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公开(公告)号：CN110309699A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910219874.9
申请日：2019-03-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于OCT的皮下汗孔图提取方法，包括如下步骤：1)对每张OCT图像的每个像素进行灰度值差分运算，并选择结果大于阈值的点作为初始特征点集；2)应用霍夫变换，将角质层特征点集从初始特征点集中分离出来，并对其进行二次多项式拟合得到角质层轮廓，同时去除位于角质轮廓周围附近以及上方的特征点；3)由远及近地去除乳头层轮廓外的特征点，得到准确的乳头层特征点集，并对其进行三次插值拟合得到乳头层轮廓；4)据两条轮廓的位置获得汗腺切线，然后将所有OCT图像中获得的汗腺切线拼接成大小为W×N皮下汗孔图，再经过图像增强获得最后结果。本发明能够得到正确的汗腺切线，最后获得清晰的皮下汗孔图。
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公开(公告)号：CN109240064A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810886098.3
申请日：2018-08-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于AM335X处理器的便携式数字全息显微系统，包括光路、电源模块和处理主板，所述处理主板与电源模块连接，所述光路部分采用便携性较高的同轴光路，搭配部分相干LED光源和100um微孔实现相干光，同时采用光学传感器记录获得的全息图，将数据通过USB高速串行总线送给ARM嵌入式平台进行重建处理；ARM嵌入式平台利用搭载的LINUX操作系统和优化后的角谱算法实现快速重建，然后通过LCD液晶屏进行显微图像的显示，同时搭载电容式触摸屏便于用户的交互。本发明装置简单、器件通用、价格低廉，具有良好的便携性，适合在生产生活中推广使用，方便生活。
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公开(公告)号：CN107450583A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710727623.2
申请日：2017-08-23
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G05D1/0808 , G05D1/101
Abstract: 一种基于高通骁龙处理器的无人机运动跟踪系统，由Qx200四旋翼机架(1000)、信号转接板(1100)、高通骁龙控制板(1200)三部分组成，其中高通骁龙控制板(1200)用于实现系统的飞行控制、运动目标检测与跟踪、无人机跟踪飞行；信号转接板(1100)用于实现高通骁龙处理器的串行电机控制信号的转换和面向系统的电源输出；Qx200四旋翼机架(1000)作为系统的基础构架，用于负责执行高通骁龙控制板(1200)和信号转接板(1100)的控制命令，实现跟踪飞行。本发明系统的集成度高，可以在小型化无人机上实现在线图像采集和运动跟踪飞行，提高了无人机在线视频图像处理系统的效率。
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公开(公告)号：CN105741319A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610045316.1
申请日：2016-01-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 基于盲目更新策略和前景模型的改进视觉背景提取方法，包括如下步骤：第一步：读取视频的首帧，进行背景模型的初始化及建模；第二步：进行前景模型的初始化及建模；第三步：读取新的视频帧，首先根据背景模型判断该点是否分类为背景点，若分类为背景点，则将该点继续与其前景模型进行分类判断；第四步：使用形态学滤波对二值前景图像进行处理；第五步，更新前景模型与背景模型；第六步：读取新的视频帧，重复第三步到第五步，实时检测视频序列中的运动前景区域。
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公开(公告)号：CN119274117A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411809635.6
申请日：2024-12-10
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于国产化昇腾AI处理器的声呐视频目标检测方法和装置，属于海洋声学探测技术领域，其方法包括以下步骤：S1、搭建基于Atlas200I A2加速模块的边缘智能硬件平台；S2设计前视声呐视频目标检测网络，引入运动激励模块，以增强帧间运动特征，设计自注意力特征聚合模块聚合时间上下文特征；S3、使用两阶段训练法训练声呐视频目标检测网络，保存训练的网络权重和结构为ONNX推理框架图文件，使用非对称量化法对模型的权重进程量化；S4、使用昇腾CANN异构推理框架部署视频目标检测网络。本发明克服单帧检测器对前视声呐视频中的运动模糊和目标隐蔽等情况检测差的挑战，提升了检测精度，推动国产化AI处理器在前视声呐检测技术中的应用与发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118781018A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411239305.8
申请日：2024-09-05
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的红外图像辅助图像去雾方法，包括获取待去雾的有雾图像和对应的红外图像。在图像去雾模型中引入红外图像进行辅助去雾，使得在极端条件下也能表现出很好的去雾效果，同时在图像去雾模型中将红外图像作为雾霾密度相关的先验信息，引入了Transformer模块与改进的CNN网络结合提取特征，Transformer可以提取包含烟雾密度的全局特征信息，与CNN网络提取的局部特征信息互补，提高去雾性能；图像去雾模型的注意力模块中设计通道注意力和空间注意力，通道注意力帮助模型更好地关注图像中的重要特征通道，从而提高模型的准确性，空间注意力帮助模型更好地关注图像中的重要区域，进而提高去雾性能。
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公开(公告)号：CN118506411A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410969840.2
申请日：2024-07-19
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V40/12 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动窗口变换器的深浅特征融合的掌纹识别方法，包括获取预处理后的掌纹图像，并输入至训练好的掌纹识别模型中，得到掌纹图像的特征；将掌纹图像的特征分别与数据库中所有参考掌纹图像的特征进行比对，将比对成功的参考掌纹图像筛选出作为匹配成功的掌纹。结合Swin Transformer网络和多尺度特征增强模块，实现了对掌纹图像的高效特征提取和自适应融合，将Swin Transformer网络中的第一阶段模块、第二阶段模块和第四阶段模块的输出，经过多尺度特征增强模块不仅将深层信息和浅层特征信息进行融合，而且强化了各层特征的空间信息，以提高对低分辨率掌纹图像的适应能力，从而实现更高的掌纹识别准确率。
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公开(公告)号：CN118444477A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410904632.4
申请日：2024-07-08
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的同步信号控制系统，包括上位机、FPGA模块、振镜、光学图像传感器和采集卡，其中FPGA模块包括BRAM模块、帧解析器、3D扫描模块和2D扫描模块，且3D扫描模块和2D扫描模块均包括操作单元，以及与振镜、光学图像传感器和采集卡依次对应的第一子控制单元、第二子控制单元和第三子控制单元。本发明通过FPGA实现对OCT外设振镜、CCD和采集卡的时序控制，实现了对外设的通用同步控制，解决了传统OCT系统由于控制精度不足导致的图像畸变问题；本发明通过单独配置外设振镜、CCD和采集卡的延迟，在几乎不消耗任何资源的情况下实现了对外设固有延迟的精确补偿，解决了采集的OCT图像的错位问题，且简单有效。
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公开(公告)号：CN118334712A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410299459.X
申请日：2024-03-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于Transformer的手指内外指纹提取方法，包括以下步骤：1)通过OCT系统对手指指尖皮下组织进行成像，获取切片数据；2)对切片数据进行图像预处理；3)将处理后的图像序列输入预训练分割模型，得到指尖皮肤组织的层分割结果；4)基于层分割结果重建手指内外指纹。本发明能够提升指纹层分割的准确率，有效提取手指内外指纹，增强生物特征识别系统的识别率和防伪能力。
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公开(公告)号：CN116763301A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310835550.4
申请日：2023-07-07
Applicant: 浙江工业大学
IPC: A61B5/1172
Abstract: 基于压电陶瓷可自动对焦的FF‑OCT皮下指纹自动采集系统设计，包括如下部分：1)设计基于压电陶瓷自动调焦FF‑OCT系统，包括空间低相干光源、科勒照明模块、分束立方棱镜、样品臂模块、参考臂模块、探测臂模块、信号发生装置、控制系统、中继系统，并按照光路依次搭建。2)手指置于样品臂玻璃上，对基于压电陶瓷自动对焦的FF‑OCT系统。使用PZT压电陶瓷进行对手指皮下指纹进行自动聚焦，调节PZT压电陶瓷使物镜缓慢下移，期间不断对图像质量进行评估，当指纹图像质量出现极大值时为最佳位置，并采集不同聚焦深度断层图。
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