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公开(公告)号：CN117475408A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311436568.3
申请日：2023-10-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于智能辅助驾驶的交通标志小目标检测方法，以及实现该方法的装置。本方法将交通标志小目标图片输入改进后的YOLOv5s模型中，通过Backbone中的空洞卷积扩大较低层次特征图在原图中的感受野，为后续检测提供更多的信息，利用特征金字塔融合不同层次的特征图，然后利用检测层输出小目标的位置和分类信息。在检测层中引入了注意力机制，使用精确的位置信息对通道关系和远程依赖性进行编码，实现坐标信息嵌入和坐标注意生成，使模型更准确地定位感兴趣的对象。本方法能够有效提高对于交通标志小目标检测的精度，且检测速度也能够满足移动端检测的实时性需求。
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公开(公告)号：CN113792177B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110896688.6
申请日：2021-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于知识引导深度注意力网络的的场景文字视觉问答方法。本发明步骤：1、数据预处理及数据集的划分，2、构建问题的语言特征，3、构建图像的物体综合特征，4、获取图像的文本综合特征，5、构建前预测词的特征，6、构建相对空间关系特征，7、构建相对语义关系特征，8、构建深度神经网络，9、损失函数，10、训练模型，11、网络预测值计算。本发明通过建模物体对象和文本对象间的相对空间关系特征、前预测词和文本对象的相对语义关系特征，得到先验知识关系，并深度堆叠知识增强自注意力网络层数来获得更加丰富的信息，相比于先前基于卷积神经网络和构建对象间浅层关系的方法性能有了很大提升。
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公开(公告)号：CN118608446A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410143211.4
申请日：2024-02-01
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州汇萃智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T3/02 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了基于过滤剪枝的化纤丝饼外观缺陷检测网络压缩方法，包括：S10，利用稀疏性正则化对γ系数进行处理，使其互相之间区分开；S20，识别预设阈值外的通道，即不重要的通道，裁剪不重要的通道；S30，裁剪后，即获得一个轻量化网络模型，再进行微调得到与原始网络模型精度相似度在阈值内的检测模型。本发明采用剪枝技术，对神经网络模型进行轻量化处理，在保证检测精度不会发生太大变化的同时，去除网络中不必要的网络结构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118243691A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410143531.X
申请日：2024-02-01
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州汇萃智能科技有限公司
IPC: G01N21/892 , B07C5/34 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06V10/12 , G01N21/88 , G01N21/01
Abstract: 本发明公开了化纤丝饼外观图像数据采集及处理方法，包括以下步骤：S10，化纤丝饼上线；S20，传感器感应及相机获取图像：当化纤丝饼随化纤丝饼托盘移动到相机组指定工位时，触发相应信号，以控制相机等获取目标化纤丝饼外观图像；S30，图像处理：对采集到的绊丝缺陷的化纤丝饼图像进行图像增强处理；S40，检测判断：对采集到的化纤丝饼外观图像进行缺陷检测判断；S50，输出结果及自动分流：根据检测结果，输出该化纤丝饼是否为合格品，并将化纤丝饼所有的检出图进行保存，如果该化纤丝饼存在缺陷，也会将此缺陷标注于对应图像的对应缺陷所在位置。本发明在图像采集、图像处理、检测判断和输出分流各环节均作出了有效改进，缺陷检测率显著提高。
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公开(公告)号：CN117934372A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311730720.9
申请日：2023-12-15
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州汇萃智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于图像处理的缺陷特征强化方法，通过增强局部区域的对比度，从而增强图像局部细节特征的可视性；计算映射插值函数之前利用限制对比度的方法，在不改变图像灰度图面积的前提下，对直方图进行裁剪再分配操作。本发明使用限制对比度自适应直方图均衡化方法对数据集进行强化后，能够有效的强化化纤丝饼绊丝缺陷的目标特征，并提升最终化纤丝饼绊丝缺陷检测的准确率。
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公开(公告)号：CN117436123A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311460758.9
申请日：2023-11-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了基于生成对抗网络的物流车辆轨迹隐私保护方法及装置。该方法首先对训练集和提取停留点后的需要保护的轨迹数据进行轨迹编码。然后使用编码后的训练集来训练生成对抗网络模型，编码后的需要保护的轨迹数据输入到训练后的模型中得到多批轨迹中各坐标点的经纬度混淆值。接着对每个停留点从多批经纬度混淆值中根据指数机制来选择出最佳的一批中该停留点的经纬度混淆值作为确定后的轨迹。最后将确定后的轨迹中各坐标点的经纬度混淆值加上原始轨迹数据各坐标点的经纬度来实现混淆。本发明能个性化地对原始轨迹数据进行混淆以达到隐私保护的效果，即使算法程序泄露了，攻击者也无法从混淆后的轨迹数据还原出原始轨迹数据。
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公开(公告)号：CN113792177A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110896688.6
申请日：2021-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识引导深度注意力网络的的场景文字视觉问答方法。本发明步骤：1、数据预处理及数据集的划分，2、构建问题的语言特征，3、构建图像的物体综合特征，4、获取图像的文本综合特征，5、构建前预测词的特征，6、构建相对空间关系特征，7、构建相对语义关系特征，8、构建深度神经网络，9、损失函数，10、训练模型，11、网络预测值计算。本发明通过建模物体对象和文本对象间的相对空间关系特征、前预测词和文本对象的相对语义关系特征，得到先验知识关系，并深度堆叠知识增强自注意力网络层数来获得更加丰富的信息，相比于先前基于卷积神经网络和构建对象间浅层关系的方法性能有了很大提升。
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公开(公告)号：CN118097176A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410066532.9
申请日：2024-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州汇萃智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于添加注意力机制改进检测网络模型的方法，S10，通过全局平均池化层将图像进行分解，分别沿水平坐标方向及垂直坐标方向对图像进行压缩编码，生成两个不同坐标方向的图像特征编码；S20，通过卷积方式进行聚合，生成中间特征图f；S30，基于空间维度将f切分得到两个单独的向量，随后使用两个不同的卷积核将这两个向量的尺寸进行转换，得到与最开始的输入一样的通道数；S40，对尺寸转换过的两个向量gh及gw进行处理即可得到包含位置信息的注意力权重，然后作用于原图像特征图。本发明使用注意力模块对原有网络模型进行改进后，更加聚焦于化纤丝饼绊丝缺陷所在区域，有效提升网络训练效果和化纤丝饼绊丝缺陷检测的准确率。
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