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公开(公告)号：CN110232319B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910376075.2
申请日：2019-05-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的船舶行为识别方法，属于模式识别领域。本发明可以在智能海洋监测，船舶智能监管等领域应用。具体包括：步骤S1：获取原始船舶轨迹数据，通过数据预处理以及轨迹分割方法自建船舶行为识别数据集；步骤S2：设计多尺度卷积模块与长短期记忆网络级联的船舶行为识别网络，使用自建船舶行为识别数据集训练的船舶行为识别网络，实现对船舶轨迹数据的行为识别。采用本发明的技术方案，将船舶行为识别技术应用到船舶监管领域中，从海量的船舶轨迹数据中自动分析船舶的行为，可以对近海海洋的船舶行为活动进行有效的取证和监管，来替代低效的人为查验模式。整体方案具有设备依赖性低、识别准确率高以及识别速度快等特点。
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公开(公告)号：CN112488083A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011553049.1
申请日：2020-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于heatmap提取关键点的交通信号灯的识别方法、装置、介质。本发明提出的基于heatmap提取关键点的交通信号灯的识别方法，会对输入图片经过特征提取之后进行反卷积来增加分辨率得到下采样的heatmap，使得网络的感受野变得更加精确,即使是小目标也更为敏感。其次，分配的锚点仅仅是放在位置上，没有尺寸框，不需要手动设置阈值区分前后景。最后从heatmap中提取目标，不需要像yolo3在预测时使用非极大值抑制算法(NMS)，进一步减少了计算量，从而提升了预测速度。在同一验证集上的预测结果表明，就准确率而言，Yolo3准确率为87.67％，本发明为95.48％。
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公开(公告)号：CN106528784B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201610980801.8
申请日：2016-11-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/2452 , G06F16/2453
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的量纲齐次性检查方法。该方法首先通过收集相关物理量，确定所涉及的物理领域，然后运用RDF三元组描述相关量纲的结构及属性，构建该领域的量纲本体，通过SPARQL查询技术实现量纲的齐次性检查。所构建的本体，可以重用以及扩展补充，能直接运用于相同领域物理方程的量纲齐次性检查。
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公开(公告)号：CN110940976A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911129934.4
申请日：2019-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于误差校正的多站多外辐射源雷达运动目标定位方法。本发明首先将多站多外辐射源雷达的双基距和双基距变化率非线性量测方程伪线性化，获得运动目标位置和速度以及系统偏差的联合估计。考虑辅助变量与目标位置和速度的关联，构建多步关联最小二乘估计模型并优化求解，以减少目标位置和速度的估计误差。最后，利用系统偏差估计值进行校正，进行后验迭代，进一步提高对目标位置和速度的估计性能。本发明考虑系统偏差对定位精度的影响，联合估计目标状态和系统偏差，通过误差校正提高运动目标定位精度。同时采用多步关联最小二乘估计和后验迭代算法，进一步减小目标状态的估计误差。
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公开(公告)号：CN110929560A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201910963482.3
申请日：2019-10-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开融合目标检测与跟踪的视频半自动目标标注方法，首先在视频图像中选定某一帧为初始帧，手动标记目标的初始位置，确定目标的类别标签。在后续帧中，融合基于图像的目标检测算法和基于图像序列的视频目标跟踪算法估计目标在图像中的位置；本发明根据目标跟踪算法判断目标标注是否结束。若结束，根据每一帧目标的显著值大小，提取视频关键帧，得到目标标注结果，否则继续估计目标在视频图像中的位置；本发明基于目标显著性提取视频关键帧的方法，使关键帧能反映目标变化的多样性。本发明采用多镜头多舰船的视频进行实验测试，验证了本发明提出方法的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110516525A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910585761.0
申请日：2019-07-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开基于GAN和SVM的SAR图像目标识别方法，首先采用一种基于多尺度分形特征的SAR图像增强算法进行SAR图像目标方位角估计；然后基于解耦表示学习生成对抗网络模型(Disentangled Representation Learning GAN，DRGAN)设计了一种用于SAR图像目标方位角变换的深度生成模型；本发明基于训练得到的DRGAN模型对输入SAR图像进行方位角归一化变换，然后基于方位角归一化后的SAR图像作为训练样本提取灰度特征，训练SVM分类器；对测试样本进行同样的方位角归一化变换，采用训练得到的SVM分类器进行分类。本发明采用MSTAR数据集进行验证，在SOC和多个EOC比较多种算法的识别精度，验证了本发明提出方法的有效性。
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公开(公告)号：CN108647573A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810297353.0
申请日：2018-04-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的军事目标识别方法，属于基于图像的自动目标识别领域。本发明创造可以在军事目标识别，大规模军事目标检索，武器装备智能化，态势估计等领域应用。该方法针对传统的基于深度学习的目标识别网络各层单向连接，特征表达能力不足的问题，重新设计了一种稠密连接卷积等层的算法模型。使用稠密连接的方式，算法模型复用了每一层的特征，从而提高了算法模型的目标识别平均准确率；采用这种方式训练得到的算法模型更小；同时算法模型解决了梯度弥散、梯度膨胀的问题。
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公开(公告)号：CN105657657A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610015779.3
申请日：2016-01-11
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: H04W4/025 , H04L67/025 , H04L67/12 , H04L67/18 , H04M1/72572
Abstract: 本发明公开了一种水流信息采集与处理方法。本发明首先由数据采集人员手持安装有水流信息采集应用软件的移动设备，填写当前水体的流速、流量、水深等水流相关信息字段。其次借助移动设备的定位技术获取当前的地理位置信息。再次将水流信息以及地理位置信息一起上传到系统服务器端。最后利用数据融合技术对智能手机采集到的水流信息进行分析，运用相应的态势估计技术，对水流信息造成的影响进行预估，并结合城市排水安全运行原则，最终确定水流态势危险等级，为系统指挥决策人员决策的制定提供参考依据。本发明运用态势估计理论并结合移动开发技术，实现了水流信息的采集，这极大的提高了信息采集的全面性、实时性。
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公开(公告)号：CN103616815B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201310567673.0
申请日：2013-11-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了动态矩阵控制优化的废塑料炼油裂解炉炉膛温度控制方法。本发明方法首先基于废塑料裂解炉炉膛温度对象的阶跃响应数据建立炉膛温度对象的模型，挖掘出基本的对象特性；然后依据动态矩阵控制的特性去整定相应PID控制器的参数；最后对废塑料裂解炉炉膛温度对象实施PID控制。本发明提出了一种基于动态矩阵控制优化的废塑料裂解炉炉膛温度PID控制方法,结合了PID控制和动态矩阵控制的良好的控制性能,有效地提高了传统控制方法的不足,同时也促进了先进控制算法的发展与应用。
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公开(公告)号：CN103884082B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201410074876.0
申请日：2014-03-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: F24F11/02
Abstract: 本发明涉及一种判断室内有无人的空调自动开关装置。该装置包括电源模块，人体感应模块，电流检测模块，控制器模块和开关控制模块。电源模块,用于为其他模块进行供电；人体感应模块，用于监测室内有无人以及人进出状态；电流检测模块,用于检测当前空调是否处于工作状态;控制器模块，用于处理人体感应模块和电流检测模块得到的信息；开关控制模块，用于对空调的开、关进行自动控制。本发明判断室内有无人的空调自动开关装置能够实时判断室内有无人，并且根据当前空调的工作状态及时对空调的开、关自动进行操作。自动方便，安全可靠并且大大地节约电能。
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