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公开(公告)号：CN109635822B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201811494567.3
申请日：2018-12-07
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习编码译码网络的立体图像视觉显著提取方法，在训练阶段，构建深度学习编码译码网络，包括彩色通道输入层、视差通道输入层、编码网络框架、译码网络框架、输出层，编码网络框架由彩色通道编码部分和视差通道编码部分组成；然后将训练集中的左视点图像和左视点图像输入到深度学习编码译码网络中进行训练；多次训练后得到深度学习编码译码网络训练模型及最优参数；在测试阶段，将待预测的立体图像的左视点图像和左视点图像输入到深度学习编码译码网络训练模型中，并利用最优参数进行预测，得到人类注视预测图；优点是其提取的立体视觉特征符合显著语义，且其具有较强的提取稳定性和较高的提取准确性。
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公开(公告)号：CN110954296B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201911264835.7
申请日：2019-12-11
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G01M11/00
Abstract: 本发明涉及一种液芯光纤的光信号放大性能的检测方法及其检测装置，通过制备液芯光纤、测试液芯光纤的光学特性、信号光路的调节、泵浦光路的调节、合成聚焦光束、焦点对轴、比较装有不同液体的液芯光纤放大性能图，能够根据不同的液芯光纤的光普特性进行少量的参数调节，就能快速的检测和显示不同填充物的液芯光纤对于光信号的放大效果，从而高效的测定液芯光纤填充物的放大性能，进而快速识别和检测出性能优异的液芯光纤填充材料。
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公开(公告)号：CN109409380B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201810981210.1
申请日：2018-08-27
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于双学习网络的立体图像视觉显著提取方法，其将人类注视图、立体图像的左视点彩色图像和左视差图像构成训练集；然后在训练集的基础上利用VGG网络模型中的特征提取技术构建深度学习模型；接着以训练集中的人类注视图为监督，以训练集中的左视点彩色图像和左视差图像为输入参数，对深度学习模型进行训练；再将待视觉显著提取的立体图像的左视点彩色图像和左视差图像作为输入参数，输入到训练得到的模型中，得到待视觉显著提取的立体图像的视觉显著图像；优点是其能够快速的运行检测，并且具有较强的鲁棒性和预测准确性。
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公开(公告)号：CN110207849B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201910589886.0
申请日：2019-07-02
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G01K11/32
Abstract: 本发明公开了一种基于反射式长周期光纤光栅的温度传感器及测量方法。环形器的A端口经接收测试光的第一单模光纤和光源连接，B端口经第二单模光纤和长周期光纤光栅连接；测试光经第一单模光纤输入到环形器，B端口接收测试光后从B端口输出；第二单模连接光纤环形器的B端口并接收B端口输出的测试光第二单模光纤，第二单模光纤上中部形成有长周期光纤光栅并另一端连接反射单元，第二单模光纤在包层涂敷有聚合物，以聚合物所在的第二单模光纤和反射单元作为检测端并置于待测温区中；第三单模光纤与环形器的C端口连接并接收测试光。本发明的传感器制作方法简单、成本低、稳定性好，有助于推动光纤型传感器在传感领域的应用。
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公开(公告)号：CN108932471B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201810498277.X
申请日：2018-05-23
Applicant: 浙江科技学院
Inventor： 周武杰 , 潘婷 , 顾鹏笠 , 张爽爽 , 蔡星宇 , 邱薇薇 , 何成 , 陈芳妮 , 葛丁飞 , 金国英 , 孙丽慧 , 郑卫红 , 李鑫 , 吴洁雯 , 王昕峰 , 施祥 , 翟治年
Abstract: 本发明公开了一种车辆检测方法，其包括训练阶段和测试阶段两个过程，在训练阶段，先用矩形框框出包含车辆的原始图像中的每辆车辆；然后利用神经网络，得到原始图像的特征图、特征图对应的建议窗口、感兴趣区域图像，进而得到原始图像上形成的包含特征信息的图像；接着利用神经网络，得到原始图像上形成的包含特征信息的图像的分类得分，进而判定包含特征信息的图像是否包含车辆；再计算原始图像及其上形成的包含特征信息的图像的损失函数值；最终根据最小损失函数值得到最优的权值矢量和偏置项；在测试阶段，利用最优的权值矢量和偏置项对测试图像进行检测，得到检测结果；优点是检测速度快，且检测精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110716265A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910948040.1
申请日：2019-10-08
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种光纤型超宽带带阻滤波器，所述滤波器包括接收信号光的第一单模光纤，与第一单模光纤连接、接收第一单模光纤输出的信号光的啁啾长周期光纤光栅，涂敷于啁啾长周期光纤光栅表面且厚度大于1mm的高折射率材料涂层，与啁啾长周期光纤光栅连接、接收啁啾长周期光纤光栅输出的信号光并将其输出的第二单模光纤。由于长周期光纤光栅为啁啾光栅，且表面涂敷有厚度大于1mm的高折射率材料，支持泄漏模式，因此可以在很宽的波长范围内将芯层模的能量耦合到泄漏模中并损耗掉，从而形成宽带带阻滤波的效果。本发明在光纤通信和光纤传感领域有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN109977967A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910168092.7
申请日：2019-03-06
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于参数共享深度学习网络的立体图像视觉显著提取方法，其在训练阶段构建参数共享深度学习网络，其包括输入层、参数共享特征提取框架、显著图生成框架，参数共享特征提取框架由resnet‑50网络中的第1块resnet‑50卷积网络块、第2块resnet‑50卷积网络块、第3块resnet‑50卷积网络块、第4块resnet‑50卷积网络块、第5块resnet‑50卷积网络块依次设置组成，利用参数共享特征提取框架提取彩色图特征和视差图特征；在测试阶段利用参数共享深度学习网络训练模型对待测试的立体图像的左视点图像和左视差图像进行预测，得到人类注视预测图即视觉显著图像；优点是其提取的立体视觉特征符合显著语义，且其具有较强的提取稳定性和较高的提取准确性。
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公开(公告)号：CN107270828B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201710543804.X
申请日：2017-07-05
Applicant: 浙江科技学院
Inventor： 周扬 , 毛建卫 , 沙如意 , 蔡成岗 , 陈正伟 , 刘铁兵 , 赵芸 , 施秧 , 周武杰 , 陈芳妮 , 宋起文 , 陶红卫 , 吴茗蔚 , 陈才 , 迟梁 , 王中鹏 , 邱薇薇 , 戴芹
Abstract: 本发明公开了一种基于显微定量角度图像的细胞质心机械形变测量方法。采集细胞的离轴干涉图像，进行傅里叶变换，去除直流分量，并在图像中寻找交流分量幅值最大对应的频率点位置，以该频率点位置为中心，提取其附近的频率区间进行傅里叶反变换；在计算反变换后的幅角矩阵作为角度图像；对角度图像进行去卷绕处理，计算细胞剪切力；根据角度图像计算细胞厚度，再计算细胞质心漂移；根据细胞剪切力计算形变牵引力，根据细胞质心漂移和形变牵引力计算细胞质心机械形变。本发明方法实现了细胞质心形变的快速无损检测，角度图像对不同形态的细胞具有较强的适应性，提高了检测效率，配合成像等外观检测方法，为细胞力学参数在线检测奠定技术基础。
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公开(公告)号：CN106791822B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201710023671.3
申请日：2017-01-13
Applicant: 浙江科技学院
IPC: H04N17/00 , H04N13/106
Abstract: 本发明公开了一种基于单双目特征学习的无参考立体图像质量评价方法，其包括两个阶段，第一个阶段为构造无失真立体图像的单目codebook和双目codebook；第二个阶段为构造待评价的失真立体图像的左视点codebook、右视点codebook和双目codebook，然后根据所有原始的无失真立体图像的单目codebook和双目codebook，及待评价的失真立体图像的左视点codebook、右视点codebook和双目codebook，并利用支持向量回归，获取待评价的失真立体图像的客观质量评价预测值；优点是能充分考虑到立体视觉感知特性，并采用特征学习方法，从而能有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN105574901B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201610030704.2
申请日：2016-01-18
Applicant: 浙江科技学院
Inventor： 周武杰 , 邱薇薇 , 王海文 , 王中鹏 , 周扬 , 吴茗蔚 , 葛丁飞 , 施祥 , 王新华 , 孙丽慧 , 陈寿法 , 郑卫红 , 李鑫 , 吴洁雯 , 王昕峰 , 金国英 , 王建芬
IPC: G06T7/40
Abstract: 本发明公开了一种基于局部对比度模式的通用无参考图像质量评价方法，其在训练阶段获取每幅无失真图像的8幅方向信息图像和1幅无方向信息图像各自的局部二值化模式特征图像的直方图统计特征向量，将所有直方图统计特征向量组成字典学习特征矩阵；在测试阶段获取待评价的失真图像的8幅方向信息图像和1幅无方向信息图像各自的局部二值化模式特征图像的直方图统计特征向量，将所有直方图统计特征向量组成特征向量，然后根据字典学习特征矩阵和特征向量，并利用稀疏算法，获取视觉感知稀疏特征向量，接着利用支持向量回归，并根据视觉感知稀疏特征向量，预测得到客观质量评价预测值；优点是能够有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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