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公开(公告)号：CN103439022A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310334173.2
申请日：2013-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种生活垃圾废塑料裂解反应的温度检测电路。当前温度检测系统在准确性和可靠性方面还不能完全满足要求。本发明包括温度补偿电路模块，温度信号放大模块，有源低通滤波模块，A/D转换模块、差分处理模块。温度感知元件感知到温度信号，将其接入到补偿电路模块；补偿电路模块的输出端接温度信号放大模块的一个输入端；有源低通滤波模块接温度信号放大模块的输出端；滤波完成接A/D转换模块的输入端，A/D转换模块的输出端接差分处理模块。差分处理模块的输出端作为该电路的输出端。本发明电路测温准确度高，抗干扰能力强，成本低。
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公开(公告)号：CN102750551A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210202073.X
申请日：2012-06-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种粒子寻优下基于支持向量机的高光谱遥感分类方法。现有方法无法满足对数据维数高、数据量大的高光谱数据进行高效率高精度的分类，对支持向量机方法的参数没有理想的选择方法。本发明首先对高光谱数据进行预处理，去掉大气吸收等因素影响下的异常波段。之后随机选取各个类别的一定比例的数据作为训练数据，选择高斯径向基为核函数形式，训练基于支持向量机的分类器。设计变化权重的速度更新公式，并保证一定比例的粒子突变，通过粒子群优化算法，选择得到最优分类器参数。训练多个的二分类器，以投票法的方式选取得票最多的类成为数据点的最终预测的类别。本发明增强了分类器参数寻优收敛的能力，提高了高光谱遥感图像的分类性能。
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公开(公告)号：CN102269619A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201110125899.6
申请日：2011-05-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无线传感网络的声信号采集终端。本发明包括声传感阵列模块、声信号调理模块、微处理器模块、无线发送与接收模块和电源模块。声传感阵列模块采集的六路声信号接到包含六通道的声信号调理电路模块的输入端。声信号调理模块的输出端与微处理器模块输入端相连。微处理器模块的输出端连接到无线发送与接收模块的输入端。电源模块分别为声传感阵列模块、声信号调理电路的模块、微处理器模块和无线发送与接收模块提供电源。利用本发明终端设备构建无线探测网络，车辆识别的准确率高，应用成本降低，并可通过无线传感网络提高了车辆识别的覆盖面积。
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公开(公告)号：CN119675848A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411766071.2
申请日：2024-12-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种可重复拍摄系统中母片的传输校验方法及系统。本发明提出了一种可重复拍摄系统中母片的传输校验方法，该方法通过使用特定的哈希摘要算法对视频数据进行完整性校验，保障视频传输过程中数据的完整性。同时，本发明还可以结合云服务平台提供了一种用于可重复拍摄系统中母片传输的母片使用者身份认证及校验系统，可对用户的身份进行可靠的认证，确保使用者拥有母片的使用权限。这一技术方案不仅能够有效地解决传统方法存在的问题，而且具有较高的安全性，为视频传输和身份认证领域的发展提供了新的思路和方法。
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公开(公告)号：CN119515899A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510084279.4
申请日：2025-01-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于多尺度感受野特征增强融合的虚拟制片人物抠像方法，属于图像处理技术领域。该方法首先构建一个包括语义估计模块、细节预测模块和语义‑细节融合模块的MODNet模型，并引入结合注意力的感受野模块和特征语义增强模块。其中，语义估计模块通过主干网络对输入图像进行特征提取，再通过结合注意力的感受野模块调整后两个阶段的特征图的权重，并扩大特征图的感受野，得到语义特征。细节预测模块对输入图像和中间尺度特征图的融合结果进行编码，通过特征语义增强模块对编码结果与语义特征进行融合，解码后输出细节预测结果。最终，语义‑细节融合模块对语义特征和细节预测模块的解码结果进行融合，输出预测的人像掩码图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119223559A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411421155.2
申请日：2024-10-12
Applicant: 杭州电子科技大学 , 东莞弘浦仪器科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种羽毛球拍挠度试验装置，包括平台，平台上方的第一边缘处固定连接有压紧装置，平台上方的第二边缘处连接有高度尺组件，且压紧装置包括位于平台上方第一边缘处的连接架，连接架的上方安装有球拍手柄上夹具，连接架的上方固定连接有位于支撑架，通过压紧装置的设置能够在夹持后灵活调整羽毛球拍的形态和位置，适配不同规格和形状的羽毛球拍，将显著提高测试的准确性和一致性。新的测试装置可以模拟真实使用中的多样受力情况，提供更为全面的测试数据，从而更准确地评估羽毛球拍的性能。这不仅有助于优化羽毛球拍的设计，提高其质量和性能，还能为研发人员提供重要的技术支持和数据依据，推动羽毛球拍技术的发展和进步。
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公开(公告)号：CN118585889B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411068071.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06V10/44 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L25/30 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于船舶辐射噪声数据的船舶类型识别方法及系统，该方法首先获取船舶辐射噪声的原始数据，并进行预处理，以及视觉特征和时序特征的提取，得到船舶辐射噪声数据集。其次预构建时序和视觉神经网络联合的船舶辐射噪声识别网络，并将得到的船舶辐射噪声数据集输入构建好的船舶辐射噪声识别网络中进行训练。最后将所要识别的船舶辐射噪声数据输入训练后的船舶辐射噪声识别网络，输出船舶辐射噪声数据的船舶类型识别结果。本发明在同时考虑以上两种特征的基础上，降低了模型的复杂度，对船舶辐射噪声做出船舶类型准确的识别。
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公开(公告)号：CN118585889A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411068071.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06V10/44 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L25/30 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于船舶辐射噪声数据的船舶类型识别方法及系统，该方法首先获取船舶辐射噪声的原始数据，并进行预处理，以及视觉特征和时序特征的提取，得到船舶辐射噪声数据集。其次预构建时序和视觉神经网络联合的船舶辐射噪声识别网络，并将得到的船舶辐射噪声数据集输入构建好的船舶辐射噪声识别网络中进行训练。最后将所要识别的船舶辐射噪声数据输入训练后的船舶辐射噪声识别网络，输出船舶辐射噪声数据的船舶类型识别结果。本发明在同时考虑以上两种特征的基础上，降低了模型的复杂度，对船舶辐射噪声做出船舶类型准确的识别。
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公开(公告)号：CN116797125A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310178745.6
申请日：2023-02-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/0832 , G06F30/25 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种两阶段多车场危化品车辆路径规划方法。为了克服解决传统危化品运输路径规划方法局限于单车场运送，且无法权衡运送风险得出最优运送路线的问题，本发明包括获取基础数据，计算运输时的风险值；执行决策变量定义并建立模型约束条件后，得到多车场危化品车辆路径规划模型；设置分解阶段和求解阶段，依次对多车场危化品车辆路径规划模型完成求解。利用一种邻近算法将多车场车辆路径问题分解为单个车场车辆路径子问题；利用粒子群算法与3‑opt局部算法共同求解子问题得到最优解；此种方法考虑到多车场运送，能够更加及时地将危化品运送到指定位置，在缩短运送距离的同时，能够提高物流效率，同时将运输风险降到最低。
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公开(公告)号：CN115620259A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211099628.2
申请日：2022-09-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于交通非现场执法场景下的车道线检测方法。本发明基于ResNet50和FPN构成了多重反馈特征金字塔模块，然后通过像素级的无锚框回归，并结合分级预测和中心度计算来过滤那些低质量无意义的回归框，提高车道线预测率，得到车道线外矩形的坐标，再依次通过空间位置关系过滤、聚类、直线拟合，得到了待检测图像中最终的车道线检测结果。本发明可在阴影及不均匀光照、多车辆干扰、路面雨水、污渍和反光等各种复杂环境下很好地检测出车道线。
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