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公开(公告)号：CN114595325A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202111479291.3
申请日：2021-12-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于蒸馏BERT的中文短文本分类方法，属于自然语言处理领域。本发明首先对输入文本进行预处理使得BERT的输出包含更多的文本信息。然后利用对原BERT进行微调得到适合文本分类的BERT模型。然后使用蒸馏的方法压缩了BERT的参数，增加了模型的运行速度。最后使用压缩后的BERT与CNN网络连接，再次进行微调，提高了对于特定文本的分类能力。
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公开(公告)号：CN114582086A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111511216.0
申请日：2021-12-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明涉及智能监控安全防护技术领域，尤其涉及一种基于目标检测的行为报警系统，包括用于行为采集、数据上传的目标检测单元，与装载基于残差网络ResNet101的改进Faster RCNN模型用于检测人体行为的神经网络单元，与所述云端服务器通过无线通信连接的用于查看智能摄像头模块和接收报警通知的用户单元；本发明所提供的技术方案有效克服现有智能监控所存在的不能摆脱人力实现智能监控、不能针对多场景及时地对用户进行危险行为智能通知的缺陷。
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公开(公告)号：CN114112971A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111391181.1
申请日：2021-11-23
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01N21/3504 , G01N21/01
Abstract: 本发明涉及一种快速检测工业排放甲醛的红外光检测方法，包括以下步骤：采用红外光源进行照射，并将红外光源分成两路光束，分别为第一光束和第二光束；采用第一光束作为参考光束不经过工业排放气体，采用第一滤波片对第一光束的红外光进行滤光，并将滤波后的红外光信号经过第一探测器；采用第二光束照射工业排放气体，采用第二滤波片对经待测工业排放气体吸收后的红外光进行滤光。该种快速检测工业排放甲醛的红外光检测方法，通过光电结合的方式实现对甲醛气体浓度的检测，整个检测通过检测放大电路和放大倍数的调整并经A/D转换后送单片机，由单片机现场控制检测，真正实现了甲醛浓度的实时检测，检测更加直观稳定、检测结果更加准确。
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公开(公告)号：CN113963177A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111335800.5
申请日：2021-11-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的建筑物掩膜轮廓矢量化的方法。该发明可以利用卷积神经网络提取建筑物掩膜轮廓，消除高大树木，道路等因素对建筑物轮廓的影响，提高对轮廓提取的精度，并最后通过矢量化的操作，对建筑物轮廓的周长，面积进行计算。本发明首先设计了一个层数为5的多尺度卷积神经网络，并在前两个最低尺度层引入Atrous卷积，分别学习划分出的多个样本的特征，之后利用高斯混合建模，获取不同样本混合的条件概率密度函数，再应用多尺度聚合建模策略，将特征图进行上采样得到包含建筑物的输出图像，最后将输入图像作为输入，在ArcGIS中进行栅格掩膜获得栅格数据，最后再进一步转化为矢量数据，并可以进行相应的运算。
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公开(公告)号：CN113788736A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111237986.0
申请日：2021-10-25
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: C07C29/153 , C07C31/08
Abstract: 本发明涉及催化剂技术领域，具体地说，涉及一种高效转化co2成乙醇的催化剂。其包括以下重量份的原料组成：活性组分5‑10份、载体50‑90份、金属离子1‑5份、增活剂1‑3份和第三组份1‑3份。其余为去离子水；该高效转化co2成乙醇的催化剂中，加入的增活剂，可利用氯代烷氧基化合物的电子效应来改进活性组分的催化活性，加入的第三组分有较强的电子给予能力，在反应过程中能影响产物的分子量增大，同时影响到活性组分和增活剂中氯代烷氧基化合物的相互作用，从而提高催化剂的活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112465888A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011275547.4
申请日：2020-11-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明属于图像深度估计技术领域，具体涉及一种单目图像深度估计方法。近年来有监督深度学习的方法已经证明了神经网络在单目视图深度估计中的结果。然而，有监督的深度学习需要大量的深度真值数据进行训练，以达到较高的准确性，而在一系列环境中采集记录深度数据是一件很困难的事。这些数据的获取通常要求昂贵的硬件和精确的采集。同时，各类深度传感器也有自己的误差和噪声特性。在制作深度图像数据集时，由于各种各样的外部条件干扰，例如光照、天气变化等，深度传感器不等得到可靠而又准确的图像深度信息，这可能会给深度估计模型估计出结果的精度带来影响。
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公开(公告)号：CN112465752A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011275521.X
申请日：2020-11-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的Faster R‑CNN的小目标识别技术。该发明在小目标检测方向上具有一定的通用性，该专利以布匹缺陷检测为说明案例。布匹缺陷中存在大量的小目标缺陷以及极端长宽比缺陷。针对小目标问题，在Faster R‑CNN中加入了特征金字塔融合的多尺度检测，多尺度检测算法对于小目标检测具有一定的通用性和可移植性；针对极端长宽比的问题，需要通过对实际布匹缺陷数据集的长宽比和面积进行初步统计，然后在算法框架中进行聚类，对Faster R‑CNN锚框大小通过K‑means++的方法进行重新设定。基于改进后的Faster R‑CNN算法模型能够精准的识别布匹缺陷，且对于小目标缺陷和极端长宽比缺陷也能够取得较好的识别效果。
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公开(公告)号：CN112396619A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202010811805.X
申请日：2020-08-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的内部复杂组成的小型颗粒分割方法，属于图像处理技术领域。本发明首先建立了小型颗粒数据库；然后，分别从特征图融合方式、反卷积方式、损失函数这三个方面对经典的语义分割网络FCN‑8s做出改进，得到G‑Chalk网络；接着，对SLIC超像素分割算法做了深入研究，将其与GLCM灰度共生矩阵技术相结合，解决了SLIC算法处理小尺度图像误分割的问题；最后，将G‑Chalk网络与SLIC超像素分割的结果进行融合，使得语义分割图更精确。本发明可以用于稻米质量分析、细胞结构分析等技术领域，其分割准确率高。
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公开(公告)号：CN112150511A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011201207.7
申请日：2020-11-02
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像匹配与改进核相关滤波器结合的目标跟踪算法，获取待跟踪视频序列与目标图片，利用改进的SIFT算法对跟踪视频序列第一帧与目标图片进行图像匹配以对相关滤波器进行初始化；利用相关滤波器对待跟踪视频序列进行目标跟踪。本发明即使在目标初始位置信息未知的情况下仍能进行跟踪，拓宽了目标跟踪的应用范围，提升了跟踪算法的精度与鲁棒性并最大程度上保证了速度。
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公开(公告)号：CN111898523A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010741252.5
申请日：2020-07-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于迁移学习的遥感图像特种车辆目标检测方法，首先获取车辆图像数据，根据所述车辆图像数据获取训练数据；然后输入所述训练数据至ResNet网络进行迁移学习，获得目标检测网络；最终输入待检测数据至所述目标检测网络，所述目标检测网络输出检测结果。本发明提高了残差网络的收敛速度，所述目标检测网络输出检测结果有效提高了检测精度，减少了成本。
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