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公开(公告)号：CN118381927A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410819902.1
申请日：2024-06-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学 , 浙江中南卡通股份有限公司
IPC: H04N19/172 , H04N19/597 , H04N19/51
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态双向循环场景流的动态点云压缩方法、系统、存储介质及设备。本发明首先给定连续两帧的点云数据和对应的图片数据，分别提取特征；将图像特征张量与点云特征张量相加，获得融合特征向量；依据特征向量和坐标矩阵得到连续两帧的潜在表示；随后将连续两帧的潜在表示输入至多尺度特征提取模块，获得运动向量。对该运动向量以及前一帧的潜在表示进行运动补偿和压缩。然后基于上下文进行残差压缩，重构残差张量；最后将预测帧和残差张量相加后输入至点云重建模块得到当前帧。本发明利用跨模态信息，实现了不同模态之间的信息互补；从粗到精的方式迭代双向增强特征和场景流估计，在保持高效率的同时显著提高性能。
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公开(公告)号：CN118250090B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410650864.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
Abstract: 本申请实施例提供一种物联网平台信息处理方法及装置，方法包括：接收物联网设备的设备连接请求，根据设备连接请求中的设备标识确定本地预存储的公钥库中匹配的设备公钥，并根据设备公钥对设备连接请求中的设备私钥进行签名验证；在签名验证通过后，通过设定同态加密协议建立与物联网设备的加密信道，通过加密信道向物联网设备返回设备验证成功信号，并通过与网络标识符和网络连接端口对应的平台节点接收物联网设备后续发送的数据上传请求；通过预设边缘计算节点对时序数据库中的上传数据进行数据处理，接收边缘计算节点发送的数据处理的结果；本申请能够有效提高物联网平台通信的信息安全性。
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公开(公告)号：CN119359830A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411932790.7
申请日：2024-12-26
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学 , 中移(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种基于隐式神经表达的动态三维点云压缩方法及装置，方法包括：通过由下采样层与基于分组矢量注意力的注意力层组成的编码器对给定动态点云序列中各帧的点云数据进行嵌入提取，得到包含有点云内容信息的自适应内容特征嵌入；获取各帧的点云数据在给定动态点云序列中的索引值，并通过位置编码函数将点云数据的索引值映射至高维嵌入空间进行嵌入提取，得到包含有点云时间信息的时间索引嵌入；将最佳网络模型的浮点数参数转换为低比特位的整数参数后采用哈夫曼编码进行无损压缩，得到经过无损压缩后的最佳网络模型，并通过最佳网络模型执行动态三维点云数据解码工作；本申请能够有效提高三维点云压缩的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN118227595A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410650818.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
IPC: G06F16/21 , G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/28
Abstract: 本申请实施例提供一种基于边缘赋能的数据分类与存储方法及装置，方法包括：根据设定物模型数据中的事件特征、属性特征以及服务特征对预设边缘节点物模型进行模型训练，得到预处理边缘节点物模型；接收所述物联网中的第一设备发出的第一状态信息，根据所述预处理边缘节点物模型判断所述第一状态信息是否满足设定第一场景联动规则中的触发条件和执行条件，若满足，则输出对应的第一执行动作信息；根据所述第一状态信息、所述第一执行动作信息以及设定冷热数据分离规则确定对应的冷数据库和热数据库；按照设定时间频率根据所述设定冷热数据分离规则得到更新后的冷数据库和更新后的热数据库；本申请能够有效统一数据标准，提高访问效率。
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公开(公告)号：CN119379821B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411961874.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学 , 中移(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06T9/00 , G06T7/207 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本申请实施例提供一种基于时序感知的动态点云压缩方法及装置，方法包括：对输入的连续两帧点云数据进行稀疏卷积处理得到特征空间中的点云特征，将连续两帧在特征空间中的表示进行局部和全局特征提取并拼接融合得到运动向量，利用精确运动向量对前一帧点云特征进行运动补偿得到当前帧的预测帧；计算预测帧与实际帧之间的残差并进行压缩编码得到残差张量，将预测帧和残差张量相加得到粗粒度预测特征，将粗粒度预测特征与缓冲区中保存的三帧点云特征进行时间对齐和特征融合得到融合预测特征，对融合预测特征进行上采样重建得到最终点云帧；本申请能够有效提高点云数据压缩时的准确率和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118247531A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410651072.6
申请日：2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大场景空间的多模态数据空间一致性匹配方法，方法包括：获取场景数据以及对场景空间进行三维建模得到的三维空间模型，场景数据包括图像数据和点云数据；在三维空间模型中构建坐标系，并确定所述场景数据在所述坐标系中的相对位置信息；根据坐标系以及场景数据在所述坐标系中的相对位置信息，获取参考数据集和对比数据集，根据所述参考数据集、对比数据集以及对比数据与所述参考数据集之间的映射关系，对多模态数据空间一致性模型进行训练；根据所述多模态数据空间一致性模型确定目标场景数据在三维空间模型中的位置信息。
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公开(公告)号：CN118282785A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410715895.0
申请日：2024-06-04
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , H04L67/12 , H04L67/55 , G06F16/21 , G06F16/23 , G06F16/27 , G06F11/14 , G06F21/60 , G06F21/64
Abstract: 本申请实施例提供一种大规模多源多模态数据高可靠低延时传输与处理方法，方法包括：对提取的物模型数据进行数据预处理操作得到预处理后的物模型数据，根据预设数据分析规则对预处理后的物模型数据进行数据分析，得到设定大规模物模型数据，对设定超大规模物模型数据进行多源多模态特征抽象，得到事件特征、属性特征以及服务特征；根据第一状态信息、第一执行动作信息以及设定冷热数据分离规则确定对应的冷数据和热数据，将冷数据和热数据分别调度至对应的冷数据库和热数据库；本申请能够有效统一数据标准，减少访问数据量，降低后续数据处理和分析的成本，提高访问效率。
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公开(公告)号：CN116823786A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310804910.4
申请日：2023-07-03
Applicant: 浙江省中医院、浙江中医药大学附属第一医院(浙江省东方医院) , 浙江工商大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于可变形卷积的胸部X线图像异物检测方法。本发明首先对X线图像预处理，用于增强图像的对比度和清晰度；其次构建基于可变形卷积的卷积神经网络；所述卷积神经网络包括改进的MoblieNet主干网络、空间金字塔池化结构、空间聚合模块和异物预测头部；然后将训练集数据输入至基于可变形卷积的卷积神经网络进行训练，得到训练好的网络模型；最后将测试集数据输入至训练好的网络模型得到提取出的特征图，然后进行预测，回归得到异物的坐标。本发明中的基于可变形卷积的主干网络可以自适应地调整特征的偏移量，从而更准确地提取异物的特征；本发明中的空间聚合模块将空间位置信息嵌入图像特征中，能更好捕获异物的位置信息。
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公开(公告)号：CN109871604B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910097363.4
申请日：2019-01-31
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度对抗网络模型的室内功能区划分方法。本发明首先把一个空的房间根据具体使用划分成若干矩形的功能区域。进一步，对传统的生成式条件对抗网络进行改进，并应用实际工程数据集进行训练用以学习这些功能区之间的相对关系，以及功能区位置大小和过道，门窗，户型形状的内在联系，获得生成式功能区分割模型。最后，在房间功能区域划分基础之上，选择各自区域的一个主家具，用层次关联结构对家具集群在各自区域内部进行位置，朝向的描述。最终完成室内家具的自动布局，本发明的布局有效的利用了空间且美观，并且能够满足人们使用、通行等方面的要求。
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公开(公告)号：CN115982287A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211526623.3
申请日：2022-11-30
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06F16/28 , G06F40/295 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于实体上下文和关系双向旋转的知识图谱嵌入方法，首先根据知识图谱中关系与实体链接的数量关系和逻辑关系，定义多元关系和关系模式。其次获取实体上下文信息与实体上下文的实体表示，引入实体上下文信息。然后引入双向关系表示，将实体关系信息映射到复平面空间，关系作为头尾实体间的旋转操作，获取对应得分函数。最后通过损失函数训练嵌入模型，最终得到可用于预测的嵌入模型，并根据整个数据准备、数据处理、嵌入模型构建过程实现一种基于实体上下文和关系双向旋转的知识图谱嵌入系统，完成知识图谱嵌入。本发明减少了计算复杂度，增强了嵌入模型建模各种关系模式的能力，并且提高链接预测等实验的精准性。
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