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公开(公告)号：CN109363650A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811546239.3
申请日：2018-12-18
Applicant: 浙江工业大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/1455 , H04L27/00
Abstract: 一种基于载波调制方法的血氧饱和度及脉搏测量系统，包括控制电路模块(1000)、面光源模块(1100)、采集装置模块(1200)和计算机(1300)；应用于电学噪声较大的测量环境下，非接触的血氧饱和度测量和脉搏测量。该方法通过660nm光源(1101)850nm光源(1102)以一定的周期进行交替工作并在此基础上加入载波信号，通过高速成像CCD(1203)获取人手背处的区域灰度值信息。对得到不同波长下的灰度值信息通过图像处理(1301)、结果计算(1302)进一步处理。本发明可以得到手部的血氧饱和度信息和脉搏信息。
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公开(公告)号：CN108764317A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810485738.X
申请日：2018-05-21
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G06K9/6267 , G06N3/0454
Abstract: 一种基于多路特征加权的残差卷积神经网络图像分类方法，包括以下步骤：1)模型的输入图像为经过预处理的原始图像，经过预处理的图像裁剪为一个固定尺寸；2)对图像进行较大尺寸的卷积操作和池化操作；3)将步骤2)中输出的特征送入第一个多路特征加权残差模块；4)将步骤3)中多路特征加权残差模块的输出继续送入下一个多路特征加权残差模块，在经过多个多路特征加权残差模块后，输出的特征图像尺寸会逐渐缩小直至变为较小尺寸，最后经过一个平均池化层缩小为特征点；所得特征点直接送入分类层进行分类或经过全连接层后再进行分类。本发明应用于复杂的图像分类任务，丰富了特征表达，避免了因神经网络深度增加导致的梯度消失问题。
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公开(公告)号：CN108711166A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810324883.X
申请日：2018-04-12
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于四旋翼无人机的单目相机尺度估计方法，包括以下步骤：1)获取图像及IMU参数信息；2)提取二维图像特征点并进行特征匹配；3)求解相机的外参矩阵；4)融合IMU信息，估计单目相机的尺度，本发明提出一种针对四旋翼飞行器的地图构建问题的简单且运算量低的单目摄像机尺度估计方法，为四旋翼无人机地图构建提供了有效的尺度因子。
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公开(公告)号：CN105741319B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201610045316.1
申请日：2016-01-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 基于盲目更新策略和前景模型的改进视觉背景提取方法，包括如下步骤：第一步：读取视频的首帧，进行背景模型的初始化及建模；第二步：进行前景模型的初始化及建模；第三步：读取新的视频帧，首先根据背景模型判断该点是否分类为背景点，若分类为背景点，则将该点继续与其前景模型进行分类判断；第四步：使用形态学滤波对二值前景图像进行处理；第五步，更新前景模型与背景模型；第六步：读取新的视频帧，重复第三步到第五步，实时检测视频序列中的运动前景区域。
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公开(公告)号：CN104636729B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201510069223.8
申请日：2015-02-10
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 基于贝叶斯多元分布特征提取的三维人脸识别方法，包括三维数据预处理，特征提取和识别分类。本发明的优点是：克服现有技术存在的计算量大的缺点，本发明用三维人脸深度图进行识别，可减少计算量，提高识别效率；并解决单样本识别问题中训练样本不足的问题，用分块方法增加训练样本；在此基础上提出一种基于贝叶斯分析的特征提取方法，使获得的特征具有最小的类内距离和最大的类间距离，即具有最佳的可分离性；并用基于马氏距离的分类方法，获得最优的识别分类。经实验数据证明，本发明的方法具有较好的三维人脸识别结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105513073A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510902493.2
申请日：2015-12-09
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10004
Abstract: 基于方向一致性的不连续条纹图像分割和边界填充方法，第一步骤，基于方向一致性的条纹图像分割将条纹分成不同区域。第二步骤，基于方向填充不规则条纹边界。本发明首次提出以条纹方向一致性为依据，进行条纹图的分割；本发明通过不规则边界的填充，实现了不连续条纹图的无损除噪。
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公开(公告)号：CN104636729A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510069223.8
申请日：2015-02-10
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00201 , G06K9/00268
Abstract: 基于贝叶斯多元分布特征提取的三维人脸识别方法，包括三维数据预处理，特征提取和识别分类。本发明的优点是：克服现有技术存在的计算量大的缺点，本发明用三维人脸深度图进行识别，可减少计算量，提高识别效率；并解决单样本识别问题中训练样本不足的问题，用分块方法增加训练样本；在此基础上提出一种基于贝叶斯分析的特征提取方法，使获得的特征具有最小的类内距离和最大的类间距离，即具有最佳的可分离性；并用基于马氏距离的分类方法，获得最优的识别分类。经实验数据证明，本发明的方法具有较好的三维人脸识别结果。
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公开(公告)号：CN120070233A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510077164.2
申请日：2025-01-17
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00
Abstract: 一种基于扩散模型的无监督OCT视网膜图像去噪方法，包括以下步骤：1)对原始的OCT视网膜图像进行预处理；2)对预处理后的每一幅OCT视网膜图像进行小波变换分解出低频域和高频域；3)针对分解得到的高频域分量，通过骨干网络和多层卷积网络处理提取高频多尺度特征；4)构建扩散模型架构，利用U‑Net作为扩散模型的骨架网络，将原始的OCT图像再前向过程中逐步被添加噪声，以此退化为纯噪声图像；5)在U‑Net预测噪声的过程中，将高频多尺度特征也一同融合到扩散模型中，以此指导噪声的去除，最终生成去噪后的OCT图像。本发明摆脱了对大量难以获取的真值标签的依赖，提高OCT图像质量。
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公开(公告)号：CN118351601B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202410513939.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V40/40 , G06V10/44 , G06T7/136 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及图像处理和指纹活体防伪技术领域，特别涉及一种基于散斑方差的光学相干层析成像的手指活体防伪方法。本发明通过B‑scan扫描获取样本的时序B‑scan图像；对时序B‑scan图像进行特征区域提取，保留感兴趣区域；使用散斑方差技术去除时序B‑scan图像中静止的结构信息的干扰，提取其中的活体信息，经过阈值分割，去除残留的无效信息；将阈值分割的结果与设定的活体阈值进行比较，得出样本的活体防伪结果。本发明运行速度快，不会增加额外的计算负担，且具有高度的通用性和灵活性。
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公开(公告)号：CN119470390B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510047999.3
申请日：2025-01-13
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01N21/65 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法，应用于拉曼光谱系统，所述基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法包括：按照预设的第一温度、预设的第一积分时间、预设的第一增益和预设的第一偏置采集得到第一拉曼光谱信号。本基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法通过自动调节模型，自动调节积分时间、偏置和增益，无需手动操作，有效提升了拉曼光谱系统的动态范围和信噪比，使弱拉曼光谱信号更容易被识别，增强了检测灵敏度，也提升了检测的动态范围；并且自动调节模型中通过对宽度模块与深度模块的加权，提升了自动调节模型输出的准确性和灵活性。
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