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公开(公告)号：CN113160177B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202110441623.2
申请日：2021-04-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素和图卷积网络的平面分割方法；首对输入的彩色图像进行预处理，获得预处理后的图像；然后根据图像分辨率，将预处理后的图像分割为合适数量的超像素，并转化为无向图结构；构造图卷积网络，并使用数据集对其进行训练；最后使用训练好的图卷积网络对超像素构成的图进行预测，给每一个超像素进行平面分类，从而完成平面分割。本发明将图像分割为超像素，可以很好地保留原始图像中的边缘信息，并减轻后续图神经网络的学习负担，防止分割出的平面边缘与实际情况差距过大；利用现有数据集，通过特定算法提取特定标签，作为后续监督神经网络学习的训练集，解决了没有针对平面分割数据集的问题，避免了人工标记的巨大成本。
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公开(公告)号：CN111931619B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010757753.2
申请日：2020-07-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于优化聚类算法的跨域步态重识别方法，首先使用有标签的源域训练集初始化GaitSet网络参数；然后利用训练好的GaitSet网络输出的特征，通过优化后的聚类算法，给无标签的目标域训练集聚类赋伪标签，获得带有伪标签的目标域训练集；最后通过带有伪标签yt的目标域训练集更新GaitSet网络参数，最终通过更新后的GaitSet网络进行跨域步态重识别。本发明方法解决了传统聚类算法，聚类结果不可靠和噪声大的问题，提高了聚类结果的可靠性，提升跨域场景下的识别精度。
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公开(公告)号：CN111612746B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202010364805.X
申请日：2020-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图论的功能脑网络中枢节点的动态检测方法。本发明在多变量中枢节点检测方法的基础上进行了改进，使得能够检测出更加可靠的符合神经科学认知活动的中枢节点。首先，利用滑动窗口的技术，把血氧信号以时间为维度平均分成几段。在每一段时间的滑动窗口内，检测出对应时间窗口内的中枢节点，从而得到一条中枢节点随着滑动窗口移动的一条变化轨迹。最后，把这条变化轨迹作为一种约束作用在多变量检测的方法上，从而能够动态的检测出更加可靠准确的中枢节点。
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公开(公告)号：CN111932600B
公开(公告)日：2023-10-03
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：CN111612045B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010355022.5
申请日：2020-04-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V30/244 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种获取目标检测数据集的通用方法。本发明是利用利用光学字符识别(OCR)技术，即借助激光扫描仪检查打印到纸上的字符，然后运用识别方法将字符形状翻译成计算机文字，获取类似于公开的MNIST手写体数字集的数据集，然后从该数据集中抽样获取目标检测数据集，标注信息可直接由算法生成。本发明能够较为快速地获取目标检测数据集，且可以在一定程度上解决数据集不足的情况，也可适用通过本发明生成的数据集作为测试网络性能的一种手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115743117A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211417851.7
申请日：2022-11-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B60W30/165 , B60W30/16 , B60W40/10 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于扰动观测的智能网联电动车队协同生态驾驶方法，基于扰动观测的智能网联电动车队协同生态驾驶方法，首先根据车辆自身参数建立电动汽车的纵向动力学模型和功率模型；然后构建基于模型预测控制的车队参考轨迹优化问题，采用改进的PSO算法获得最优解；最后利用自抗扰控制技术，分别设计跟踪微分器、扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈律，估计集总扰动并发送给领头车辆。本发明相比于其他方法多考虑了参数不确定性和外部干扰，主要利用模型预测控制和自抗扰控制技术，保证电动车队安全行驶的同时，降低车辆队列的整体能耗。
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公开(公告)号：CN115222998B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211120458.1
申请日：2022-09-15
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江大华技术股份有限公司
Inventor： 颜成钢 , 殷俊 , 颜拥 , 王洪波 , 胡冀 , 熊剑平 , 李亮 , 郑博仑 , 林聚财 , 孔书晗 , 王亚运 , 孙垚棋 , 金恒 , 朱尊杰 , 高宇涵 , 殷海兵 , 王鸿奎 , 陈楚翘 , 刘一秀 , 李文超 , 王廷宇 , 张勇东 , 张继勇
IPC: G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像分类方法。首先构建通道维度注意力网络和空间维度多尺度自注意力网络；然后将输入图像预处理后输入通道维度注意力网络，生成基于通道维度的注意力特征图；将基于通道维度的注意力特征图输入至空间维度的多尺度自注意力网络，生成基于特征图空间维度的多尺度自注意力特征图；最后将最终生成的多维度多尺度注意力特征图输入到分类器单元中，将模型输出的向量转换成概率表示，完成图像分类。本发明设计了一种新的多尺度自注意力机制，它利用一系列的深度可分离卷积操作，生成特征信息高度相关的局部特征图和区域特征图，不但可以强化自注意力机制的细粒度特征提取能力，还可以高效的提取有效的全局信息。
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公开(公告)号：CN109242759B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201810777473.0
申请日：2018-07-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于密度聚类的图收缩分组配准方法。本发明步骤如下：步骤1、进行仿射配准；步骤2、根据公式得到全局中心图像IO；将数据集合I用改进的密度聚类DBSCAN算法聚类，分成Ω个小组Gα步骤3、构建一个N×N的对称连接矩阵E，对称连接矩阵E中的元素ei,j＝0,j∈{1,…,N}；步骤5、通过不断迭代图收缩过程来进行配准，直到收敛；本发明减少分级无偏图收缩的分组配准算法的计算复杂度；设定两个参数方法与全局中心图像相关的，使得之后进行的图收缩过程更加容易，减少配准迭代次数。本发明非常适合处理具有大而复杂结构变化的数据集，从一定程度上提高配准精度。
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公开(公告)号：CN110929558B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910950347.5
申请日：2019-10-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的行人重识别方法。本发明对输入到孪生神经网络中的一对数据提取特征的同时，在每一步降维或卷积操作之后计算两个输入数据之间的欧氏距离，由此获得一个欧式距离矩阵；利用该欧式距离矩阵设计一个损失函数，使用图像对或高维特征图像对计算出来的欧式距离，对最终使用特征序列对计算出的欧式距离进行优化，通过网络的梯度回传，优化参数，加速网络的训练。本发明充分利用原本原图像中的行人信息，使用完整的图像信息来优化模糊的图像特征，进一步优化网络参数，使得神经网络之间的参数更容易拟合，加快网络训练速度。
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公开(公告)号：CN110866632B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910988087.0
申请日：2019-10-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种发电机机组优化的方法。本发明机组组合优化是一个双层优化问题，第一层优化是机组投入优化问题，采用改进的遗传算法来优化机组投入，在机组投入情况确定的基础上，进行第二层优化，第二层优化是机组出力优化，采用二次规划来解决，二次规划的结果作为适应度函数来进一步影响遗传算法中个体的进化。本方法可以为电力公司高效快速优化机组组合，减少能耗，方便机组检修，延长发电机寿命，为社会提供高质量电能。改进的遗传算法具有全局收敛性，平稳性，收敛更快，更加鲁棒的特点，与二次规划相结合更加适合优化机组组合优化。
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