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公开(公告)号：CN109919140B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910259763.0
申请日：2019-04-02
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种车辆碰撞事故责任自动判定方法、系统、设备及存储介质，在在车辆内设置事故处理装置，通过获取事故两车车辆碰撞前后的事故处理装置内的视频信息、位置信息和时间信息；随后将视频信息转化为视频特征，将位置信息和时间信息中文字数据转化为异构特征；最后再将视频特征和异构特征输入至服务器中预先构建的深度信赖网络模型中进行交通事故责任认定，从而生成交通事故责任认定结果。本发明可以对交通事故进行自动责任判定，不仅事故判定的准确性高，而且可以加快交通事故的处理速度，避免交通堵塞的问题。
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公开(公告)号：CN111968065B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011144095.6
申请日：2020-10-23
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种亮度不均匀图像的自适应增强方法，包括对原始图像的色彩空间转换后，通过分别增强图像亮度的照度分量和反射分量，并对照度分量进行校正，在空间域中将校正后的照度分量与原照度分量合理合并，实现对照度分量的自适应校正，使其在增大暗像素亮度值的同时不会过度改变量亮像素的亮度值，实现亮度不均匀图像的自适应增强。本发明不仅可以提高图像暗区域亮度的同时保持图像亮区域亮度的稳定，而且图像增强后无色彩失真，具有较强的普适性。
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公开(公告)号：CN109872305B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910058364.8
申请日：2019-01-22
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于质量图生成网络的无参考立体图像质量评价方法，其在训练阶段，构建一个质量图生成网络，将训练集中的所有失真平面图像的归一化图像依次输入到质量图生成网络中，并将对应的质量图作为监督，训练得到最优的质量图生成网络模型；在测试阶段，利用最优的质量图生成网络模型提取出待评价的失真立体图像的左视点图像、右视点图像和融合图像各自的归一化图像的预测质量图，并获取各自的显著特征图，然后根据对应的预测质量图和显著特征图，求取各自的预测质量得分，再融合三个预测质量得分得到最终的预测质量得分；优点是其能充分考虑到立体图像的多种特性对视觉质量的影响，从而能提高客观评价结果与双目主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN111415299A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010221492.2
申请日：2020-03-26
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率图像风格迁移方法，通过向原始图像填充像素后，再切割成多个图像小片，在每个图像小片的四周再扩展像素点，接着将图像小片按行列的顺序依次编号，得到图像小片位置序列；然后将图像小片打乱后进行排序，形成新的图像小片序列，并生成图像小片串图；再对图像小片串图进行切割，形成个图像数据块进行风格迁移，最后将处理后的图像数据块中的图像小片进行原始位置恢复，恢复时相邻图像小片之间利用边缘融合算法进行边缘融合，最终获得图像风格迁移结果图像。本发明可以进行高分辨率图像风格迁移，图像风格迁移后边界的拼接过渡自然，而且有效地提升风格迁移整体效果，具有适用性强的特点。
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公开(公告)号：CN111259071A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010007610.X
申请日：2020-01-04
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种分布式数据库系统中的并发访问控制方法。本发明使用客户端的时间戳加硬件唯一标识来生成事务号。当只读事务第一次访问某行数据时，读取该行数据最新提交版本，并将该版本事务号记录在客户端，为重复访问提供凭据。当读写事务读取某行数据时，读取该行数据最新提交版本，并在该行所在节点的内存中增加该行的读锁。当读写事务更新某行数据时，将行的当前版本的事务号和更新的内容缓存在客户端。事务提交时，再将这次更新的内容发到对应节点，并根据该行的当前状态来决定更新是否可行，当需要等待或回滚时，根据事务号的次序关系使其中一个事务回滚。本发明避免了在分布式环境下进行代价极高的死锁检测，获得高并发性和高一致性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110909953A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911220715.7
申请日：2019-12-03
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于ANN-LSTM的泊位预测方法，按下述步骤进行：a、在LSTM模型前增加多层采用全连接形式的ANN，并在LSTM模型内加入随机丢弃层，完成ANN-LSTM模型的构建；b、取目标停车场的停车泊位历史数，并对所述停车泊位历史数进行归一化处理形成数据集，以数据集中60-90％的数据作为训练集，以数据集中10-40％的数据作为测试集；c、将训练集输入至ANN-LSTM模型进行训练；利用训练后的ANN-LSTM模型进行目标停车场的车辆泊位预测，以测试集验证ANN-LSTM模型的预测准确性本发明能够达到预测出停车场的泊位情况的目的，泊位情况的预测准确性高。
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公开(公告)号：CN110533057A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910354372.7
申请日：2019-04-29
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种单样本与少样本场景下的汉字验证码识别方法，包括基于孪生网络结构建立字符匹配网络模型，用字符匹配网络模型中的两个特征提取网络分别对训练样本中的一对文本图像进行特征提取，在通过相似度网络对两个特征向量计算相似度，以此重复多次训练直至字符匹配网络模型的精度稳定，再利用训练后的字符匹配网络模型进行汉字验证码识别；本发明可以在单一训练样本或少量训练样本的情况下，使模式识别技术对汉字验证码具有很好的识别率，而且识别准确率高。
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公开(公告)号：CN109919140A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910259763.0
申请日：2019-04-02
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种车辆碰撞事故责任自动判定方法、系统、设备及存储介质，在在车辆内设置事故处理装置，通过获取事故两车车辆碰撞前后的事故处理装置内的视频信息、位置信息和时间信息；随后将视频信息转化为视频特征，将位置信息和时间信息中文字数据转化为异构特征；最后再将视频特征和异构特征输入至服务器中预先构建的深度信赖网络模型中进行交通事故责任认定，从而生成交通事故责任认定结果。本发明可以对交通事故进行自动责任判定，不仅事故判定的准确性高，而且可以加快交通事故的处理速度，避免交通堵塞的问题。
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公开(公告)号：CN109714760A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910049087.4
申请日：2019-01-18
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种适用于直连通信环境下智能设备的权限访问控制方法。所述方法利用智能手机等控制器作为桥接设备，每个智能设备与服务器之间维护一组公钥/私钥对，每次开始权限验证时，智能设备将随机生成的权限访问令牌通过直连通信通道发给手机，控制器将令牌传给服务器，服务器根据用户权限使用私钥加密令牌得到访权限问凭证，再将凭证发还给智能设备，智能设备利用公钥解密凭证来验证用户访问权限。本发明解决了在直连通信环境下，如何对智能设备实现安全、可靠且易扩展的权限访问控制，在物联网应用领域有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN109215380A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811209923.2
申请日：2018-10-17
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 一种有效停车泊位的预测方法，包括：步骤一，根据采集到的停车场的历史信息得到有效停车位的时间序列，并检验序列的完整性，记为第一待预测时间序列；步骤二，将时间序列在高维空间进行重构，实现随机成分与确定成分的分离；步骤三，把得出的低维空间流形坐标映射回原时间序列相空间重构得到的高维嵌入空间中；步骤四，训练集训练LSTM神经网络得到第一LSTM神经网络；训练集训练LSTM神经网络得到第二LSTM神经网络；将第一待预测时间序列训练值输入第一LSTM得到第一预测结果，将第二待预测时间序列训练值输入第二LSTM得到第二预测结果；步骤五，加权组合第一预测结果和第二预测结果，并与原序列的进行相似度检验，从而确定最终结果。
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