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公开(公告)号：CN118628724A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411109960.1
申请日：2024-08-14
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/24
Abstract: 本发明提供一种基于弱标签数据的图像兴趣区域提取方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取数据集；通过最小外接旋转矩形框标注图像样本中的兴趣区域标签，得到旋转矩形掩码图；对图像样本进行多尺度缩放，得到不同尺度的图像样本；将不同尺度图像样本输入至图像分割模型进行训练，输出兴趣区域预测图；将兴趣区域预测图映射至所属图像样本中旋转矩形框长短边方向一致的矩形区域，得到旋转矩形映射估计特征图；计算图像样本的损失值；在损失值大于预设损失值的情况下，调整图像分割模型的超参数，重复训练；利用训练后的图像分割模型提取待检测图像的图像兴趣区域。在不降低识别准确性的同时，有效降低标注成本。
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公开(公告)号：CN113744219B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110978538.X
申请日：2021-08-25
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明提供一种基于改进的分形学的岩石节理裂隙整体复杂度测量分析方法，取原始彩色图像RGB中的最大值作为对应灰度图项的像素值，用分数阶积分对灰度图像进行二次处理得到平滑后的图像，对图像进行动态的大津阀值分割，获得二值裂隙图像，对二值岩石节理裂隙图进行标号，基于泉眼充水漫流来进行骨架提取，得到骨架二值图像，标号所有的裂隙，根据小溪水位漫流来检测裂隙的端点和交叉点，对骨架图像进行端点和交叉点的检测和去噪，然后重新对图像中的所有节理裂隙进行标号，对每幅图像中裂隙整体进行分形测量以确定整个图像裂隙的复杂程度，本发明提供了一种可对节理裂隙骨架自动去噪和修补的基于改进的分形学的岩石节理裂隙整体复杂度测量分析方法。
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公开(公告)号：CN112073721B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202011078681.5
申请日：2020-10-10
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: H04N19/142 , H04N19/147 , H04N19/182
Abstract: 本发明涉及一种高效率的非I帧图像编解码方法，其中编码方法是在图像层次对非I帧图像采用预设划分规则对原始视频序列进行检测，根据预设划分规则确定为近似静止帧的图像将其标识位设置为“真”，否则将图像标识位设置为假”，并将标识位写入码流；对于帧级标识为真”的当前帧图像，其每个编码单元直接采用预设的新编码模式进行编码，并将预设新编码模式的编码信息写入码流；对于帧级标识为“假”的当前帧图像，其每个编码单元仍按照原设定的编码方法对图像进行编码单元的划分以及预编码，并将划分信息和每个编码单元的最优编码模式信息写入码流。本发明可以降低编解码复杂度，还可以提高编解码的效率。
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公开(公告)号：CN112532990A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011324094.X
申请日：2020-11-23
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: H04N19/184 , H04N19/42 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种串长度参数编码、解码方法和装置。本发明采用下一个剩余数目作为串长度参数写入压缩数据码流，进一步提高压缩率。按照目前的常用的串为基元的编码方式，下一个剩余数目的数值通常小于串长度数值，从而减少压缩数据码流消耗。优选方案当串的数据小于当前块大小的1/4时，具有较为明显的提高压缩率的效果。
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公开(公告)号：CN111669396A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010539844.9
申请日：2020-06-15
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种软件定义物联网自学习安全防御方法及系统。方法包括(1)嗅探获取软件定义物联网节点发送的包含于介质访问控制层和网络层之间的数据包；(2)进行网络安全特征提取并编码；(3)对网络安全特征值的编码进行聚类；(4)将每一类别与已知安全网络安全特征编码集合、以及已知风险网络安全特征值编码集合中的元素进行比对自动判定并更新；(5)对于未知网络安全特征编码，由网络安全专家组成员鉴定并更新。系统包括：嗅探模块、分析模块、检测防御模块、以及知识库；本发明有效减轻了物联网管理员的物联网节点配置管理工作，并且自动更新软件定义物联网安全防御系统，对软件定义物联网网络环境的动态变化实现自适应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109741345B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201811633926.9
申请日：2018-12-29
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明涉及一种强化特定区域类目标属性的中智分割参数自动选取方法，所述方法包括：获取图像数据并选定特定区域；设置不同的图像分割参数元组，并计算基于不同参数元组的分割结果；各分割结果下的基于菱形区域边界的特定区域类目标中智隶属度、不确定性度和非隶属度量测；各分割结果下的基于方形区域边界的特定区域类目标中智隶属度、不确定性度和非隶属度量测；计算针对各分割结果的中智相似度，最终确定适合当前图像分布的分割参数元组。本发明实现简单，适用范围广，基于当前图像特性，该方法能够自动完成强化特定兴趣区域类目标属性的分割参数选取，为后续目标跟踪等任务服务，大幅提升相关任务性能。
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公开(公告)号：CN108366242B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201810184812.4
申请日：2018-03-07
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: H04N9/64 , H04N19/103 , H04N19/154 , H04N19/157 , H04N19/48
Abstract: 本发明涉及一种按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其中包括根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别；预先设定多个编码模式和各个编码模式下的编码子模式；为视频内容的各个类别匹配编码子模式；为各个编码子模式匹配色度失真权重因子；根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失真权重因子进行编码。本发明所采用的编码方式更有助于基于RDCost的编码模式选择机制很好地选择出最优的编码模式，有效地提高了整体编码效率。
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公开(公告)号：CN109839620A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910178587.8
申请日：2019-03-11
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供了一种联合ADS-B的最小二乘雷达系统误差估计方法，涉及雷达信息处理技术领域，首先将两坐标雷达与ADS-B对目标联合观测，然后将ADS-B量测从地理坐标系转换到雷达局部直角坐标系，建立统一的配准空间；其次以雷达航迹的采样时间为基准，对ADS-B航迹进行插值，构造新的ADS-B航迹；同时根据3σ原则，剔除雷达航迹的野值；然后采用直线拟合分别计算雷达航迹和ADS-B航迹的直线方程，并计算两条直线的夹角，再利用该夹角补偿雷达航迹的航向角数据；最后采用最小二乘算法估计雷达系统误差。本发明能够更有效地估计雷达系统误差；经过提出方法配准处理后，雷达航迹数据的平均斜距离误差和方位角误差分别降低了71.7％和52.7％。
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公开(公告)号：CN109617874A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811500674.2
申请日：2018-12-10
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明涉及一种异质传感网恶意程序传播建模方法，所述方法包括划分异质传感器节点状态类别并确定各个状态类别之间的转换关系；构建异质传感网恶意程序传播的模型；计算构建的异质传感网恶意程序传播模型的各个状态变化率为0的稳定点；根据异质传感器节点在稳定点的新增变化率矩阵和状态转换率矩阵，计算基本再生数。本发明实现了异质传感网恶意程序传播的建模，反映了具有不同度的异质传感器节点状态动态变化过程，得到了代表恶意程序最终将灭绝或流行的稳定点，给出了用于判别异质传感网恶意程序传播稳定状态的条件，为管理员抑制异质传感网恶意程序传播提供指导。
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公开(公告)号：CN109048930A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810673745.2
申请日：2018-06-27
Applicant: 绍兴文理学院
CPC classification number: B25J11/0035 , B25J9/1697 , G06K9/00664 , G06K9/4609
Abstract: 本发明涉及一种基于镜像视觉实现机器人舞蹈姿态自主评判的系统，包括视觉摄像头、图像处理模块、自主学习模块和自主评判模块，视觉摄像头、图像处理模块、自主学习模块和自主评判模块依次建立数据传输连接，图像处理模块还与自主评判模块建立数据连接。采用该种系统，通过对机器人舞蹈姿态的镜像视觉图像采集、预处理、特征提取及特征融合，在建立舞蹈姿态样例集的基础上进行机器学习，建立舞蹈姿态自主评判模型，使机器人具备理解自身舞蹈姿态美感的能力，从视觉信息感知通道出发，实现了机器人更加精准评判自身舞蹈姿态的审美结果，具有如舞蹈治疗、机器人玩具等更广泛的应用范围。
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