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公开(公告)号：CN115657303A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211218465.5
申请日：2022-10-06
申请人： 华中科技大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种双级联超构透镜的设计方法及长波红外超构透镜成像系统，属于透镜与微纳光子学领域，方法包括：利用严格耦合波分析法，计算不同半径的柱状结构单元在长波红外特征波长入射时引入的相位突变、以及在长波红外的色散分布，得到多组半径‑相位突变‑色散分布，以组成柱状结构单元库；以令双级联超构透镜可对入射光线进行波前调控以及校正入射光线的高级像差为目标，确定超表面六方晶格周期阵列的目标相位分布；根据目标相位分布，以同一超表面中各六方晶格的色散分布一致性最高为目标，从选取的结果中确定每一六方晶格处柱状结构单元的半径。采用特殊的色散设计方式，使超构光学元件用于红外大口径成像应用领域。
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公开(公告)号：CN117800397A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311872452.4
申请日：2023-12-29
申请人： 华中科技大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种制备氧化钨半导体气敏材料的方法及其传感器，属于传感器领域，先将钨的前驱体溶解在溶剂中，得到清澈透明的溶液，再向清澈透明的溶液中加入增敏材料前驱体，获得均匀的混合溶液，将混合溶液置于反应器中，然后离心分离获得固体反应物，将固体反应物清洗后烘干，接着，将金属纳米颗粒溶解在去离子水中，将单原子金属增敏处理的氧化钨半导体气敏材料加入其中反应，采用离心分离收集产物，将产物清洗后干燥，获得单原子和金属纳米颗粒两者同时增敏处理的双功能位点氧化钨半导体气敏材料。本发明还提供制备如上气敏材料的方法以及气体传感器。本发明能解决现有的氧化物半导体气体传感响应迟缓、相应弱以及稳定性不足的问题。
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公开(公告)号：CN115063843B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210552231.8
申请日：2022-05-20
申请人： 华南理工大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC分类号： G06V40/14 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06T5/30 , G06T3/02 , G06N3/0464 , G06N3/088 , H04L9/32
摘要： 本发明公开了一种面向高自由度应用场景的掌脉数据增强及特征提取方法，包括以下步骤：S1、对训练数据的进行数据扩增，包括基于仿射变换的数据扩增、基于伽马变换的数据扩增、基于主纹理淡化算法的数据扩增、约束性数据扩增方案；在数据完成扩增后，将灰度值划分为四个灰度等级；S2、构建基于对比学习的掌脉图像特征提取网络，并对所述特征提取网络进行训练优化；S3、将图像输入训练好的基于对比学习的掌脉图像特征提取网络中进行特征提取。
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公开(公告)号：CN113358224A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110660535.1
申请日：2021-06-15
申请人： 杭州海康威视数字技术股份有限公司
摘要： 本申请提供一种光谱反射率检测方法及系统，该光谱反射率检测系统包括环境光感知模块、目标光谱采集模块和数据处理模块。环境光感知模块采集目标检测时刻的检测环境光光谱，将检测环境光光谱发送给数据处理模块；目标光谱采集模块采集目标检测时刻的检测目标光谱，将检测目标光谱发送给数据处理模块；数据处理模块确定同一目标波长对应的检测环境光光谱和检测目标光谱，基于该检测环境光光谱和已确定的映射参数确定检测参考光谱，该检测参考光谱是第二环境光的光谱；基于该检测目标光谱和该检测参考光谱确定待测物体的光谱反射率；映射参数表示参考光谱与环境光光谱的映射关系。通过本申请的技术方案，能够准确计算待测物体的光谱反射率。
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公开(公告)号：CN111741236B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010857184.9
申请日：2020-08-24
申请人： 浙江大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC分类号： H04N5/278 , H04N21/488 , H04N21/81 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于共识图表征推理的定位自然图像字幕生成方法和装置。该方法包括如下步骤：S1：以预先提取的视觉场景图及文本场景图作为先验知识，通过结构对抗学习方法从图先验中进行演绎与推理，生成作为共识知识的共识图表征；S2：基于视觉空间图与共识图表征，结合软注意力机制动态选取与上下文环境匹配程度最高的语义信息生成字幕的文本描述；S3：在S2中生成文本描述的同时，根据当前语义环境在视觉空间中实时定位文本中对象单词的空间区域。本发明可利用视觉模态先验与语言模态先验所推理得到的共识表征来维护多模态之间的语义一致性，从而大幅度减少当前自然图像字幕生成模型中存在的对象幻觉问题，并获取更优的字幕生成与对象定位性能。
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公开(公告)号：CN117115851A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310608449.5
申请日：2023-05-27
申请人： 北京航空航天大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 一种在监控场景下，基于去除深度模型在推理过程中学习到的冗余属性间共现偏置，以实现在变化场景下更好泛化性能的行人属性识别方法。包括：一种新的属性信息解耦特征的生成方式。在模型对某一属性的识别和推理过程中，利用特征的线性插值与标签的线性插值匹配这一先前研究中的实验观察，通过最小化该属性的特化特征与其他属性预测概率间的互信息，以减少对于其他属性信息的利用，在显著降低训练时间的前提下实现了更好的准确率；一种新的特征插值方法。本发明提出了方向‑范数分离的特征插值方法，该方法相比于原始的插值过程，可以更好地发掘与探索属性特征的分布域，进而提高了模型的最终效果；使用卷积神经网络，按照以上算法框架，以特定训练参数配置对模型进行训练，得到行人属性识别模型。本方法可以实现在发生时空变化的监控场景中更加精确和稳定的行人属性识别结果。
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公开(公告)号：CN113358224B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110660535.1
申请日：2021-06-15
申请人： 杭州海康威视数字技术股份有限公司
摘要： 本申请提供一种光谱反射率检测方法及系统，该光谱反射率检测系统包括环境光感知模块、目标光谱采集模块和数据处理模块。环境光感知模块采集目标检测时刻的检测环境光光谱，将检测环境光光谱发送给数据处理模块；目标光谱采集模块采集目标检测时刻的检测目标光谱，将检测目标光谱发送给数据处理模块；数据处理模块确定同一目标波长对应的检测环境光光谱和检测目标光谱，基于该检测环境光光谱和已确定的映射参数确定检测参考光谱，该检测参考光谱是第二环境光的光谱；基于该检测目标光谱和该检测参考光谱确定待测物体的光谱反射率；映射参数表示参考光谱与环境光光谱的映射关系。通过本申请的技术方案，能够准确计算待测物体的光谱反射率。
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公开(公告)号：CN115063843A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210552231.8
申请日：2022-05-20
申请人： 华南理工大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC分类号： G06V40/14 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06T5/30 , G06T3/00 , G06N3/08 , G06N3/04 , H04L9/32
摘要： 本发明公开了一种面向高自由度应用场景的掌脉数据增强及特征提取方法，包括以下步骤：S1、对训练数据的进行数据扩增，包括基于仿射变换的数据扩增、基于伽马变换的数据扩增、基于主纹理淡化算法的数据扩增、约束性数据扩增方案；在数据完成扩增后，将灰度值划分为四个灰度等级；S2、构建基于对比学习的掌脉图像特征提取网络，并对所述特征提取网络进行训练优化；S3、将图像输入训练好的基于对比学习的掌脉图像特征提取网络中进行特征提取。
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公开(公告)号：CN112348102A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011278817.7
申请日：2020-11-16
申请人： 浙江大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06K9/00 , G06F16/783
摘要： 本发明公开了一种基于查询的自底向上视频定位方法和系统。首先，获取查询内容Query和待定位视频Ref，其次将查询内容Query特征与待定位视频Ref的特征融合到一个全新的特征图中。最后特征图通过深度学习方法检测出查询内容Query所对应的真实视频片段GT‑v位于待定位视频Ref中的起始位置和终止位置。本发明方法根据查询内容Query可以准确而又高效的识别真实视频片段GT‑v在待定位视频Ref的起始位置和终止位置。
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公开(公告)号：CN112308197A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910680935.1
申请日：2019-07-26
申请人： 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 上海富瀚微电子股份有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种卷积神经网络的压缩方法、装置及电子设备。针对每一卷积层，该方法包括：将该卷积层的权值张量变形为第一二维矩阵；确定第一二维矩阵的多个第一奇异值分解项；按照第一选取规则，从多个第一奇异值分解项中，选取至少一个第一奇异值分解项；利用各个第一奇异值分解项，对第一二维矩阵进行近似分解，得到第一分解矩阵和第二分解矩阵；将第一分解矩阵和第二分解矩阵分别变形为第一子权值张量和第二子权值张量，作为压缩后的权值张量；在得到目标卷积神经网络每一层卷积层压缩后的权值张量后，得到被压缩的目标卷积神经网络。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以降低关于压缩前后的卷积神经网络间的精准度差异。
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