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公开(公告)号：CN113111725B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110291623.9
申请日：2021-03-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种基于同源信号的振动马达设备指纹提取识别系统，该系统包括终端和云端服务器；终端带有马达和惯性传感单元，惯性传感单元用于采集所述马达振动过程中的加速度和角速度信号，终端将该信息进行预处理，并发送给云端服务器；云端服务器通过向双通道融合网络中输入加速度和角速度信号，输出马达指纹，并通过分类器对马达指纹进行分类，并根据不同的终端请求，返回分类结果或者认证结果或重置结果。本发明的识别系统能够克服各种噪声对识别结果的影响，提高了认证准确率和稳定性。同时该系统可以很容易实现终端马达的识别指纹重置。因现有的终端大部分均包括马达和惯性测量单元，因此本发明的识别系统应用成本低、适用面广。
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公开(公告)号：CN114783447A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210423843.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹识别对抗性样本的物理域身份伪装系统及方法，系统包括离线训练部分和在线伪装部分，是一种将扰动与生成过程与施加过程分离的实时流式伪装攻击方法，利用实时音素对齐器和实时音素预测器预测并定位实时语音中的音素，并在音素级别生成细粒度的通用亚音素级对抗扰动，从而使得一次生成的亚音素级对抗性扰动能够实时施加到流式语音中，最终实现适应于真实物理域场景的伪装攻击形式。本发明每次实时同步的平均时间开销为0.11s，这表明本发明的同步机制能够在0.5s的同步间隔下实现良好的实时性能；音素延迟的中位数为50ms，超过75％的音素延迟小于100ms，具有良好的同步性能。
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公开(公告)号：CN113252614B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110579783.3
申请日：2021-05-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/59 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体地说，涉及一种基于机器视觉的透明度检测方法，提出了一种基于图像处理的智能塞氏盘与水尺识别技术，将传统的塞氏盘与图像处理、深度学习等技术相结合，准确测量出了水体的透明度，克服了人工测量过程中因主观和客观因素造成读数有误差、圆盘位置判断不准确的缺点。该方法准确率高，数值稳定客观、不受个体主观因素影响，具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN112016405B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010788412.1
申请日：2020-08-07
Applicant: 浙江大学
Inventor： 林峰
Abstract: 本发明公开了一种基于可穿戴设备的心电图身份认证方法，该方法对用户输入的心电图进行预处理，特征点检测与特征提取，被提取的心电图特征与用户数据库中的特征模板相匹配比较。针对可穿戴设备上的心电图降噪问题，本发明设计了混合三层降噪可以有效去除噪声信号，混合三层降噪结合了形态学滤波和频域滤波的优势，其实现方法简便，滤波后获得心电图的信号质量能得到显著保证。本发明构造的用户特征模板保留了心电图的基准特征与非基准特征各自的硬指标与软指标特性，保证了系统的认证准确率。
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公开(公告)号：CN112862699B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110055631.3
申请日：2021-01-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种基于软件无线电捕捉电磁信号的液晶屏幕信息重建方法，通过软件无线电设备及天线在特定频段采集平板、显示器等设备的液晶屏幕电磁信号，重建液晶屏幕内容信息并做仿射变换校正图像倾斜角，得到视觉上校正效果的图像内容显示。本发明使用便携的软件无线电硬件设备及天线，降低了液晶屏幕信息重建的实现成本，其实现方法简便，快捷高效，信息获取地点选取灵活，提高了液晶屏幕信息获取和重建的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113252614A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110579783.3
申请日：2021-05-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体地说，涉及一种基于机器视觉的透明度检测方法，提出了一种基于图像处理的智能塞氏盘与水尺识别技术，将传统的塞氏盘与图像处理、深度学习等技术相结合，准确测量出了水体的透明度，克服了人工测量过程中因主观和客观因素造成读数有误差、圆盘位置判断不准确的缺点。该方法准确率高，数值稳定客观、不受个体主观因素影响，具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN112613343A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011383306.1
申请日：2020-12-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体地说，涉及一种基于深度学习的河道漂浮物监测方法。利用已有的摄录设备从一定的角度、合适的距离，对河道水面的漂浮物进行监测，获得视频图像后，对数据集中所有标注的边框进行尺度的聚类处理，再对视频数据采用Mosaic数据增强方法进行预处理，然后利用训练好的分类模型进行识别，对漂浮物进行实时检测。本发明例的训练及检测网络采用YOLOv4网络结构，其特征图的上采样方式采用双线性插值算法，在保证模型准确性的同时，降低了计算量，提升了设备的计算速度。该方法准确率高，检测速度快，具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN110152273B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910439917.4
申请日：2019-05-24
Applicant: 浙江大学
IPC: A63B71/06
Abstract: 本发明公开了一种基于智能目标识别的跳绳计数方法，属于智能健身运动技术领域，包括：1)获取跳绳动作的原始视频数据，从原始视频数据中提取出图像数据和音频数据；2)对图像数据进行单帧处理，得到一组顺序排列的单帧图像；3)确定每帧图像中跳绳的人的人脸区域，并取出人脸区域的中心点高度坐标；4)获取中心点高度坐标随时间变化的曲线，采用过零计数法得到跳绳的人的跳跃次数；5)提取音频的采样频率，绘制以时间为横坐标的音频波形图，并采用互相关系数法计算跳绳次数；6)融合视频和音频信息来判断是否为有效的跳绳次数，如果是有效的跳绳次数，则计数加1，不是有效跳绳则不计数；7)输出并显示计数结果。
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公开(公告)号：CN110210360A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910439892.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像目标识别的跳绳计数方法，属于智能健身运动技术领域，包括：1)获取跳绳动作的原始视频数据，从原始视频数据中提取出图像数据；2)对图像数据进行单帧处理，得到一组顺序排列的单帧图像；3)确定每帧图像中跳绳的人的人脸区域；4)取出人脸区域的中心点高度坐标；5)获取中心点高度坐标随时间变化的曲线,采用过零计数法得到跳绳的人的跳绳次数；6)输出并显示计数结果。获得相对稳定的视频图像后，对视频信息进行处理，再对获得的图像数据进行分析后对跳绳次数进行判断，最后确定跳绳次数。该方法通过识别人脸所在的位置来达到判断跳绳的次数，不仅准确，而且视频可以回塑，具有很好的应用价值。
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公开(公告)号：CN109145830A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810974283.8
申请日：2018-08-24
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06K9/00664 , G01F23/04 , G06K9/4619 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种智能水尺识别方法，属于水位监测技术领域，包括：1)采集水尺图像，并将所有水尺图像分为训练集和验证集；筛选出训练集中的水尺图像进行提取，得到水尺的目标区域；2)设水尺的宽度为a，采用长为2a，宽为2a的矩形以一定步长截取目标区域，截取的过程中保证截取下的部分不超过水尺的左右边缘；3)将截取的水面以上的图像作为正样本，水面以下的图像作为负样本，存入对应的水尺刻度值的数据集中；4)利用所有水尺刻度值对应的数据集训练神经网络模型；5)截取待识别水尺图像的目标区域，经过步骤2)处理后使用训练好的神经网络模型判断水位，并将图像存入对应的水尺刻度值的数据集中。能对水位线不清晰的图片进行高效识别。
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