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公开(公告)号：CN108764026B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810326870.6
申请日：2018-04-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于时序检测单元预筛选的视频行为检测方法。该方法是从长视频中构建时序检测单元，对其中关键帧进行目标识别后生成候选片段，解决了长视频分析中检测费时的问题，同时设计了边界回归模块以提高检测精度。本发明由于将性能提升着眼于数据预处理环节，方法简单易于实现，对使用传统方法的工程无需重新构造，详细兼容，能够节省大量人力。并且可以与其它提高检测速度与精度的方法相结合，进一步提高时序行为检测性能。
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公开(公告)号：CN109213896B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810884718.X
申请日：2018-08-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/73 , H04L12/24 , H04N21/8549
Abstract: 本发明公开基于长短期记忆网络强化学习的水下视频摘要生成方法。本发明首先构建语义特征网络、长短期记忆网络、多层感知器网络；然后对摘要视频进行质量评估：多样性与代表性。最后根据质量评估的两个回报函数，采用强化学习中典型的策略梯度的方法训练整个视频摘要网络，更新对应的MLP网络参数，直至完成所有语义特征评估，得到优化的MLP模型，用于生成高质量的摘要视频。本发明的关键在于构建双层双向LSTM网络结构进行时空关联建模。本发明由于将性能改进着眼于视频摘要网络结构设计环节，方法简单易于实现，对使用传统方法的工程无需重新构造，详细兼容，能够节省大量人力。
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公开(公告)号：CN110674698A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910816272.1
申请日：2019-08-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种密集子区域切割的遥感图像旋转舰船目标检测方法，在于对训练集目标进行预处理，根据图像标注工具获取的训练集目标信息，将目标切割成密集的子区域，获取到子目标信息，经YOLO V3训练后获取训练权重文件，并根据权重文件预测目标的密集子区域的中心点，宽和高的信息。通过对密集子区域中心点坐标数据的拟合得到函数关系并计算出预测目标的中心点坐标和角度，在结合密集子目标的宽和高的信息计算出预测目标的宽度和高度，完成对密集子区域的信息的后处理，提取到预测目标的中心点、宽、高、角度的信息，完成对具有角度等特殊目标的检测。
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公开(公告)号：CN110376556A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910501545.3
申请日：2019-06-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于锦标赛选择的双层粒子滤波检测前跟踪方法。该发明采用双层粒子滤波结构分别实现目标检测和跟踪，其中在目标检测过程中使用锦标赛选择法对粒子进行采样，能够同时选取多个权重相差较大的粒子，从而在每一轮检测中能够检测到多个信噪比相差较大的目标，节省了循环检测目标的时间，提高了算法的检测概率和精度。
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公开(公告)号：CN109614980A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811203085.8
申请日：2018-10-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督广域迁移度量学习的小样本目标识别方法；本发明在源域与目标域之间，利用大量的无标签样本，构建中间域样本；以中间域为桥梁，将单步长距离迁移分解为多步短距离迁移，控制“负迁移”风险；此外，建立选择机制，在源域与中间域样本集合中，选择部分高“正迁移”概率样本，进一步降低“负迁移”风险。本发明的关键在于充分利用目标的先验信息。本发明由于有机结合了多种机器学习方法，突破现有小样本学习方法的局限，方法简单易于实现，对使用传统方法的工程无需重新构造，详细兼容，能够节省大量人力。并且可以与其它小样本目标识别的方法相结合，对提高目标检测识别精度有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109213896A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810884718.X
申请日：2018-08-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/73 , H04L12/24 , H04N21/8549
Abstract: 本发明公开基于长短期记忆网络强化学习的水下视频摘要生成方法。本发明首先构建语义特征网络、长短期记忆网络、多层感知器网络；然后对摘要视频进行质量评估：多样性与代表性。最后根据质量评估的两个回报函数，采用强化学习中典型的策略梯度的方法训练整个视频摘要网络，更新对应的MLP网络参数，直至完成所有语义特征评估，得到优化的MLP模型，用于生成高质量的摘要视频。本发明的关键在于构建双层双向LSTM网络结构进行时空关联建模。本发明由于将性能改进着眼于视频摘要网络结构设计环节，方法简单易于实现，对使用传统方法的工程无需重新构造，详细兼容，能够节省大量人力。
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公开(公告)号：CN108596343A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810270851.6
申请日：2018-03-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N99/00
Abstract: 本发明公开一种基于反馈调节提高生成对抗网络稳定性的方法。该方法是自适应的调整D网络和G网络在每一次迭代中的更新次数。与在迭代中，D网络和G网络更新次数固定的传统方法相比更具有稳定性。本发明由于将稳定性着眼于更新次数，方法简单易于实现，对使用传统方法的工程无需重新构造，向下兼容，能够节省大量人力。并且可以与其它提高稳定性的方法相结合，进一步提高GAN网络稳定性。
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公开(公告)号：CN108254323A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711170435.0
申请日：2017-11-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 一种基于吸收峰特征反演叶面积指数的方法：获取区域的高光谱图像，获取地面模拟的叶面积指数；从光谱图中提取n个像元的光谱曲线和模拟的叶面积指数，去除n个像元的水汽波段，得光谱曲线li；对li进行包络线去除处理，得Ki；对光谱曲线进行小波去噪处理，得ki；从n个像元的光谱曲线中提取位于中心波长位于650nm附近的吸收峰的深度等；建立n1个像元的吸收峰深度等与对应的叶面积指数的经验线性等；n2个检验样本对各吸收峰的最佳模型进行检验，查看预测的叶面积指数和实测的叶面积指数的相符程度；(8)选择预测的最佳模型应用整个高光谱图像，实现对区域内的叶面积指数的遥感填图，观察填图的效果与实际效果的偏差情况。
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公开(公告)号：CN108038856A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711403183.1
申请日：2017-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于改进多尺度分形增强的红外小目标检测方法。传统基于分形特征增强的红外小目标检测算法具有计算复杂度高的问题。本发明利用多尺度区域内像素的最大值与最小值的差作为一种度量，然后采用其区域平均值获得每点像素的多尺度分形特征向量，通过定义的新的显著性度量准则来评价每点像素的显著性，最后基于增强后的图像通过自适应阈值分割算法进行目标检测。本发明提出的方法降低了算法的计算量，提高了检测速度。
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公开(公告)号：CN105718856A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610020463.3
申请日：2016-01-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EEMD的车辆微动信号提取及分类方法。传统的模式识别方法无法满足在复杂环境，运动模式复杂情况下的精确分类。本发明首先利用EEMD将原始信号分解，由于轮式车辆与履带式车辆两者的微多普勒调制存在明显的差异，为了进一步确定分解后的各个本征模函数对应的是那一部分信号，对其进行相关性分析，也进一步的验证了EEMD分解的有效性。通过提取了四种特征，分别为IMF1高频段的信号强度，各个IMF之间的离散度，IMF1高频段的波动程度，IMF2车身主体部分的幅度极大值。最后采用支持向量机进行目标分类识别。本发明所提供的算法提高了车辆的识别率且对不同运动状态具有稳健性。
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