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公开(公告)号：CN102024260B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201010614127.4
申请日：2010-12-30
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于局部Gamma拟合的活动轮廓SAR图像分割方法。现有的技术SAR图像分割精度不高，本发明首先利用Gamma分布表征原始SAR图像中每个像素一定邻域内的局部结构，以极大似然作为该邻域的区域分离准则，并定义局部拟合能量项；然后在定义域内对所有像素点进行积分，从而得到全局优化的能量泛函；最后采用基于曲线演化理论和水平集方法的几何活动轮廓模型描述和求解能量最小化过程，从而实现SAR图像的有效分割。本发明具有较强的斑点噪声抑制能力，能够实现SAR图像的有效分割，特别是针对深度凹陷等复杂边界仍有较为精确的分割结果。
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公开(公告)号：CN101840584B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010155125.3
申请日：2010-04-23
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交互显示屏的二维数字角色操作方法。传统的形状变形技术及其应用不适合普遍用户，并且难以推广到一般的便携式移动设备。本发明方法首先建立二维角色框架骨架，包括计算各条曲线上特征点，将每条曲线上的特征点连接，连接分离曲线间距离最短的特征点；然后通过交互显示屏，用户使用手指或者触控笔在角色形状上指定并移动若干个约束点，以操作角色并使之发生相应变形。在操作过程中，通过最小化变形能量函数，得到框架骨架的变形位置，进而产生满足用户约束的自然角色姿势。本发明方法采用基于几何变形能量的形状变形技术，通过建立并优化相应的角色形状变形能量函数，从而产生自然且具有视觉真实感的角色姿势。
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公开(公告)号：CN102263961A
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN201110233841.3
申请日：2011-08-16
Applicant: 浙江工商大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明公开了一种快速的基于小波框架变换的图像视频去块效应方法。现有的方法大都需要大量的迭代计算，速度较慢，或是在去块效应的同时过渡光滑了图像，丢失了图像细节与对比度。本发明方法是利用对称双正交小波基将图像变换到平移不变的小波域上，通过设定阈值矩阵，只对不连续的块边界实施阈值化操作来去除图像块效应，最终对修改过的小波框架系数执行小波重建算法得到去块效应后的图像。本发明无需迭代计算，计算速度快，且更有针对性地对不连续的块边界进行处理，能最大程度地保留图像的细节与对比度。
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公开(公告)号：CN101488221B
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN200910095593.3
申请日：2009-01-22
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及遥感影像图中道路矢量化方法。目前方法速度慢、效率低、运算量大、抗干扰能力差。本发明方法首先对影像图进行边缘增强和二值化处理；在影像图中的道路上任意选取一基准点在0°方向和180°方向上分别搜索道路的上下两个初始边界点，如果没有搜索则在45°或225°方向上继续搜索，如果还搜索不到则继续在{90°、135°}或{270°、315°}方向上搜索。以两个初始边界点为基准点确定道路的所有边界点，如果相邻的两个种子点确定的边界点不能连接，则对断裂部分进行细化处理、去噪声和断点连接，再进行膨胀，对膨胀后的道路进行矢量化。本发明利用五邻域搜索法快速搜索出无遮挡、无污点道路两边的边界，对于信息受损道路进行再次提取以降低算法计算量，同时也提高了该方法的抗干扰性。
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公开(公告)号：CN119314230B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411857631.5
申请日：2024-12-17
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种多模态大模型辅助下噪声鲁棒的人体骨架无监督表示学习方法及装置，其方法包括：通过对与人体骨架序列对应的RGB视频进行采样得到关键帧，经多模态大模型生成动作文本描述；后将人体骨架序列与对应动作文本描述进行编码到公共空间，通过异常样本与信息熵联合估计的样本噪音评估方法生成更可靠的学习目标，使用噪音感知的对比学习方法对模型进行训练；最后，在经过一定批次的迭代训练后可得到性能更优的编码器。本发明在没有额外训练推理成本的前提下，利用编码器本身的能力来区分与动作无关的文本描述，使得模型学习到更加合理的相似性表示，同时较好地提高了编码器在下游任务的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119339090A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411875145.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06V10/26 , G06N3/0455 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于文本反演的内容语义分离图像风格表征学习方法及装置，属于图像风格迁移领域，实现将参考风格图像的内容语义信息从学习到的风格文本表示中分离的目标。所提出的方法分别对参考风格图像进行风格不变内容破坏数据增强和内容不变风格变换数据增强，通过对这两组数据增强后的图像以及参考风格图像进行基于文本反演的文本表示学习，以及构造相应的文本表示正则化损失，最终得到参考风格图像的内容语义无关风格文本表示，从而缓解内容泄露问题。
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公开(公告)号：CN118626376A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410750280.1
申请日：2024-06-12
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06F11/36 , G06F8/36 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于语法语义分离的智能合约复用分层检测方法，首先将待测合约级智能合约通过文本检测检出T1和T2级相似后，划分为函数级代码；然后利用基于AST的节点嵌入和多层池化技术提取代码的语法特征，利用基于PDG的图嵌入技术和构造基于节点注意力机制的图神经网络技术提取代码的语义特征；最后利用提取到的语法特征和语义特征，通过构造多层感知机，得到最终T3、T4和T0的分类检测结果。本发明利用最新的深度学习技术，通过对代码语法和语义信息的分开提取并进行特征学习，实现了代码相似度检测和复用层次的分层，实现了精度更高、效率更高的检测结果，具有良好的通用性和实用价值。
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公开(公告)号：CN118397705A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410575605.7
申请日：2024-05-10
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的视频人体姿态传播方法，设计了基于纯注意力机制的端到端的编码器‑解码器架构，编码器包括骨干网络、时空全局融合模块，解码器包含补丁匹配校正模块；时空全局融合模块利用自注意力机制有效地将多个视频帧的特征进行全局空间融合，解决了单帧图像方法面临的时序信息缺失问题，补丁匹配校正模块合并多帧姿态热图并且根据编码器输出的特征对姿态热图进行补丁匹配局部空间校正，实现对粗糙热图中的姿态更精细化的调整。本发明提升了复杂动作和遮挡情况下的姿态估计精度，解决了标注更稀疏情况下的姿态传播退化问题，降低了对密集标注的依赖，提高了视频姿态标注的效率，探寻出了半自动化视频姿态标注的可行性。
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公开(公告)号：CN112347861B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202011111463.7
申请日：2020-10-16
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于运动特征约束的人体姿态估计方法。本发明先将视频分为多个人体时空窗口，提取窗口下每一帧的图像特征，然后根据窗口包含的多个图像特征抽取该窗口的人体运动特征，接着，通过运动特征约束单帧图片的人体姿态估计。本发明采用了全卷积神经网络的架构，并且使用动态卷积使单帧姿态估计能够根据视频中所包含的情境信息适应性的调整，这样可以更好地应对人体姿态估计任务中常见的运动模糊、肢体遮挡等问题，能够更好地对视频进行姿态估计，提高视频场景下的人体姿态估计准确率。
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公开(公告)号：CN112001165B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202010504181.7
申请日：2020-06-05
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/284 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于用户苛刻程度进行细粒度文本情感分析的方法，该方法根据数据集中评论自动提取了产品属性，并根据产品属性对评论进行了分割，以达到细粒度分析的效果，然后采用了考虑用户苛刻程度的分析模型，分析模型将用户苛刻程度作为隐变量，并通过期望最大化EM算法进行求解，得到每个产品的若干个产品属性的评估结果，进一步提高了情感分析的准确率。本发明解决了情感分析中分析粒度过大和用户苛刻程度不一的问题，从而可以对产品评论进行高质量的情感分析。
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