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公开(公告)号：CN114067169A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111203315.2
申请日：2021-10-15
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于卷积神经网络的拉曼光谱识别的方法，包括以下步骤：1)通过拉曼光谱仪采集原始拉曼光谱,同时划分为训练集和验证集；2)建立神经网络模型,包括设定卷积层数，卷积核尺寸，训练参数和损失函数，将步骤1)中得到的图片输入至神经网络中，运行神经网络，获得最终识别结果。本发明使用卷积神经网络，能够从原始的拉曼光谱图像中直接辨别待测物质的种类，不需要对拉曼光谱进行复杂的预处理，从而降低了对硬件的要求，提高了效率并且降低了成本；利用GPU强大的计算能力和大量采集的原始拉曼光谱图,对卷积神经网络的训练，确定识别模型的各个参数，能够实现拉曼光谱图像的快速地自动识别待测物质的种类。
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公开(公告)号：CN113126069A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110306807.8
申请日：2021-03-23
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01S7/539
Abstract: 一种基于ZYNQ的前视声纳信号处理硬件系统，涉及海洋声学装备技术领域，包括ZYNQ模块、Spartan‑6模块、高速AD模块、模拟前端模块、电源模块、DDR3模块、千兆网模块、PWM模块、DA模块、SD卡模块以及串口通信模块。本发明抗干扰能力较好、功耗较低、实时性良好。本发明提供了一种能对多路模拟通道同步采集、大量数据高速处理、成像速度快的基于ZYNQ的前视声纳信号处理硬件系统。
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公开(公告)号：CN113034475A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110339571.8
申请日：2021-03-30
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于轻量级三维卷积神经网络的手指OCT体数据去噪方法，包括如下步骤：1)构建轻量级三维卷积模块；2)构建轻量级三维卷积神经网络模型，设定参数，进行训练；3)利用训练好的轻量级三维卷积神经网络，对OCT体数据进行去噪。本发明可以对手指体数据整体进行去噪，并且将网络轻量化，减少网络训练参数，加快去噪速度。
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公开(公告)号：CN110163817B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201910347403.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于全卷积神经网络的相位主值提取方法，包括以下步骤：1)在计算机上将预先编码所需的按正弦分布的条纹图，预先编码好的条纹图投影至待测物，并使用工业相机采集待测物条纹图；2)构建全卷积神经网络模型，设定训练参数和损失函数，将1)中得到的图片输入至神经网络中，运行神经网络，获得所需的相位主值；3)使用基于质量图导向的方法对2)中得到的相位主值进行解缠，得到准确相位值。本发明提供一种图像采集的数量少、无需训练数据集以及训练过程、精度较高的基于全卷积神经网络的相位主值提取方法。
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公开(公告)号：CN109247911B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201810824891.0
申请日：2018-07-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/026 , A61B5/1172
Abstract: 一种手指多模态特征同步采集系统，包括手指表皮指纹采集模块(1000)、手指OCT信息采集模块(1100)、支持模块(1200)、手指OAG信息处理模块(1300)和计算机(1400)；支持模块(1200)用于实现数据接口拓展以便计算机与各个模块的数据传输和电源输出；手指表皮指纹采集模块(1000)用于实现手指表皮指纹信息的采集；手指OCT信息采集模块(1100)用于负责手指OCT信息的采集；手指OAG信息处理模块(1300)用于实现将OCT信息转换成OAG信息；计算机(1400)用于实现对采集到的信息进一步处理。本发明可以得到手指表皮指纹、手指真皮层指纹与汗腺、手指皮下血液流速信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111597895A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010293470.7
申请日：2020-04-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于resnet50神经网络的OCT指纹防伪方法，包括如下步骤：第一步：制取多种类型的指纹样本，采集与之对应的OCT体数据；第二步：对采集得到的数据做数据预处理；第三步：对采集得到的OCT体数据中取切片图进行一阶纵向差分运算，求取出每一列特征点所在位置，连通域去噪拟合之后得到角质层，选择角质层位置上的某一特征点，取局部小块，作为网络训练样本；第四步：构建resnet50网络模型；第五步：随机在鉴别OCT体数据中，将局部小块输入到训练好的resnet50网络模型，确定其所属类别，对此进行防伪。本发明通过网络学习到的手指深层次的信息，对测试数据进行一个数据分类，从而达到指纹防伪。
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公开(公告)号：CN111158275A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911344248.9
申请日：2019-12-24
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G05B19/042 , H04L29/08 , H04W4/80
Abstract: 一种基于BLE和Web服务器的液位计读写装置，包括电源模块(1100)、主机(1200)和操作终端(1300)，其中，主机(1200)是系统的核心，电源模块(1100)面向系统提供电源输出，通过数字/模拟接口与主机(1200)进行通信，操作终端(1300)是面向用户的人机交互接口，通过json格式的文件实现与主机(1200)之间的数据传输，通过Web页面的方式实现与用户之间的人机交互。本发明使液位计设备的数据可以及时的通过BLE传输给所述装置，进而上传到Web服务器，使用户可以通过Web页面及时的获取相关信息并进行操作。
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公开(公告)号：CN109377549A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811145157.8
申请日：2018-09-29
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种OCT指尖数据的实时处理与三维可视化方法，包括如下步骤：1)利用频域OCT系统扫描手指样品得到三维原始BIN数据；2)根据干涉成像原理，对原始数据进行解析成像，借助GPU的高速并行运算能力对处理过程进行加速，实现数据的实时处理并将处理后的数据存入三维数组；3)利用改进的光线投射算法对处理后的指尖数据进行三维可视化，展示指尖的表皮指纹、汗腺和真皮层内指纹。本发明有助于更精确的指纹识别；借助GPU的高速并行运算能力对OCT指尖数据的处理过程进行加速，能够实现实时处理；对处理后的指尖数据进行三维可视化，能够更加直观准确地展示手指皮下组织的空间位置、大小、几何形状以及它与周围组织的空间关系。
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公开(公告)号：CN109247911A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810824891.0
申请日：2018-07-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/026 , A61B5/1172
Abstract: 一种手指多模态特征同步采集系统，包括手指表皮指纹采集模块(1000)、手指OCT信息采集模块(1100)、支持模块(1200)、手指OAG信息处理模块(1300)和计算机(1400)；支持模块(1200)用于实现数据接口拓展以便计算机与各个模块的数据传输和电源输出；手指表皮指纹采集模块(1000)用于实现手指表皮指纹信息的采集；手指OCT信息采集模块(1100)用于负责手指OCT信息的采集；手指OAG信息处理模块(1300)用于实现将OCT信息转换成OAG信息；计算机(1400)用于实现对采集到的信息进一步处理。本发明可以得到手指表皮指纹、手指真皮层指纹与汗腺、手指皮下血液流速信息。
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