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公开(公告)号：CN117911718A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311807195.6
申请日：2023-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于多尺度交互的轻量级显著目标检测方法。首先获取数据集；构建基于多尺度交互的轻量级显著目标检测网络主干；网络沿用HRNet的网络结构，包括Stem模块、transition模块、尺度建模模块和交叉感知模块；通过确定的数据集对构建的轻量级显著目标检测网络进行训练；通过训练好的轻量级显著目标检测网络实现显著目标检测。本发明对Lite‑HRNet网络结构重新设计，大大减轻了融合模块的计算复杂度，融合部分和输出部分使用本发明提出的尺度建模模块和交叉感知模块有效进行了多尺度信息的提取和融合，结合了通道注意和空间注意，有效保证了模型的精度，同时大大减轻了模型的重量。
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公开(公告)号：CN117218176A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311052744.3
申请日：2023-08-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 王磊 , 朱尊杰 , 薛安克 , 赵思成 , 孙垚棋 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 王帅 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨
IPC: G06T7/593 , G06T15/00 , G06T17/00 , G06N3/0895 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于NeRF生成数据的立体深度估计方法。首先对N个室内物体进行扫描，采集双目红外图像，每次扫描数据不含重复的物体；然后训练NeRF模型，得到任意角度的红外图像；再进行数据集预处理；最后确定并训练立体深度估计模型。本发明结合d435i深度传感器和NeRF模型，仅使用采集的红外图像，经过NeRF渲染生成任意角度的红外图像立体对，通过深度学习算法，得到预测的深度图。相较于传统经典算法，大大降低了数据收集的难度和成本，也避免了过度平滑、边缘增肥等问题。
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公开(公告)号：CN117029858A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311052725.0
申请日：2023-08-21
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于改进式蚁群算法的外卖员路径规划系统及方法。本发明系统包括订单信息授权模块、外卖员当前位置获取模块、商家及配送位置获取模块、路况匹配模块、外卖员配送路径规划模块和外卖员配送路径导航模块。相比于外卖员自行寻找配送路径，本发明专利提出的外卖员路径规划系统通过小程序获取外卖员订单信息，系统将外卖员位置以及商家位置和订单配送位置与地图上的路况信息进行对应，并且通过改进式遗传算法对外卖员配送路径进行规划。同时系统及时更新订单信息，及时对路径进行重新规划，提高了外卖员配送的效率。
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公开(公告)号：CN118196388A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410359770.9
申请日：2024-03-27
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积的轻量级遥感图像显著目标检测方法，通过使用经过轻量化修改后的卷积神经网络，降低参数和计算复杂度，提高网络的推理速度；通过使用增强模块分别在空间和通道维度上对编码器特征进行增强，使其包含更准确信息；通过解码器模块逐步融合增强后特征，恢复特征图尺度，得到最终预测图。本发明模型拥有更小的参数量和计算复杂度，降低了对计算资源的需求，加快了推理速度，可以满足在边缘设备上进行实时运行的需求，生成的遥感图像显著性预测图更加准确。
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公开(公告)号：CN117097997A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311052724.6
申请日：2023-08-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 曾龙健 , 吴旭 , 金颖杰 , 江涛 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 王帅 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成
Abstract: 本发明公开了一种反向图像信号处理的噪声图像合成方法，首先构建噪声形成模型；然后估计噪声参数。记录两个原始图像序列即平场帧和偏置帧来估计由模拟和数字增益组成的整体系统增益K和噪声源；为了噪声形成模型能模拟多种ISO设置下的真实情况，对联合参数分布进行建模，以便以耦合的方式对噪声参数进行采样；最后完成噪声图像合成。本发明能够合成真实的噪声原始数据，更好地匹配噪声形成的潜在物理过程。本发明极大地提升了合成数据集地真实性；噪声参数校准方法可以校准多种相机的噪声参数，使合成数据集能模拟不同相机拍摄的真实图片，使通过该数据集训练的模型能具有很好的泛化性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117058400A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311018632.6
申请日：2023-08-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 曾龙健 , 金颖杰 , 吴旭 , 江涛 , 王帅 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵
IPC: G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种微光RAW图像端到端训练的特征提取方法。首先构建包含具有基本像素对像素对应关系的图像对的大规模数据集；然后构建基于L2‑Net网络的深度学习框架(LowerFeat，确定损失函数；再通过构建的大规模数据集对LowerFeat进行训练；最后通过训练好的LowerFeat实现特征提取。本发明提出了LowerFeat框架，该框架以端到端的方式输出RAW格式图像的局部特征检测和描述，能可靠地提取足够的关键点，同时抑制具有不显著和噪声敏感特征的区域。
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公开(公告)号：CN119048831A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411176202.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种通过不确定性检测OOD样本的方法，首先进行数据集获取及预处理；然后构建并训练用于OOD检测的图像分类模型；设计OOD检测器，通过计算OOD样本的拒绝域R进行对OOD样本的检测；最后将待检测的图片输入训练好的骨干网络中提取特征，通过设计的OOD检测器实现OOD样本检测。本发明通过特征空间中的距离作为计算不确定性的参数，提供了不同视角下的OOD检测算法；不局限于通过单个类的距离来检测OOD样本，本算法对于信息的利用更加全面，充分利用了模型对于OOD样本的敏感性。
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公开(公告)号：CN118397016A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410620967.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/10 , G06T17/00 , G06F18/23 , G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，更具体地说，本发明涉及基于结构先验的室内场景布局估计方法，方法包括，步骤1、重采样点云模型；步骤2、提取平面与分割结构；步骤3、生成立面候选段；步骤4、聚类基于可扩展图的房间；步骤5，基于步骤1至步骤4的所得进行轮廓墙的优化，在候选段中选择子集，生成完整的平面布局图。本发明显著降低了重建的拓扑复杂度，消除了不同房间之间墙候选段的相互影响，进而提高了重建的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN117176323A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311190771.7
申请日：2023-09-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密技术的平均值共识方法。本发明引入同态加密，利用同态加密可以使各节点除自己所拥有数据外仅能接收来自邻居节点的统一公钥加密后的数据，各节点对自己得到的密文进行计算之后，再由受信人(私钥持有者)收集各节点计算后的密文并用自己的私钥解密。由于同态加密下除密钥持有者外的所有节点均无法获得明文信息，保证了信息安全性。只要受信人是可信的，就可以确保好奇的节点无法确定特定节点的值是多少，而仅能知道初始值的平均值。
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公开(公告)号：CN117104225A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311179386.2
申请日：2023-09-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 陈曦妍 , 翟春杰 , 陈慧勤 , 尹克 , 王博 , 陈楚翘 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 王帅 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 张继勇 , 李宗鹏
Abstract: 本发明公开了一种基于参数在线辨识的智能汽车协同编队节能控制方法。首先基于无迹卡尔曼滤波辨识获取车辆惯性参数；然后基于辨识参数建立电动汽车的三阶动力学模型和功率模型并设计分布式自适应滑模控制器；再确定控制目标，最后构建基于模型预测控制的车队参考轨迹优化问题，实现巡航节能控制。本发明相比于其他控制方法，考虑了惯性参数的实时辨识，能够有效地保证数据的实时性和准确性，主要利用模型预测控制，能够有效地提高车辆队列的燃油经济性，并保证车辆队列的内部稳定性和弦稳定性。
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