现输入数据的动态特性，将其应用在时序预测的实验中，预测性能得到了提高。
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公开(公告)号：CN116310695A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310393116.5
申请日：2023-04-13
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于门控融合网络的视频显著性预测方法，首先构建门控融合网络；通过编码器提取视频片段包含的时空特征，用桥接模块增强顶层编码特征，再使用门控融合模块融合编解码特征，最后对门控融合特征进行解码处理，预测最终的显著图。本发明提出了一个门控融合模块用于将编码器的多级特征有效地融入到解码器中。该模块沿着时间、空间和通道维度加权编码特征，从而更加精准地定位显著对象的位置，并过滤掉特征中冗余的时空信息。
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公开(公告)号：CN116306828A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310210826.X
申请日：2023-03-07
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于图同构神经网络的脑网络链接预测方法，首先对于脑网络数据进行处理，完成脑结构网络建模；再构建基于图同构神经网络的脑网络链接预测模型，包括子图提取模块和图同构神经网络模块；之后进行脑网络链接预测模型的训练和测试；最后通过训练完成的脑网络链接预测模型完成脑网络链接预测。本发明在实现较为高的准确率的基础上降低了时间成本，极大的提升了模型对于子图结构的学习能力，对于接下来的链接预测有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN113099226B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202110384146.0
申请日：2021-04-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/176 , H04N19/625
Abstract: 本发明公开了面向智慧法院场景的多层次感知视频编码算法优化方法，包括如下步骤：S1，构建多层次感知编码框架，通过结合内容自适应比特分配、时域感知量化控制和空域感知量化控制，实现感知码率控制，通过心理视觉率失真优化，实现有效帧内和帧间预测的模式决策，通过系数级心理视觉率失真优化量化，实现系数级感知量化；S2，模块间相关性分析，度量模块间相关性的定量参数，评估两个算法模块之间的影响程度，通过选择关键控制参数，将复杂的多模块优化转化为连续的单模块优化，确定多个可定制模块的算法决策顺序；S3，构建在线自适应参数模型，利用模块间的内在关联性构建内容自适应的参数计算模型。
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