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公开(公告)号：CN118446899A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410897395.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州电子科技大学舟山同博海洋电子信息研究院有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于层级感受野Transformer的图像超分辨率方法，该方法首先将低分辨率图像输入到浅层特征提取模块，通过卷积层提取得到浅层特征。其次将浅层特征输入到由若干个HRT模块级联而成的深层特征提取模块，得到深层特征。最后将浅层特征和深层特征分别输入图像重建模块，将两个重建模块的输出相加后得到高分辨率图像。本发明大幅提升了图像超分辨率重建的效果，具有广泛的应用前景和显著的实用价值。
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公开(公告)号：CN118446899B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410897395.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州电子科技大学舟山同博海洋电子信息研究院有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于层级感受野Transformer的图像超分辨率方法，该方法首先将低分辨率图像输入到浅层特征提取模块，通过卷积层提取得到浅层特征。其次将浅层特征输入到由若干个HRT模块级联而成的深层特征提取模块，得到深层特征。最后将浅层特征和深层特征分别输入图像重建模块，将两个重建模块的输出相加后得到高分辨率图像。本发明大幅提升了图像超分辨率重建的效果，具有广泛的应用前景和显著的实用价值。
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公开(公告)号：CN119851117A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411820813.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/40 , G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/091 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于对象性度量的视频建筑物检测方法，该方法首先从视频中以固定帧率提取图像并预处理，然后利用二值化赋范梯度对象性度量算法在图像中提取潜在的对象区域，得到区域数据。其次使用深度主动学习算法，基于区域数据，进行场景的特征学习。然后利用流形正则化算法对特征学习到的特征进行选择与分类,得到视频建筑物检测结果，并定义优化目标函数。最后基于优化目标函数，对深度主动学习算法、流形正则化算法和分类器进行训练，并测试。本发明能够高效地从图像中自动提取出具有高度对象性的重要区域，从而避免了冗余信息的干扰，提升了建筑物检测的语义精度。
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公开(公告)号：CN119832630A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411824257.9
申请日：2024-12-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于人类视觉启发的复杂运动感知方法，该方法首先捕捉运动过程中的运动员图像，通过评估图像区域的语义和视觉重要性识别关键图像区域，其次动态处理关键图像区域的区域特征。然后对动态处理后的区域特征，采用低秩主动学习技术，经过优化目标函数，得到优化图像区域。最后使用支持向量机SVM对优化图像区域进行分类，得到运动感知结果。本发明能够在保证更好的计算效率的同时确保提取的关键区域具有视觉显著性，显著提升了在复杂运动环境中的表现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119814826A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411949126.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/104 , H04L67/1097 , H04L41/00 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种空地协同车联网分布式数字孪生服务可信共享方法，该方法首先根据空地协同交通数据类型，对车联网分布式数字孪生系统运行数据分级封装和存储。其次使用权威随机均衡共识算法，由空地协同车联网的分布式边缘数字孪生系统对数据生成的区块进行共识并上传区块链。最后在边缘数字孪生系统向远程数字孪生系统请求孪生服务，通过有向无环图区块链和星际文件系统对服务记录验证，实现空地协同车联网分布式数字孪生系统中各边缘数字孪生系统间服务的可信共享。本发明确保空地协同车联网分布式数字孪生系统的运行数据在跨节点共享中的真实性和防篡改能力，提升大规模数据的存取效率，为车联网与无人机协作提供技术支持。
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公开(公告)号：CN119558238A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411641143.0
申请日：2024-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/32 , G06N5/022 , G06F40/284 , G06F16/901 , G06F30/3308
Abstract: 本发明公开了一种硬件安全漏洞知识图谱辅助的Verilog安全代码生成方法及装置，该方法首先根据用户输入的硬件代码生成任务的自然语言描述，将硬件代码生成任务分解为若干子任务，提取信号、状态转换和电路代码示例。其次获取硬件安全漏洞数据，自顶向下构建硬件漏洞安全知识图谱。然后根据子任务的自然语言描述、信号、状态转换和电路代码示例生成Verilog代码。最后基于硬件漏洞安全知识图谱，对Verilog代码进行安全漏洞检测并修复安全漏洞，生成安全Verilog代码。本发明提升了硬件代码生成的效率和安全性，同时具备灵活性和扩展性，并降低了实施复杂性。
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公开(公告)号：CN119538575A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411687593.3
申请日：2024-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种驾驶员实时状态感知的跟驰行为智能建模方法及系统，具体包括如下步骤：(1)数据获取，采集实际道路中车辆的行驶数据，需要获取的数据包括当前车辆与前方车辆的速度、位置变化信息以及相对间距的变化信息；(2)数据筛选和处理，对步骤(1)中获取的数据进行筛选，选出在一条道路上具有跟随特性的车辆历史数据；(3)通过方法在Matlab中构建出相应的仿真环境；(4)通过以下状态变换方法，在Matlab模拟仿真环境中通过不断地状态变化模拟驾驶员的真实驾驶情况。该方法在跟驰模型中加入了对人为因素的考虑，从而确保跟驰的准确度。
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公开(公告)号：CN119299075A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411125183.X
申请日：2024-08-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RISC‑V的SM4算法加速计算方法，包括如下步骤：步骤1、获取相对应的明文和密钥数据；步骤2、基于RISC‑V平台搭建一个SM4算法计算器，在SM4算法加速器中设置数据处理区和算法优化区；步骤3、将明文和密钥数据作为输入，通过数据处理区将输入的明文和密钥数据进行保存并预处理，同时通过用于运行SM4算法的系统生成初始化向量，并得到系统运行的计数器值；步骤4、所述算法优化区读取密钥数据和系统参数并执行密钥扩展算法，将扩展后的密钥进行保存；步骤5、所述算法优化区将扩展后的密钥和计数器值作为输入数据并将其与执行加密算法，从而对SM4算法的轮函数操作进行加速处理。该方法解决硬件实现SM4算法时，处理数据能力低效的问题。
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公开(公告)号：CN119743743A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411891018.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的车联网数字孪生信任评估方法，该方法首先通过基站计算车联网数字孪生网络中每个节点的节点组合信任值和权威组合信任值。其次基站根据权重结合节点组合信任值与权威组合信任值，生成每个节点的综合信任值。最后基站将综合信任值连同时间戳或校验信息打包为新区块并添加到区块链上，完成车联网数字孪生信任评估。本发明确保信任评估的精准性与可靠性，有效排除恶意节点的干扰，保证推荐信任值的公平性和准确性。
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