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公开(公告)号：CN119783473A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510252251.7
申请日：2025-03-05
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/15 , G06T17/20 , G06N5/04 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/14 , G06F113/10
Abstract: 本发明公开了一种振动模态可编程的3D打印点阵生成式设计方法，该方法包括：依据不同的单胞结构建立单胞数据库；利用点阵胞元的基频理论模型获取不同单胞结构的基频，构建单胞结构‑基频数据集，并用于结构‑基频逆向设计模型的训练；通过动力学有限元分析仿真软件进行高阶频率的仿真，构建单胞结构‑高阶频率数据集，并用于结构‑高阶频率推理模型的训练；利用训练好的结构‑基频逆向设计模型生成具有指定基频的多组单胞结构；利用训练好的结构‑高阶频率推理模型获取多组单胞结构的多个阶次的高阶频率；根据指定的高阶频率按阶次依次对多组单胞结构进行筛选，获取符合振动模态要求的一组单胞结构。本发明实现了单胞的振动模态的生成式设计。
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公开(公告)号：CN119670303A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510186064.3
申请日：2025-02-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/17 , B29C64/386 , B33Y50/00 , B22F10/80 , G06F30/23 , G06F113/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种3D打印点阵填充的板材件基频的生成式设计方法，该方法包括：建立点阵单胞的结构‑等效刚度数据库，以及单胞结构‑等效刚度逆向设计模型；将板材实体简化为壳体，并为其设置边界条件；根据板材的目标基频进行迭代计算，以获取目标等效刚度；获取目标等效刚度对应的单胞结构，并将其填充到板材中；使用动力学有限元分析仿真软件对填充点阵后的板材进行动力学仿真计算，得到其基频值；若判断计算出的基频值为设计值，则表示完成板材的设计，否则修正优化结构‑等效刚度数据库、单胞结构‑等效刚度逆向设计模型或目标等效刚度后继续上述步骤，其中设计值为目标等效刚度对应的基频值。本发明实现了板材件基频的快速生成式设计。
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公开(公告)号：CN119533394A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510101330.8
申请日：2025-01-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G01B21/32
Abstract: 本发明公开了一种3D打印非标准试样的应变测试装置和方法，该装置包括：两个拉伸试样端头；设置在两个拉伸试样端头之间的拉伸试样点阵段；设置在拉伸试样端头上的连接平台，该连接平台位于拉伸试样端头宽度方向的中间位置处，连接平台上设置有两个圆形的凸台；两个测量板分别与两个连接平台上设置的两个凸台绑定，两个测量板的另一端互相搭接；和接触式引伸计，其两端夹持在两个测量板的另一端。本发明通过测量上下测量板的相对位移来等效测量点阵的测量区域变形量，从而实现了非标准拉伸试样等效应变的测量，有效降低了测量成本，提高了测量效率，提高了测量精确度。
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公开(公告)号：CN115810134A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202310110512.2
申请日：2023-02-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/10 , G06V20/62 , G06V10/74 , G06Q30/018 , G06Q40/08
Abstract: 本发明公开了一种车险反欺诈的图像采集质检方法、系统和装置，所述方法由车险理赔质检终端和车险理赔质检服务器执行，包括：通过车险理赔质检终端收集并识别分类包括车损情况、车辆信息、场景信息、驾驶员信息、三方信息在内的图像信息，对图像信息进行筛选，并对筛选后的图像信息进行标注；将标注后的图像信息发送至车险理赔质检服务器，以使车险理赔质检服务器执行图像质检，得到质检结果；险理赔质检服务器将质检结果返回至车险理赔质检终端。本发明方法能够在信息收集的过程中，完成车险现场数据的标注和识别，从收集端规范了数据的采集，提高了图像采集的质量。
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公开(公告)号：CN113657355A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111220354.3
申请日：2021-10-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提供一种融合分割信息的全局局部感知行人重识别方法，包括训练阶段和测试阶段，在训练阶段，通过公开的分割模型获取行人训练集每个行人的分割掩码，将所述分割掩码输入到掩码松弛模块获得松弛掩码，将行人图像分块与所述松弛掩码分块融合后输入至Transformer网络模型，得到全局特征和分块局部特征后进行损失计算，调整网络模型参数，训练并保存最优网络模型；所述测试阶段，输入待检索行人和底库行人图像至分割模型获取分割掩码，将所述分割掩码输入到掩码松弛模块获得松弛掩码，将行人图像分块与所述松弛掩码分块融合后输入至训练好的网络模型，获得全局特征和分块局部特征并归一化处理，后通过计算待检索行人和底库行人的相似度来识别行人。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119555736A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510100487.9
申请日：2025-01-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G01N25/20
Abstract: 本发明公开了一种3D打印金属点阵传热性能的测量装置及方法，该装置包括：底部隔热棉；底部隔热棉上设置有隔热陶瓷块和底部固定框，且底部固定框包围在隔热陶瓷块的四周；隔热陶瓷块上设置有加热片；加热片上设置有点阵试样；点阵试样上设置有制冷片；制冷片上设置有水冷板；水冷板连接有两根水冷管；热电偶的一端与点阵试样相连接，另一端与温度测试仪相连；侧部隔热棉包裹点阵试样周围的三个侧面；冰水罐以及设置在冰水罐中的循环水电机和冰袋，冰水罐和循环水电机分别与两根水冷管相连接；加热片和制冷片均与直流电源相连。本发明能够准确的测试在太空环境下点阵填充的3D打印结构件的热传导性能，有利于提高结构热性能测试的准确度。
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公开(公告)号：CN119206098B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411723332.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CLIP的性质到微结构逆向生成方法，包括训练和推理阶段，具体为：利用图表示对三维微结构进行表示，训练变分自编码器对图表示进行编码和解码；利用训练好的变分自编码器提取图表示的潜在特征，利用CLIP对性质提取性质特征，计算潜在特征和性质特征之间的损失，根据损失利用优化器进行训练，得到训练好的模型参数。输入目标性质到训练好的CLIP模型中得到编码后的性质特征，然后将性质特征输入到训练好的变分自编码器的解码器中解码得到图表示，最后将图表示转化成三维结构建模文件。本发明实现了性质到微结构的逆向生成，并且对微结构的对称性连通性等做判断，使得生成的微结构的质量得到保证。
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公开(公告)号：CN119206098A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411723332.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CLIP的性质到微结构逆向生成方法，包括训练和推理阶段，具体为：利用图表示对三维微结构进行表示，训练变分自编码器对图表示进行编码和解码；利用训练好的变分自编码器提取图表示的潜在特征，利用CLIP对性质提取性质特征，计算潜在特征和性质特征之间的损失，根据损失利用优化器进行训练，得到训练好的模型参数。输入目标性质到训练好的CLIP模型中得到编码后的性质特征，然后将性质特征输入到训练好的变分自编码器的解码器中解码得到图表示，最后将图表示转化成三维结构建模文件。本发明实现了性质到微结构的逆向生成，并且对微结构的对称性连通性等做判断，使得生成的微结构的质量得到保证。
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公开(公告)号：CN115810134B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310110512.2
申请日：2023-02-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/10 , G06V20/62 , G06V10/74 , G06Q30/018 , G06Q40/08
Abstract: 本发明公开了一种车险反欺诈的图像采集质检方法、系统和装置，所述方法由车险理赔质检终端和车险理赔质检服务器执行，包括：通过车险理赔质检终端收集并识别分类包括车损情况、车辆信息、场景信息、驾驶员信息、三方信息在内的图像信息，对图像信息进行筛选，并对筛选后的图像信息进行标注；将标注后的图像信息发送至车险理赔质检服务器，以使车险理赔质检服务器执行图像质检，得到质检结果；险理赔质检服务器将质检结果返回至车险理赔质检终端。本发明方法能够在信息收集的过程中，完成车险现场数据的标注和识别，从收集端规范了数据的采集，提高了图像采集的质量。
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公开(公告)号：CN115331732A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211238697.7
申请日：2022-10-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了基于图神经网络的基因表型训练、预测方法及装置，根据现有公开的基因位点与表型的相关性，构建图神经网络：节点代表基因位点，边代表两个基因位点同时与某个表型相关，且边的权重代表基因位点之间的关联程度；采集样本的基因数据，并收集各个样本对应的表型数据；训练过程中，对输入的基因数据基于其位点探测概率值进行编码；将编码数据输入构建的图神经网络；采用均匀采样进行节点邻域选择，并通过邻域节点的权重与卷积核参数更新各个节点；将每个节点的输出结果进行拼接，并将其输入多层感知器，输出表型分类结果；将分类结果与真值进行比较，训练与验证图神经网络；再将待分类的基因数据输入训练好的图神经网络进行表型分类。
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