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公开(公告)号：CN117641088A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311661249.2
申请日：2023-12-06
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的视频目标识别装置，包括摄像头本体以及设置在摄像头本体外部的防护盒，所述防护盒的内壁分别转动连接有多个转动辊，多个所述转动辊的表面设置有同一个呈透明状的活动膜，所述摄像头本体位于活动膜形成的闭环区域内，所述活动膜可移动以替换位于摄像头本体镜头前的影响视线的活动膜。本发明中，通过电机的输出端带动其中一个转动辊转动，进而在另外的转动辊的配合使得活动膜运动，进而能够将位于摄像头本体镜头前的活动膜移动至防护盒内部，并将干净的活动膜移动至摄像头本体的镜头前，以确保视频的清晰度，相较于现有技术，无需毛刷或吹气对镜头清理，且对于附着的灰尘和雨滴均有效果。
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公开(公告)号：CN117593544A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311637844.2
申请日：2023-12-02
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/62 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于掩膜记忆传播的电力设备巡检分割跟踪方法。首先，构造一个基于掩膜传播的注意力模块。通过学习每帧之间的内在相关性从而挖掘历史帧的掩膜信息。通过检索存储特征和历史帧掩膜的内存库，生成目标注意图来突出框架特征上的目标区域，从而抑制背景杂波的不利影响。其次，设计了注意力细化通路来进一步细化掩膜生成过程中的分割轮廓。引入轻量级注意机制计算底层特征的权值，更多地关注对边缘细节敏感的底层特征，从而获得分割结果。最后，提出了一种掩膜融合机制来提高掩膜的精度。本发明通过掩膜感知和质量评估融合获得比框表示更精确的目标表示，提升了目标的定位精度。
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公开(公告)号：CN117527659A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311461733.0
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明涉及计算机物联网技术领域，且公开了一种基于分布式的物联网自动测试系统，包括监控总模块，监控总模块包括分支模块端口、数据库对比模块与安全验证模块，端口验证接入模块包括人脸识别数据模块、IC卡接入模块、工号数据对比模块与指纹识别，端口验证接入模块与数据库对比模块相互连通；在测试之前通过端口验证接入模块中至少有三组模块与数据库对比模块中数据相同，且三组模块中必须含有人脸识别数据模块，本发明中，通过人脸识别数据模块中“脸部五官特征扫描模块”与“牙齿特征扫描模块”两组特殊校对，避免有资格测试权限人员脸部受伤导致对测试人员验证失败的情况发生。
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公开(公告)号：CN117498978A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311454394.3
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: H04J3/06 , G01N23/223
Abstract: 本发明涉及物联网技术领域，且公开了一种手持式XRF光谱仪元素光谱图数据同步方法，包括如下：获取手持式XRF光谱仪元素光谱图数据和全球定位系统GPS设备采集的每秒脉冲信号PPS；所述手持式XRF光谱仪元素光谱图数据包括图像信息，根据第一目标图像信号和所述PPS信号，计算所述图像数据对应的时间数据；所述第一目标图像信号为图像帧有效位信号；将所述图像数据和所述时间数据进行拼接，得到同步数据。本发明的手持式XRF光谱仪元素光谱图数据同步方法简单实用，能够实现在一定程度上的降低数据同步的成本，可提高企业的经济效益，更适合大规模的推广。
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公开(公告)号：CN117496403A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311458880.2
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06T7/143 , G06T7/194 , G06T7/215 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了基于时空记忆推理的视频目标分割方法，包括以下步骤：S1：时空记忆的分隔：将视频图像进行预处理，对视频的帧数进行逐帧分隔，并进行逐帧保存；S2：针对图像进行隔离：将标记好的逐帧图像进行隔离，并对隔离点进行二次标记；S3：背景移除或运动目标提取：通常假定摄像机静止或运动缓慢，然后自动分割出运动的前景目标；S4：视频语义分割：是图像语义分割的拓展。本发明可以基于时空记忆推理来对视频目标进行分割，且分割的更准确，图像切割后，切换的效果更好，利于视频目标的分割，并提升视频目标的条理性，并易于发现错误和漏洞，解决了现有技术中不能基于时空记忆推理对视频目标进行分割，且不利于整理和规划的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117494428A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311457500.3
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06F17/18 , G06N3/006 , G06F119/02 , G06F111/08
Abstract: 本发明为一种改进ABC‑Kriging的机械系统可靠性优化设计方法，包括设定优化设计变量和区间范围、获得初始样本点、仿真得到真实响应值、选择拟合数据样本库的相关函数，并利用改进ABC算法获得最优的参数值，建立改进ABC‑Kriging代理模型，并计算可靠度，判断可靠度是否满足精度要求，如满足，则建立可靠度优化设计模型，如不满足，则对抽样数据点进行评价，重新选择样本重新拟合，重复上述步骤，再求解可靠度优化设计模型。本发明提高了传统ABC算法的计算精度和效率，获得最优核函数参数进而构建改进ABC‑Kriging代理模型，提高代理模型的构造精度，提出了并行加点的B准则和H准则样本点评判函数，进一步提升机械系统可靠性优化设计的准确性和计算效率。
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公开(公告)号：CN117494199A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311456450.7
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明涉及数据安全领域技术领域，且公开了一种保护应用业务数据库数据安全技术，包括业务数据库数据安全系统，业务数据库数据安全系统包括安全驱动模块、数据源管理模块、虚拟数据库模块和数据库服务模块，安全驱动模块采用私有加密的通信协议，数据源管理模块包括管理业务数据库信息、维护数据库连接和获取数据库元数据信息。该一种保护应用业务数据库数据安全技术，本发明的业务数据库数据安全系统包括安全驱动模块、数据源管理模块、虚拟数据库模块和数据库服务模块，并且本发明的业务数据库数据安全系统技术采用应用SQL代理的方式，则实现了可以有效放在业务数据库前进行后续的数据防护，提高对业务数据库的防护效率。
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公开(公告)号：CN117479110A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311454512.0
申请日：2023-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: H04W4/06 , H04W12/40 , H04L67/125 , H04L67/63
Abstract: 本发明涉及网络数据传输技术领域，且公开了一种手持式XRF光谱仪网络数据传输方法，包括以下工作步骤：第一步：手持式XRF光谱仪向外网服务器发送服务获取初始请求，服务获取初始请求包括手持式XRF光谱仪要求的目标服务的标识等。本发明手持式XRF光谱仪向外网服务器发送服务获取初始请求之前，网络数据传输方法还包括：手持式XRF光谱仪获取在身份验证时用户输入的SIM卡的PUK码，然后将输入的SIM卡的PUK码和所述终端设备内置SIM卡的真实PUK码进行比对，若比对通过，则所述手持式XRF光谱仪激活向外网服务器发送服务获取初始请求的权限，若比对不通过，则手持式XRF光谱仪无法向所述外网服务器发送服务获取初始请求。因此实现了本发明的网络数据传输方法的安全性。
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公开(公告)号：CN117237416A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311359381.8
申请日：2023-10-18
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06T7/246 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于目标跟踪技术领域，公开了一种基于信用分配网络的单目标跟踪方法及系统，用于改善因低质量的跟踪结果导致记忆样本被污染的问题。本发明首先设计了一个利用引导聚焦损失函数在线更新的信用分配网络，其通过学习目标对象的特征为跟踪结果生成信用评分，确保更新可靠的样本以存储在记忆池中；然后，为了更好地适应跟踪过程中的目标外观变化，我们提出了一种新的记忆选择策略来收集跟踪过程中高质量的跟踪结果作为记忆样本，进一步增强了记忆池的可靠性和适应性。本发明利用引导聚焦损失函数在线更新信用分配网络，使其更好的区分目标和背景信息，从而为记忆池选择更可靠的记忆样本，提升跟踪结果的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115908926A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211486711.5
申请日：2022-11-24
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于协同学习的零样本图片分类方法、系统、设备及介质，方法包括：获取数据集；训练图片编码器和语义编码器；提取图片编码和语义编码；划分两个子数据集；分别利用两个子数据集图片编码和语义编码训练两个分类器；使用两个分类器对测试数据进行预测，根据得分的排名前后将测试数据划分给两个子数据集；判断子数据集是否更新；重复划分两个子数据集训练分类器，直至子数据集不再更新；利用最终得到的两个分类器对进行最终的预测。本发明通过协同训练的方式分别利用图片特征和语义特征训练两个分类器，采用混合两种分类器数据的方式将图片特征和语义特征中互补的知识融合，提高了类别分类的正确率。
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