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公开(公告)号：CN116485835A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210876001.7
申请日：2022-07-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/277 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了目标跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取带目标框的图像，以得到待跟踪图像；将所述待跟踪图像输入至目标跟踪模型内进行目标跟踪，以得到跟踪结果；输出所述跟踪结果；其中，所述目标跟踪模型包括带有双向LSTM算法的DeepSort模型，且所述目标跟踪模型使用广义交并比以及匈牙利算法进行级联匹配。通过实施本发明实施例的方法可实现减少DeepSort算法在非线性下使用卡尔曼滤波产生的预测误差，减少算法的漏检率，提升跟踪效果。
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公开(公告)号：CN114840171A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210301211.3
申请日：2022-03-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F7/548
Abstract: 本发明实施例公开了三角函数计算方法及装置。方法包括：设定每周期微旋转的次数为旋转次数；当标志位是设定值，初始化标志位；清零计数器，以得到计数器的当前值；当不是计算atan2时，初始化两个待输出的值，并设置输入的值；进行CORDIC运算以得到两个待输出的值以及更新后的输入的值；当计数器的当前值或更新后的输入的值满足要求，则确定更新后的输入的值满足设定的数值要求的最大计数，根据最大计数更新计数器的当前值；当计数器的当前值超过设定阈值或更新后的输入的值小于八，设置标志位为设定值，并输出待输出的值。通过实施本发明实施例的方法可实现提高三角函数计算效率，且降低三角函数计算的误差。
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公开(公告)号：CN117581811A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202210635638.7
申请日：2022-06-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了用于蜂箱的智能装置，该装置包括终端本体，终端本体包括壳体、采集单元、处理单元、控制单元以及传输单元，采集单元、处理单元、控制单元及传输单元分别置于壳体内，采集单元包括拾音器以及环境采集子单元，拾音器与处理单元连接；拾音器，用于采集蜂箱巢内蜜蜂的声音；环境采集子单元，用于采集蜂箱内的温度和湿度；处理单元，用于对拾音器的声音进行滤波以及特征的人工智能端侧识别，以得到滤波结果；控制单元，用于对滤波结果进行分析，以得到分析结果，并接收温度以及湿度；传输单元，用于传输分析结果、温度以及湿度。通过实施本发明实施例的装置实现自动采集蜂箱的温度和湿度，并采集蜜蜂声音，对采集的数据进行分析等，适用于所有应用场景。
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公开(公告)号：CN115410030A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210875967.9
申请日：2022-07-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/40
Abstract: 本发明实施例公开了目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取指定位置的待检测图像；将所述待检测图像输入至目标检测模型内进行目标检测，以得到检测结果；输出所述检测结果；其中，所述目标检测模型是通过在CenterNet网络的编码网络中加入可变形卷积且在解码网络中加入多特征融合模块形成的。通过实施本发明实施例的方法可实现适应在工厂环境下因为摄像头布置而引发的被检测对象形变能力，做到减少网络结构的计算量和网络参数的同时保证网络结构的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111507336A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010193160.8
申请日：2020-03-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于RISC-V的卷积神经网络的文字识别方法，本发明先搭建一个神经网络训练环境，然后设计一个基于mnist数据集的6层手写数字识别网络；输入图片，训练至设定的准确度，保存权重和偏置参数文件；设定RISC-V指令集的自定义指令类型和格式，根据预留指令编码空间设计指令，根据设定的指令格式和SIGMOD函数实现方法，设计具体的硬件加速电路；在FPGA上面导入硬件加速电路、权重和偏置参数文件，搭建RISC-V开发环境并完成自定义指令的添加；输入图片，使用硬件加速电路对图片中的数字进行识别。本发明实现对特定运算的指令级加速，加速部分神经网络推理运算，其可以迅速的将图片中的手写数字识别出来。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103955734B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410173056.7
申请日：2014-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K19/077
Abstract: 本发明公开了一种半有源发光定位电子标签，现有的电子标签无法满足使用寿命长和识别距离远的要求，本发明包括电源模块，天线模块、UHF芯片模块、处理器模块及发光定位指示模块，其中电源模块采用3.3V电源，天线模块的设计以偶极子天线和环形天线共同作用的双天线模式；该装置体积小，功耗低，由PCB板实现的UHF电子标签作用距离远；具备数据的采集、处理和存储功能；在UHF阅读器的作用下，能快速实现电子标签的读写及定位功能，同时具有低功耗、阅读距离远、可重复利用等优点。
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公开(公告)号：CN118100937A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311647604.0
申请日：2023-12-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种带可变增益预放大器的动态比较器，包括：可变增益预放大器、动态锁存比较器以及可变电流源模块；所述可变电流源模块与所述可变增益预放大器连接；所述可变增益预放大器与所述动态锁存比较器连接；所述可变电流源模块，用于提供不同的偏置电流至所述可变增益预放大器；所述可变增益预放大器，用于根据不同的偏置电流调整电压增益，以切换所述可变增益预放大器的不同工作模式；所述动态锁存比较器，用于输出比较结果。通过实施本发明实施例的动态比较器可实现调整可变增益预放大器的工作状态达到高功耗低噪声和低功耗高噪声两种工作模式，平衡比较器的噪声和功耗。
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公开(公告)号：CN116645597A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310442285.3
申请日：2023-04-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了异常蛋鸡识别方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取待识别高光谱图像；对所述待识别高光谱图像采用VCA算法以及傅里叶变换算法进行处理，以得到二维光谱特征图像；将所述二维光谱特征图像输入至所述识别模型内进行蛋鸡类型识别，以得到识别结果；输出所述识别结果。通过实施本发明实施例的方法可实现识别出低产蛋鸡，且提高识别准确率和效率。
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公开(公告)号：CN115544934A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211261395.1
申请日：2022-10-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/367
Abstract: 本发明公开了一种通用型双曲函数忆阻器电路模型，涉及数模电路技术领域，包括该电路模型包括集成运算放大器U1、集成运算放大器U2、集成运算放大器U3、集成运算放大器U4和乘法器U5，集成运算放大器U1、集成运算放大器U2和乘法器U5构成控制忆导的状态变量产生电路，集成运算放大器U1用于实现积分运算、反相加法运算和反相放大运算，将输出信号作为忆阻器等效电路的忆导控制信号；集成运算放大器U4主要实现对数运算、反向放大运算，得到需要的对数绝对值控制信号。该等效电路可以在不改变电路结构或者额外增加、电路的基础上实现三种双曲函数对应忆阻器数学模型的转化，使忆阻器模型的应用更加灵活。
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公开(公告)号：CN111507336B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010193160.8
申请日：2020-03-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V30/19 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于RISC‑V的卷积神经网络的文字识别方法，本发明先搭建一个神经网络训练环境，然后设计一个基于mnist数据集的6层手写数字识别网络；输入图片，训练至设定的准确度，保存权重和偏置参数文件；设定RISC‑V指令集的自定义指令类型和格式，根据预留指令编码空间设计指令，根据设定的指令格式和SIGMOD函数实现方法，设计具体的硬件加速电路；在FPGA上面导入硬件加速电路、权重和偏置参数文件，搭建RISC‑V开发环境并完成自定义指令的添加；输入图片，使用硬件加速电路对图片中的数字进行识别。本发明实现对特定运算的指令级加速，加速部分神经网络推理运算，其可以迅速的将图片中的手写数字识别出来。
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