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公开(公告)号：CN115050092A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210554690.X
申请日：2022-05-20
Applicant: 宁波明家智能科技有限公司 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
Abstract: 本发明公开了一种面向智能驾驶的唇读算法及系统，所述系统包括ROS，相机，唇读识别神经网络。所有相机采集的人脸数据通过相机从节点进行发布，发布到指定的Topic共享内存中，通过Master节点的Topic管理模块将数据发送到订阅了相同Topic的神经网络从节点，神经网络从节点在对唇读数据进行识别后将识别结果发布到指定Topic中，再由Master节点发送到车辆控制节点，最后车辆控制节点获取用户指令，并进行相关操作。该智能驾驶的唇读算法及系统既具备了目前智能驾驶领域中使用广泛的ROS操作系统，同时具备唇读识别的功能，ROS系统解决了目前车辆节点信息网络可靠性的问题，唇读识别解决了在嘈杂环境下语音识别准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN114633569A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210230624.7
申请日：2022-03-10
Applicant: 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 宁波明物智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于无线通信的打印分离工位一体机系统、装置及方法；包括服务器、工位一体机和ZigBee热敏打印机，服务器与工位一体机通过以太网络连接，工位一体机与ZigBee热敏打印机通过ZigBee网络连接，工位一体机通过Zigbee无线网络传输数据，ZigBee热敏打印机接收ZigBee网络数据，然后驱动ZigBee热敏打印机工作，实现了物理分离，逻辑共享，做到多台工位机共用一台打印机，减少了工位机的打印机成本。
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公开(公告)号：CN110667289A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910982636.3
申请日：2019-10-16
Applicant: 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
Abstract: 本发明公开了一种基于力反馈的木雕自适应控制装置及方法，装置包括用于放置待雕刻物的底盘、底盘固定装置、雕刻刀具、控制雕刻刀具的旋转的高速电机、五个雕刻刀具的位移轴和驱动的位移轴的五个伺服电机，及上位机电脑；位移轴包括X轴、Y轴、Z轴、旋转B轴、旋转C轴；五个伺服电机分别驱动五个位移轴；每个伺服电机通过一个伺服驱动器驱动运转，五个伺服电机驱动器均通过五轴伺服控制器控制，从而使雕刻刀具在五个自由度上位移；底盘具有力矩传感器和重力感应器；且收集扭矩、力矩、重力对上位机电脑内的刀路文件进行调整，从而实现雕刻过程中的基于力反馈的自适应控制。
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公开(公告)号：CN102281161B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201110273414.8
申请日：2011-09-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种多代理VPN隧道并发测试系统及多代理负载均衡方法，VPN控制端通过请求命令向VPN代理端请求其能力向量；VPN控制端通过根据返回的能力向量来为VPN代理分配隧道数目，从而实现动态的负载均衡。VPN代理端通过接收控制端的命令来发起隧道的建立和撤销。在VPN代理端完成隧道的建立和撤销同时还定时的发送给系统状态信息，VPN控制端能实时地监控系统当前荷载。本发明采用多代理的方式，能最大程度模拟出真实环境并行测试，并且在每台代理上能并发的建立隧道。基于集中式的控制方法控制方便且易于实现。
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公开(公告)号：CN114998495A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210561640.4
申请日：2022-05-23
Applicant: 宁波明家智能科技有限公司 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
Abstract: 本发明公开了混合分辨率动态体积云渲染方法，方法包括以下步骤：步骤1：以Simplex噪声与Worley噪声为基础构建三维体积噪声纹理；步骤2：基于光线步进技术，在屏幕坐标空间进行降分辨率的体积云光照渲染；步骤3：对体积云光照渲染结果得到的光照RenderTexture进行Temporal Anti‑Aliasing(TAA)处理；步骤4：利用Sobel边缘检测算法获取光照RenderTexture边缘范围的标注；步骤5：以全分辨率精确渲染绘制位于边缘范围内的像素；步骤6：将得到光照RenderTexture、边缘RenderTexture与背景进行UpSampling混合。本发明的动态体积云渲染方法仅使用一张三维体积噪声纹理，并采用Simplex噪声以加快噪声生成速度，使用边缘重绘降分辨率绘制的体积云光照渲染结果可以以较小的代价得到更加精确的结果，有利于提升体积云渲染的质量与效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114619775A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210238832.1
申请日：2022-03-11
Applicant: 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心) , 宁波明物智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种打印机可分离的工位一体机系统、装置及方法，工位一体机作为服务器端系统与自动打印系统的桥梁，通过接收服务器端发送的打印模板并通过以太网发送给与打印终端相连的工位一体机，工位一体机再将打印模板发送至打印终端进行打印，本发明使得一台热敏打印机可重复利用从而降低成本，生产线上的每台工位一体机无需再专门连接一台热敏打印机，可以做到多台工位一体机共用一台热敏打印机，提高热敏打印机的利用率，从而实现在保证打印效率的前提下减少热敏打印机配置，节约了热敏打印机配置成本的投入。
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公开(公告)号：CN112729639A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910974533.2
申请日：2019-10-14
Applicant: 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
Abstract: 本发明公开了一种木雕自动化设备OEE计算方法及装置，提供OEE计算装置，包括木雕设备、功耗采集模块、产品采集模块、合格品采集模块、工位机以及中心服务器，工位机与木雕设备连接以使木雕设备加工木制品，功耗采集模块、产品采集模块以及合格品采集模块分别与工位机耦接检测木雕设备的参数项。该装置还包括有路由器，路由器与功耗采集模块、产品采集模块、合格品采集模块和工位机均通过第一数据协议通讯，路由器与中心服务器通过第二数据协议进行通讯；提供OEE计算方法，包括初始化步骤、数据处理步骤和计算步骤以实时计算OEE。本发明针对现有的OEE计算装置协议多且精度低等问题进行改进。本发明具有成本低、实时性高和提高了OEE计算精度等优点。
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公开(公告)号：CN110636140A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910982629.3
申请日：2019-10-16
Applicant: 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
Abstract: 本发明公开了雕刻制造执行系统的跨网络域数据控制系统及方法，包括雕刻装置、雕刻设备数控主机、雕刻设备网关、带公网IP的网关服务器；雕刻制造执行系统的客户端和隧道客户端位于雕刻设备网关上，隧道服务端、雕刻制造执行系统的服务端位于带公网IP的网关服务器上；带公网IP的网关服务器具有公网IP地址，与雕刻设备网关处在不同网络域中，网关服务器上的隧道服务端与雕刻设备网关上的隧道客户端之间建立隧道，通过该隧道实现跨网络域；通过具有公网IP的服务器作为中继服务器实现请求和数据转发，从而能方便实现原生服务级别访问，进一步实现MES服务端对异域网络中的MES客户端的数据采集和控制问题，便于集中维护、降低了维护成本。
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公开(公告)号：CN102281161A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110273414.8
申请日：2011-09-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种多代理VPN隧道并发测试系统及多代理负载均衡方法，VPN控制端通过请求命令向VPN代理端请求其能力向量；VPN控制端通过根据返回的能力向量来为VPN代理分配隧道数目，从而实现动态的负载均衡。VPN代理端通过接收控制端的命令来发起隧道的建立和撤销。在VPN代理端完成隧道的建立和撤销同时还定时的发送给系统状态信息，VPN控制端能实时地监控系统当前荷载。本发明采用多代理的方式，能最大程度模拟出真实环境并行测试，并且在每台代理上能并发的建立隧道。基于集中式的控制方法控制方便且易于实现。
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公开(公告)号：CN118230136A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410651584.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种支持图像动态任务的个性化联邦学习训练方法和系统，属于个性化联邦学习领域。随机生成客户端序列，每一个客户端包括一个图像任务可切换的本地模型；获取本地模型的初始本地更新梯度，从客户端序列中筛选邻居客户端，初始化树结构；每一个客户端从其所在树结构的节点集合中筛选邻居客户端，并与邻居客户端进行模型聚合；当客户端的本地模型图像任务发生变动时，标记并计算图像任务变动的客户端对应的本地更新梯度与每一个树结构中的根节点对应的客户端之间的相似度，将任务变动的客户端加入到相似度最高的树结构中，更新树结构。本发明使得参与联邦学习的客户端能够在图像任务发生变动时依然保持良好的模型效果，且训练效率高。
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