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公开(公告)号：CN109492808B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201811317095.4
申请日：2018-11-07
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G06Q10/04 , G06F16/2458 , G08G1/01 , G08G1/14
Abstract: 一种室内停车场剩余车位预测方法，包括如下步骤：步骤1.得到停车场空余泊位序列，并进行数据预处理；步骤2.对初始序列的训练集进行去噪处理，得到去除噪声的时间序列，记为平滑序列，将其划分测试集与训练集；使用平滑序列训练集训练LSTM神经网络；步骤3.使用初始序列构建并训练灰色残差神经网络模型；步骤4.加权组合两种预测模型，得到最终预测模型。
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公开(公告)号：CN111277405A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010007632.6
申请日：2020-01-04
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种半离线环境下使用时效性密码访问智能设备的方法。所述方法需要在智能设备和服务器端维护少量的同步信息，以及在智能设备端增加一个时钟芯片来维护当前时间信息。当用户申请获得时效密码时，本方法将有效时间编码成长度为13的比特串，再嵌入签名比特串中，转化为十进制密码。当智能设备接收到密码后，通过验证签名和时间是否有效来决定用户身份验证是否成功。本发明只需要增加极少的硬件，以及在必要情况下同步智能设备和服务器端的信息，即可实现长时间离线条件下，用户使用时效性密码访问智能设备的需求，在物联网领域具有较广泛的使用前景。
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公开(公告)号：CN109835441A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910137182.X
申请日：2019-02-25
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种水质监测智能小船的自动驾驶方法及其系统，小船航行时，雷达对周边探测，控制计算机确定雷达接收到的探测信息为有效目标信号后，驱动网络摄像机启用视觉检测。通过控制计算机确定雷达探测到的有效目标在像素坐标下存在的区域，然后进行图像检测。在像素坐标系下，比较雷达探测到的目标区域与视觉检测到的目标区域的重合情况，若重复值达到阈值，就判定探测信息准确，实施避障；若低于阈值，就判断为信息失准，随后判断雷达信号发出的纵向信号是否低于预警值，若低于预警值，则小船保持前行，若高于预警值，则实施避障。该方法可以有效地避开河道内的障碍物，从而实现小船的自主航行。
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公开(公告)号：CN109460815A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811246664.0
申请日：2018-10-25
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种单目视觉深度估计方法，其先构建卷积神经网络，其包括输入层、隐层和输出层；隐层包括编码框架、译码框架和上采样框架；然后使用训练集中的单目图像作为原始输入图像，输入到卷积神经网络中进行训练，得到训练集中的每幅原始的单目图像对应的估计深度图像；接着通过计算训练集中的单目图像对应的估计深度图像与对应的真实深度图像之间的损失函数值，得到卷积神经网络训练模型及最优权值矢量和最优偏置项；再将待预测的单目图像输入到卷积神经网络训练模型中，并利用最优权值矢量和最优偏置项，预测得到对应的预测深度图像；优点是其预测精度高。
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公开(公告)号：CN109167996A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811104375.7
申请日：2018-09-21
Applicant: 浙江科技学院
IPC: H04N17/00 , H04N13/106
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价方法，其利用卷积神经网络提取出失真立体图像的左视点图像和右视点图像各自的归一化图像的特征图；然后利用全卷积神经网络提取出两类特征图的联合特征图，并将联合特征图展平成一维向量作为特征向量；接着利用深度神经网络对用于训练的失真立体图像各自的主观评分及特征向量进行训练，得到全局最优的深度神经网络模型；最后利用全局最优的深度神经网络模型对用于测试的失真立体图像的特征向量进行测试，预测得到用于测试的失真立体图像的客观质量评价预测值；优点是其能够充分考虑到立体图像的多种特性对视觉质量的影响，从而能够有效地提高客观评价结果与双目主观感知之间的相关性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117291247A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202211240178.4
申请日：2022-10-11
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G06N3/082 , G06F17/14 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于傅立叶空间的卷积网络鲁棒剪枝方法，涉及鲁棒剪枝领域，旨在解决现有技术中剪枝方法忽略鲁棒性的问题，采用的技术方案是，先建立一个CNN模型，再对其进行傅里叶变换，简化后获得非鲁棒性特征图的滤波器鲁棒性度量公式，再采用局部剪枝的方法对其进行剪枝，最后通过微调提高精确度；通过提出了一种基于傅里叶空间鲁棒性特征的鲁棒filter剪枝算法，其在关注低频区域的同时也关注高频区域信息，通过取平均值的方式简化处理，再通过局部剪枝策略去除鲁棒性低的filter，最终通过微调将剪枝后降低的干净精度恢复，可以在压缩网络的同时提高网络的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111277405B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010007632.6
申请日：2020-01-04
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种半离线环境下使用时效性密码访问智能设备的方法。所述方法需要在智能设备和服务器端维护少量的同步信息，以及在智能设备端增加一个时钟芯片来维护当前时间信息。当用户申请获得时效密码时，本方法将有效时间编码成长度为13的比特串，再嵌入签名比特串中，转化为十进制密码。当智能设备接收到密码后，通过验证签名和时间是否有效来决定用户身份验证是否成功。本发明只需要增加极少的硬件，以及在必要情况下同步智能设备和服务器端的信息，即可实现长时间离线条件下，用户使用时效性密码访问智能设备的需求，在物联网领域具有较广泛的使用前景。
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公开(公告)号：CN111259071B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010007610.X
申请日：2020-01-04
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种分布式数据库系统中的并发访问控制方法。本发明使用客户端的时间戳加硬件唯一标识来生成事务号。当只读事务第一次访问某行数据时，读取该行数据最新提交版本，并将该版本事务号记录在客户端，为重复访问提供凭据。当读写事务读取某行数据时，读取该行数据最新提交版本，并在该行所在节点的内存中增加该行的读锁。当读写事务更新某行数据时，将行的当前版本的事务号和更新的内容缓存在客户端。事务提交时，再将这次更新的内容发到对应节点，并根据该行的当前状态来决定更新是否可行，当需要等待或回滚时，根据事务号的次序关系使其中一个事务回滚。本发明避免了在分布式环境下进行代价极高的死锁检测，获得高并发性和高一致性。
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公开(公告)号：CN109835441B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910137182.X
申请日：2019-02-25
Applicant: 浙江科技学院
IPC: B63B35/00 , G01S13/937 , B63B49/00 , G01N1/10 , B63B43/18
Abstract: 本发明公开了一种水质监测智能小船的自动驾驶方法及其系统，小船航行时，雷达对周边探测，控制计算机确定雷达接收到的探测信息为有效目标信号后，驱动网络摄像机启用视觉检测。通过控制计算机确定雷达探测到的有效目标在像素坐标下存在的区域，然后进行图像检测。在像素坐标系下，比较雷达探测到的目标区域与视觉检测到的目标区域的重合情况，若重复值达到阈值，就判定探测信息准确，实施避障；若低于阈值，就判断为信息失准，随后判断雷达信号发出的纵向信号是否低于预警值，若低于预警值，则小船保持前行，若高于预警值，则实施避障。该方法可以有效地避开河道内的障碍物，从而实现小船的自主航行。
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公开(公告)号：CN109872305A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910058364.8
申请日：2019-01-22
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于质量图生成网络的无参考立体图像质量评价方法，其在训练阶段，构建一个质量图生成网络，将训练集中的所有失真平面图像的归一化图像依次输入到质量图生成网络中，并将对应的质量图作为监督，训练得到最优的质量图生成网络模型；在测试阶段，利用最优的质量图生成网络模型提取出待评价的失真立体图像的左视点图像、右视点图像和融合图像各自的归一化图像的预测质量图，并获取各自的显著特征图，然后根据对应的预测质量图和显著特征图，求取各自的预测质量得分，再融合三个预测质量得分得到最终的预测质量得分；优点是其能充分考虑到立体图像的多种特性对视觉质量的影响，从而能提高客观评价结果与双目主观感知之间的相关性。
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