公开(公告)号：CN119576557A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411655809.8

申请日：2024-11-19

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王雅菲 ,  潘伟航 ,  林彬彬 ,  何晓飞 ,  蔡登

IPC: G06F9/50 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于安全强化学习的云资源动态调度方法，包括：将每个应用需求抽象为一个有向无环图，每一个作业阶段用节点表示，每一条边表示作业阶段之间的数据依赖；将计算资源的动态调度问题建模为马尔科夫决策过程，构建强化学习策略模型，定义状态、动作和奖励；强化学习策略模型包含图神经网络和决策网络，决策网络接收图神经网络的输出，并生成选择调度的任务节点和资源分配上限；以奖励最大化为目标对强化学习策略模型进行训练；训练完成后，对于当前时间步，结合实时获取的计算集群的状态，按顺序计算每一个决策步要调度的任务节点和实际分配的计算资源。利用本发明，可以实现更高效的资源调度，提高了计算资源的利用效率。

公开(公告)号：CN119166779A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411254720.0

申请日：2024-09-09

Applicant: 浙江大学

Inventor： 董黄莹 ,  林彬彬 ,  潘伟航 ,  蒋超慧 ,  蔡登

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F40/186 ,  G06F30/12

Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的CAE求解器文件格式通用转换系统，包括LLM分析转换模块，应用ChatGLM理解转换指令，查询调用知识存储模块并结合文档知识图谱生成目标文件内容；知识存储模块，存储CAE求解器的文件格式模板、文档知识图谱等；图检索模块，快速索引文件格式转换任务过程中当下主题格式转换相关的文档知识图谱子图，结合转换算法定位转换任务关键词主题；转换算法模块，实现文档知识图谱中新转换路径的构建与存储、结合图检索模块实现转换任务关键词主题的确定与定位，完成转化内容填充。利用本发明，能够解决传统CAE求解器文件格式转换中开发技术门槛高、可扩展性差、进行1转N与N转1困难、转换后需要大量人工干预校核等问题。

公开(公告)号：CN119090917A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411209061.9

申请日：2024-08-30

Applicant: 浙江大学

Inventor： 戴宇晗 ,  王闻箫 ,  林彬彬 ,  蔡登

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/75 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时间记忆和GNN的多目标跟踪方法，包括训练LSTM、GhostNetV3、GCN模型，使用预训练的YOLOX对视频的每一帧进行目标检测得到检测框；将每一个跟踪到的方框送入对应的LSTM网路中得到预测框，拿YOLOX得到的检测框和LSTM得到的预测框做匹配，对当前帧的目标检测结果进行分类，分别做不同的处理；本发明使用YOLOX作为检测器、使用LSTM来进行预测、使用GCN高效地处理多节点之间复杂的关系，使用GhostNetV3保证特征提取效果的同时降低计算复杂度，使本发明方法在保证运行精度的前提下，能更快提取出特征，仍然保持着较高的帧率和舒适的视觉效果。

公开(公告)号：CN118967809A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411020512.4

申请日：2024-07-29

Applicant: 浙江大学

Inventor： 周杰 ,  武伯熹 ,  蔡登 ,  何晓飞

IPC: G06T7/73 ,  G06T7/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于固定标识物视觉检测的无人机位姿估测方法及系统，包括以下步骤：(1)搭建深度模型，使用机场跑道图像进行目标检测训练；(2)使用深度模型进行推理，输入机载相机拍摄的机场跑道图像，输出跑道角点坐标；(3)通过后处理过滤筛选，得到置信度较高的角点；(4)使用消影点算法解算得到当前位姿状态；(5)使用正交迭代算法对位姿状态进行优化，得到机载相机的最终位姿结果。利用本发明，可以对现有的位姿估计方案进行优化，提升算法的精确度、泛化性和稳定性。

公开(公告)号：CN117152262A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310906810.2

申请日：2023-07-24

Applicant: 浙江大学

Inventor： 曹晨 ,  王闻箫 ,  蔡登

IPC: G06T7/80 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于自动驾驶的端到端相机与激光雷达标定方法，包括：(1)对点云数据根据3D编码器进行层次化特征提取；(2)对图像数据根据2D编码器进行层次化特征提取；(3)根据点云和图像特征进行注意力融合，得到加权点特征；(4)将点云编码器得到的层次化特征和加权点特征输入到层次化解码器，得到逐点特征；(5)对逐点特征根据两层共享感知机预测该点是否位于相机视锥范围内，输出一个二分类结果；(6)对逐点特征根据另外两层共享感知机预测该点的标定结果；(7)根据二分类结果对标定结果进行过滤，对过滤后的标定结果进行聚合得到最终的相机与点云之间的标定参数。本发明可以避免流水线模式造成的误差累积，提高标定精度。

公开(公告)号：CN116863207A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310750086.9

申请日：2023-06-21

Applicant: 浙江大学

Inventor： 李天质 ,  武伯熹 ,  林彬彬 ,  何晓飞 ,  蔡登

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的图像分类方法，包括：(1)构建一个深度神经网络作为第一深度模型；(2)将构建的第一深度模型在图像训练集上进行训练；(3)提取训练好的第一深度模型中的网络骨干部分，在每层的输出后加入辅助分类头，随机初始化辅助分类头，构成第二深度模型；(4)冻结网络骨干部分，训练辅助分类头；(5)构建一个包含每层辅助分类头的深度神经网络，进行随机初始化，构成第三深度模型；(6)逐层训练第三深度模型，利用第二深度模型每层辅助分类头的输出作为监督；(7)提取第三深度模型的骨干部分以及最后一层辅助分类头，进行图像分类。利用本发明，可以提升训练模型的优化能力，提高图像分类的效果。

公开(公告)号：CN116645575A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310633481.9

申请日：2023-05-31

Applicant: 浙江大学

Inventor： 魏直晟 ,  武伯熹 ,  王闻箫 ,  林彬彬 ,  蔡登 ,  何晓飞

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/25 ,  G06V20/58 ,  G06T7/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图像点云互信息的交通指示灯半自动化标注方法，包括如下步骤：(1)收集交通指示灯数据集，预处理后进行数据标注和增强；(2)使用步骤(1)的数据训练一个目标检测模型，所述的目标检测模型采用改进的加入锚定框优化和注意力机制的YOLOv4模型；使用训练好的目标检测模型对道路视频图像进行检索，找到含有道路交通指示灯的图片；(3)通过激光雷达和相机的联合标定，将2D图像的像素点反投影到激光雷达坐标系的3D点云数据；(4)人工对自动标注出的红绿灯位置进行校验和修正。利用本发明，有助于提升高精度地图制作效率和精确度，为自动驾驶系统提供了更精确的交通指示灯定位信息。

公开(公告)号：CN116310720A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310202582.0

申请日：2023-03-06

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陈蔚 ,  王闻箫 ,  蔡登

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于幅值冷却与可变分组变换器的图像目标检测和语义分割方法，包括：(1)将输入图片划分为若干小块，分别进行嵌入并添加位置编码；(2)将得到的输入向量通过若干串行的可变分组的注意力模块和幅值冷却模块，得到图像表征；(3)将图像表征通过块融合模块，得到降采样的图像表征；(4)将步骤(2)～(3)作为一个阶段，串行地堆叠多阶段，得到层次化的图像表征；(5)将层次化的图像表征输入到目标检测和语义分割相应的任务头中，训练模型；(6)将采集的图片处理后输入训练好的模型中，针对目标检测或语义分割分别输出结果。本发明具有更高的目标检测和语义分割处理速度、更稳定的训练过程以及更快的模型收敛速度。

公开(公告)号：CN111930930B

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202010663601.6

申请日：2020-07-10

Applicant: 浙江大学

Inventor： 潘浩杰 ,  蔡登 ,  杨荣钦 ,  周鑫 ,  王睿 ,  刘晓钟

IPC: G06F16/34 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种基于商品方面对齐的抽象式评论摘要生成方法，包括：(1)获取商品评论数据，对商品下的评论进行划分，筛选出低质量评论和高质量评论，并用方面对齐的方式将筛选出的评论构建成多评论摘要数据集；(2)建立一个序列模型，所述的序列模型包含基于循环神经网络的编码器、解码器和注意力机制；同时加入基于方面的注意力机制；(3)利用多评论摘要数据集对序列模型进行训练，直到模型收敛；(4)使用训练好的模型进行评论摘要生成任务，输入商品的评论后，自动生成摘要。利用本发明，能够高效地构造(评论集，摘要)对用于神经网络模型训练，大大地降低了人工标注的成本；训练出来的模型够生成高质量的多评论摘要。

公开(公告)号：CN112116030B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202011091695.0

申请日：2020-10-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 郭嘉 ,  蔡登 ,  何晓飞 ,  陈铭浩 ,  胡尧 ,  朱琛

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于向量标准化和知识蒸馏的图像分类方法，包括以下步骤：(1)构建并训练一个教师模型，所述教师模型采用深度卷积神经网络；(2)构建一个比教师模型小的学生模型，所述学生模型也采用深度卷积神经网络；(3)使用蒸馏损失函数对学生模型进行训练，在训练过程中，对学生模型和教师模型输出的概率编码向量进行标准化；(4)将待分类的图像输入训练好的学生模型，进行分类预测。利用本发明，能够在不引入额外参数及计算开销的情况下，提升学生网络的性能，提高图像分类精度。