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公开(公告)号：CN111125551B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201911097403.1
申请日：2019-11-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9537 , G06F17/18 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种基于选择记忆的马尔可夫模型的用户位置预测方法。本发明基于传统马尔可夫模型，汲取循环神经网络模型的思想，在保留马尔可夫模型优点的前提下，增加选择记忆单元，解决马尔可夫模型本身的缺陷，即假设未来状态只与当前状态相关，与其他历史状态相互独立。本发明方法保留了传统马尔可夫模型运算简单，速度快的优势的基础上，通过选择记忆单元大幅度提升了预测的精度，在速度远快于RNN预测模型的前提下，可以取的与一般RNN预测模型近似的预测精度。
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公开(公告)号：CN112487822A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011215604.X
申请日：2020-11-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的跨模态检索方法。本发明步骤如下：步骤1：数据的预处理，对训练集的文本样本进行预训练；步骤2：设计网络结构模型；步骤3：训练网络；将训练集中的样本输入到编码器进行特征提取；步骤4：计算网络的损失函数；步骤5：对网络模型进行测试；将测试集的图像文本输入到训练好的模型，得到预测的图像文本的高级语义表示，通过计算得到的平均精度均值对模型进行评估。本发明不仅考虑了标签信息空间的损失，还考虑到了公共空间中两种模态下所有的样本的辨别力损失以及模态不变性损失。对比现有的方法，本发明方法在不同的数据下分别提高了0.01～0.06个指标。
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公开(公告)号：CN112163111A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011040727.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种旋转不变的图像语义信息挖掘方法，首先构建特征生成网络，通过ResNet‑50网络特征图谱的提取；通过主分支特征处理网络对特征图谱进行平均池化和降维处理；通过副分支特征处理网络挖掘旋转不变的图像语义描述符。将主分支特征处理网络得到的一个n维特征与副分支特征处理网络得到的多个n维特征进行特征拼接，得到增强的图像特征描述符。最后利用增强的特征描述符进行不同视角下图像的检索，进而实现地理目标定位。本发明提出一种环形分割策略，使得到的语义块不会受到拍摄方向的干扰，挖掘得到的语义块可以提高图像特征的区分性。
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公开(公告)号：CN112158285A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010960969.9
申请日：2020-09-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B62J45/41 , B62J45/412 , B62J45/416 , B62J3/12 , B62J45/00
Abstract: 本发明提供一种山地自行车实时变速建议系统，包括运动检测模块、数据处理模块、电源模块、存储模块、通讯模块和人机交互模块。所述的运动检测模块、存储模块、通讯模块和人机交互模块连接数据处理模块，所述的电源模块连接各个模块，为整个系统提供电能。数据处理模块对运动检测模块传入的骑行数据进行处理，综合坡度、路况、速度、档位、踏频和骑行者的脉搏信息，给出当前适合的速度和档位，并通过人机交互模块显示。本发明系统增加了运动建议功能，而且相比于一般的码表，有更好的人机交互功能。由于本发明内嵌神经网络，所以本发明可在不连接网络的情况下进行深度学习，来适应山地骑行信号差的环境。
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公开(公告)号：CN112053311A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010777955.3
申请日：2020-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于膨胀卷积的图像分割方法，首先构建图像分割网络；然后通过在图像分割网络中进行膨胀卷积操作，完成图像分割；最后选择训练集数据，训练图像分割网络。本发明方法，可以提高图像分割的性能。通过改变膨胀比率的大小，可以有效控制卷积核的感受野，从而提取出多尺度的图像特征。将不同尺度的特征图进行组合，能充分利用图像中的信息，有助于提高图像分割准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111932600A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010757742.4
申请日：2020-07-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明提供一种基于局部子图的实时回环检测方法，首先创建基于各子图的特征数据库；然后在检测回环之前，对当前帧的相邻子图进行筛选；最后通过相邻子图的特征数据库中的关键帧信息进行回环检测与关键帧添加。本发明设计了通用的回环检测框架，对现有的回环检测技术结合局部子图的数据结构，实现检测时间不随地图(关键帧数量)的增大而增大，有效保证了现有三维重建技术在重建大场景时的实时性。
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公开(公告)号：CN111612802A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010359715.1
申请日：2020-04-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于现有图像语义分割模型的再优化训练方法及应用。本发明对图像语义分割神经网络模型的最后一层输出，对接近语义边缘的所有像素截取所预测的概率最高的若干个预测标签，通过再优化模型进行特征距离测算，取最近的标签作为该像素的修正预测标签，从而达到提高语义分割预测准确率的目的。本发明提出了基于再识别的边界偏差消除方法，消除了语义边缘邻近区域的不确定性，是对成熟的图像语义分割模型的一次改进。再优化模型专注于语义边缘的修正任务。另外只针对图像语义边缘区域进行优化，在更加具有针对性的前提下，还不会给模型带来过重的运算时间和空间的负担。
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公开(公告)号：CN111612573A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010370275.X
申请日：2020-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全贝叶斯方法的推荐系统评分推荐预测方法法。本发明步骤：步骤1.根据用户过去的购买信息建立用户物品评分矩阵R0；步骤2.根据物品属性信息建立物品词向量矩阵X0；步骤3.利用深度学习方法来提取物品词向量矩阵X0的特征信息，通过成批降噪变分自动编码机模型来提取这种特征信息；成批降噪变分自动编码机模型是整体构架模型的一部分，整体构架模型则为协同成批降噪变分自动编码机。本发明改善了分层贝叶斯结构，使得具有不确定性的推断有了一定的弹性空间，推荐准确度有所上升。同时利用全贝叶斯结构有效提取了物品隐因子向量，一定程度上解决了数据稀疏性带来的推荐效率下降问题。
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公开(公告)号：CN111611854A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010300109.2
申请日：2020-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于模式识别的课堂情况评价方法。本发明首先获取老师和学生的模板比对库；然后采集实时数据，确认出勤人数与名单，并输出缺勤人数与名单；获取出勤老师和学生的姿态、动作和面部表情特征，之后通过改进的模板匹配算法对获取的实时数据与模板进行匹配，得到学生听课情况评分，最后将所有学生的数据都进行听课情况评分，最后将获得一个Y向量。Y向量中每一个元素对应一个学生的上课情况，从Y向量的结果中可以看到每一个学生的上课情况以及总体上课情况，对于获得的老师的图像数据也进行评分，处理方式与学生相同。本发明可以为评价系统提供更加客观量化的分析结果，督促学生听课，提高教学质量。
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公开(公告)号：CN107025386B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201710174877.6
申请日：2017-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法进行基因关联分析的方法。本发明基于SNP集分析的方法需要借鉴来自同一个体不同位置但是相关的SNP信息，根据现有生物学知识将个体的SNP分成多个单元。首先在整个染色体层面，根据生物学相关知识，如接近基因组特征的原则，将全体SNP划分成多个SNP集。划分结束后，每一个SNP集输入到搭建的双向LSTM网络中，该网络是一个循环神经网络，它的状态包含上一时刻的陈旧信息，同时又是下一时刻权值变化的依据。LSTM网络学习完成后，可以通过网络的计算，输出对输入数据所需关注程度。本发明具有更好的敏感度和特异度，为临床医学、遗传病学和预防医学的发展研究开拓了新的领域。
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