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公开(公告)号：CN119810473A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510001577.2
申请日：2025-01-02
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 基于多尺度注意力机制的红熟期番茄果实采摘关键点检测方法和装置，其方法包括如下步骤：包括如下步骤：对于拍摄图像进行预处理得到数据集，构建YOLOv8‑pose模型主干网络，在模型中添加LSKA注意力机制模块，使模型更加关注目标本身；修改网络结构中的neck部分，引入BiFPN模块，完成不同尺度和层次之间的双向信息流动；训练该网络模型，用训练好的模型对测试数据集进行检测。本发明提高了红熟期番茄果柄和果实检测的准确性，降低了模型出现漏检和误检的几率；解决了模型随着网络深度加深，训练的收敛速度回变慢，性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN116824205A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310378988.4
申请日：2023-04-11
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 一种基于注意力多源特征融合的食用菌杂菌检测方法，包括：1.采集温度、湿度、CH4、H2S、NH3和图像数据，归一化数据集提升收敛速度；2.构建主干网络ResNet50，利用残差结构较强的特征提取能力来提取视觉特征；3.构建MLP，利用该网络对连续数的有效处理，提取传感器特征；4.设计特征融合网络，自注意力机制分别计算图像和传感器特征的注意力，交叉注意力机制学习图像和传感器特征之间的相关性，有效地融合两种特征；5.使用Softmax分类，处理融合后的特征信息并映射分类；6.使用交叉熵损失函数评估模型；7.采用迁移学习，加载模型的预训练权重并进行微调，以加快模型的训练速度和提高模型的准确性；8.用训练好的模型对杂菌进行检测。
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公开(公告)号：CN111787494B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010371348.7
申请日：2020-05-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于微服务的短信发送可靠方法，以微服务的方式将短信发送模块进行单独的设置，进行独立部署，与其他功能模块通过消息队通信，模块通过注册中心注册功能，调用模块通过注册中心发现指定服务，该方法包括以下步骤：1)消费消息队列内容；2)短信组装；3)直接回调消费成功加入内部消息队列；4)多渠道短信对接；5)第三方短信发送渠道结果回调。本发明提供了一种基于微服务的短信发送可靠方法，提高了大批量短信发送的性能并且提高了短信发送的可靠性。
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公开(公告)号：CN113487548A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110726963.X
申请日：2021-06-29
Applicant: 嵊州市浙江工业大学创新研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T5/00 , G06K9/32 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于YOLO‑v3的产品缺陷检测方法，通过高清摄像头给每个产品拍摄设定数量张数的张图像，并将图像发送到边缘服务器；对于上传的图像，边缘服务器将图层进行预处理后交给神经网络，基于YOLO‑v3的目标检测网络会对图像进行识别检测方向、检测区域以及边缘梯度阈值，并对可疑区域进行框定，产生预警信息，并标注出可疑区域方便针对性的进行处理。本发明解决了传统的工业生产管理中落后的人工预防方式，节省了人力成本，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN112118583A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010804320.8
申请日：2020-08-12
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于目标覆盖的可充电小车移动最优路径规划方法，包括以下步骤：(1)、构建网络模型并根据网络中传感器节点和覆盖目标的位置构建网络图；(2)、构造互不相交覆盖集；(3)、从互不相交覆盖集中选出关键覆盖目标tj，实现区域内的目标都能被覆盖；(4)、调度关键目标的覆盖目标集实现最大化网络寿命；(5)、在网络区域中心部署基站BS，引入移动充电小车MC，对覆盖目标集中的传感器节点进行无线充电。本发明通过联合考虑目标覆盖问题和传感器节点能量问题，确保目标全覆盖的条件下，进行最大化覆盖目标的传感器节点的同时最大化网络寿命，在此基础上引入移动充电小车MC。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110189327A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910297397.8
申请日：2019-04-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，包括如下步骤：S01：图像采集标注；S02：图像预处理；S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征由邻域信息，纹理和光照不敏感特征组成；S04：构建结构化随机森林编码器：使用结构化标签代替随机森林分类的二值标签，构建结构化随机森林编码器；S05：特征编码重构：通过结构化随机森林编码器对上述提取特征进行编码重构，得到新的特征；S06：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型；S07：眼底视网膜血管分割：对需要分割的图像提取结构化随机森林编码特征，输入随机森林分类器，得到分割完成的血管图像。
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公开(公告)号：CN103113175B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201310044502.X
申请日：2013-02-04
Applicant: 浙江工业大学
IPC: C07B41/06 , C07C45/36 , C07C45/34 , C07C49/76 , C07C49/807 , C07C49/84 , C07C67/29 , C07C69/157 , C07C49/80 , C07C49/78 , C07C49/403 , C07C49/395 , C07C49/04
Abstract: 本发明公开了一种钯催化氧化烯烃生成甲基酮的方法，所述方法包括：以烯烃化合物为原料，所述的烯烃化合物的结构如（I）、（II）或（III）所示，以空气或氧气为氧化剂，醋酸钯为催化剂，苯醌和亚硝酸钠为助催化剂，酸为引发剂，在反应溶剂中充分反应，制得相应的结构如（IV）、（V）或（VI）所示的甲基酮化合物。本发明方法反应条件温和、高效高选择性、对环境友好。
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公开(公告)号：CN119810423A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510001578.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455
Abstract: 基于渐进式多尺度特征融合的RGB‑D显著性检测方法，包括：1)获取训练和测试该任务的RGB‑D数据集。2)选择双流Swin‑Transformer模型为主干网络，提取模型训练时四个阶段的RGB特征和深度特征。3)通过交叉注意融合模块得到四个阶段的跨模态融合特征。4)利用空间渐进融合模块，将四个阶段的跨模态融合特征聚合成最终的解码特征。通过三个权重融合模块，将前三个阶段的跨模态融合特征依次融入解码特征中。5)在每个权重融合模块后，利用渐进卷积模块对权重融合后的特征图进行特征提取。将最后一个渐进卷积模块的输出特征图作为RGB‑D显著性目标检测的结果。本发明自带的自注意力机制可以直接建模特征图上不同位置之间的关系，而不受距离限制，从而有效捕捉图像中长距离的依赖关系。
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公开(公告)号：CN118133084A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410293646.7
申请日：2024-03-14
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F18/24 , G06Q10/04 , G01W1/10 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开一种基于分层图卷积网络的无监测站区域空气质量预测方法和装置，其方法通过以下步骤实现：首先，定义研究集合并收集输入数据；随后，进行数据预处理并构建输入特征；接着，构建多视图空气质量近似模块和分层图卷积网络；然后，引入时间因果注意卷积模块；最后，划分数据集、计算损失函数并对模型进行训练及性能评估。本发明成功克服了无监测站区域空气质量细粒度预测的挑战，提供了一种在京津冀地区经实验验证、性能优越的精准预测方法。与现有技术相比，本发明显示出更佳的预测性能，能有效协助城市空气质量预测系统的决策和管理，为控制空气污染贡献力量。
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