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公开(公告)号：CN110378208A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910499059.2
申请日：2019-06-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络的行为识别方法。本发明以深度残差网络分别构建空间网络和时间网络，包括训练阶段和测试阶段：在训练阶段，提取训练视频的原始帧和光流，分别送入空间网络和时间网络进行训练；在测试阶段，提取测试视频的原始帧和光流，分别送入训练得到的空间和时间网络模型，每个模型分别得到每个行为所属各分类的得分；再将两个模型的分类得分进行融合，通过softmax分类器判断出最终的行为类别。本发明方法能够根据特征通道的重要程度来增强对当前行为有效的特征，并抑制较小的特征，从而提高模型对输入数据的表达能力。本发明具有较高的行为识别准确率，特别是在一些复杂动作和较难识别动作中有较好的表现。
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公开(公告)号：CN104732202A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510074487.2
申请日：2015-02-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种人眼检测中消除眼镜框影响的方法。目前人眼检测中存在眼镜框对人眼定位的干扰问题。本发明方法在利用AdaBoost检测算法得到的人脸眼部区域的基础上，首先在眼部区域内运用垂直和水平灰度投影，并结合镜框的固有特征来得到左、右眼部条形区域；其次分别对左、右眼部条形区域进行初始二值化，利用人眼虹膜和瞳孔的类圆形特征，运用自适应二值化圆拟合来调整二值化阈值，重新对左、右眼部条形区域二值化；迭代处理，最终左、右眼部条形区域的二值化图像圆拟合的圆心即为人脸左、右眼位置坐标。本发明方法充分挖掘眼部结构信息，并结合眼镜的框型固定特征，有效的避免了镜框引起的人眼定位错误。
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公开(公告)号：CN102622884B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201210077839.6
申请日：2012-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于跟踪的车辆违章掉头行为检测方法。本发明的具体步骤是：首先在道路的右边选取一个兴趣区域，该兴趣区域包含道路中所有的右车道，并提取进入该兴趣区域的车辆的位置作为候选违章掉头车辆的起始位置区域；对道路兴趣区域中检测到的车辆进行Mean Shift跟踪，记录视频的每一帧中车辆的坐标位置；对车辆在交通场景中的历史坐标进行分析，根据被跟踪到的车辆在行驶过程中其车辆区域历史坐标值与行驶方向的特点判定车辆是否发生违章掉头行为。本发明无需对违章掉头时经过的多个车道及车辆的复杂运动过程进行分析，简化了检测方法。
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公开(公告)号：CN102722875A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210170035.0
申请日：2012-05-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 陈华华
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉注意和质量可变的图像超分辨率重建方法。本发明的具体步骤是：首先，对低分辨率图像区分人眼敏感区域与非敏感区域；其次，计算低分辨率图像人眼敏感区域的清晰度,根据清晰度通过补偿人眼敏感区域的高分辨率子块残差，采用质量可变的超分辨率重建；最后，对非人眼敏感区域采用Bicubic方法放大，并和人眼敏感区域的高分辨率重建结果融合得到高分辨率图像。本发明根据人眼对图像内容的不同敏感程度，将图像分成人眼敏感区域和非敏感区域，对不同区域采用不同的重建策略，对不敏感区域采用Bicubic插值方法放大，对敏感区域根据不同需求采用质量可变的重建方法，兼顾了重建结果和重建时间。
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公开(公告)号：CN102074005B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201010620013.0
申请日：2010-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 陈华华
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种面向兴趣区域的立体匹配方法。传统的立体匹配往往对整幅图像进行匹配，并从中选择感兴趣的那部分重建。本发明首先把三维空间虚拟高度线投影到平行双目立体视觉系统参考像机图像中生成虚拟投影线；然后根据虚拟高度线确定三维空间兴趣区域的扩展投影区域；最后对兴趣区域的扩展投影区域进行立体匹配。本发明只需对兴趣区域的扩展投影区域进行立体匹配，比整图匹配更容易实现实时性，且在相同运行时间条件下，与现有立体匹配方法相比，本发明可以节省出时间用于检测和减少视差图中的误匹配点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116890339A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310917924.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于极大化好奇心的子目标树机械臂避障路径规划方法，按如下步骤：步骤1：创建和注册强化学习环境；步骤2：构造子目标树的规划策略的奖励函数；步骤3：定义好奇心的评估方法，评估子目标的好奇心大小；步骤4：设计好奇心平衡模块；步骤5：设置参数；步骤6：在仿真环境中训练策略；步骤7：保存训练好的参数文件；步骤8：导入参数、调用模型、递归预测子目标生成子目标序列；步骤9：按照子目标序列依次进行规划，完成路径的规划。本发明能在复杂环境更高效地生成无障碍路径，提高了规划效率。
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公开(公告)号：CN116862893A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310919640.1
申请日：2023-07-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/277 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种基于动态特征中心的工业零件异常检测方法及系统，方法包括以下步骤：S1.获取并整理划分工业零件数据集，制作包含大量正常样本和少量异常样本的数据集；S2.对数据集进行预处理；S3.将数据集输入到特征提取网络，进行特征提取；S4.根据初始化得到的特征中心，利用卡尔曼滤波动态移动特征中心；S5.重复上述步骤S1‑S4，最小化损失，更新迭代训练，直到模型达到收敛，迭代结束，保存模型；S6.将待检测的工业零件图片输入到训练好的模型并执行S1‑S3的处理步骤；S7.计算测试图像的特征向量与特征中心的之间距离，输出异常分数；S8.通过比较异常分数与设定的阈值的大小，得到异常检测结果。本发明缓解了模型过拟合的问题，提高了检测效率和准确率。
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公开(公告)号：CN115294605B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210938968.3
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波图像强噪声空域消除方法，首先对毫米波图像预处理，对毫米波图像使用OTSU方法二值分割后，得到不含弱噪声区域的二值掩膜；再确定强噪声空域范围，计算强噪声连通域的最大外切矩形，得到二值掩膜中每个强噪声连通域的最大外切矩形的具体坐标值。最后将二值掩膜中所有强噪声连通域消除。本发明针对人体毫米波图像的强噪声，特别是两腿之间的强噪声对检测的严重影响，导致误报严重的问题，根据人体毫米波图像的结构特点，结合强噪声的空域分布特性，可以有效的去除该类噪声，降低误报率。
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公开(公告)号：CN111709886B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010461626.8
申请日：2020-05-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06F3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于U型空洞残差网络的图像去高光方法。现有在高光方法需要多幅多角度的图像，限制了其应用，并且处理流程复杂，步骤繁琐，实时性较弱。本发明方法包括训练阶段和测试阶段。首先构建去高光网络模型，模型由U型结构、空洞残差结构组成。U型结构使用压缩部分提取图像深层信息，使用扩展部分重构得到图像的边缘、纹理特征，空洞残差结构利用原图以及U型结构提取到的特征对无高光图像进行预测。模型训练完成后，直接将测试图像缩放为固定大小并由模型预测无高光图像。本发明的模型结构能够实时高效地去除图像中的高光现象，并对色彩、纹理复杂的图像具有较大的适应性和较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115294605A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210938968.3
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波图像强噪声空域消除方法，首先对毫米波图像预处理，对毫米波图像使用OTSU方法二值分割后，得到不含弱噪声区域的二值掩膜；再确定强噪声空域范围，计算强噪声连通域的最大外切矩形，得到二值掩膜中每个强噪声连通域的最大外切矩形的具体坐标值。最后将二值掩膜中所有强噪声连通域消除。本发明针对人体毫米波图像的强噪声，特别是两腿之间的强噪声对检测的严重影响，导致误报严重的问题，根据人体毫米波图像的结构特点，结合强噪声的空域分布特性，可以有效的去除该类噪声，降低误报率。
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