公开(公告)号：CN119248819A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411489101.X

申请日：2024-10-24

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 戴国骏 ,  麻淑婕 ,  叶晨 ,  张桦 ,  吴以凡

IPC: G06F16/242 ,  G06F16/2453 ,  G06N3/126 ,  G06N20/00 ,  G06N5/01

Abstract: 本申请公开了一种可解释的数据库查询优化方法及系统，涉及数据库查询优化领域，该方法包括：基于遗传规划算法，构建随机森林模型；获取待查询的SQL语句；基于扫描方法和连接方法生成提示集，并根据提示集为每一个待查询的SQL语句生成查询计划集；对查询计划集中的每个查询计划进行编码，得到特征向量集；将特征向量集输入至随机森林模型，输出判断规则集、特征重要性排名和预测执行时间集；将预测执行时间集中的最小预测执行时间对应的查询计划确定为最优查询计划；基于所述最优查询计划，数据库查询引擎执行查询。本申请通过确定的最优查询计划对数据库进行查询，能够提高查询的执行效率和可信度。

公开(公告)号：CN118015264A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311760160.1

申请日：2023-12-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周文晖 ,  祝浩男 ,  向鑫 ,  张桦 ,  戴国骏

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的视觉目标语义定位图生成方法。本发明在脑电信号的指导下生成一个语义定位特征图，通过对脑电信号去提取原始的位置掩码特征，其中具有时序的特征，然后对脑电信号进行一个分类训练，我们得到精度更高的语义分类特征，我们对得到的图片语义分类特征生成一个嵌入，把提取的原始的位置掩码特征和从脑电信号中得到的语义分类特征进行特征融合放入生成模型进行集成，把这两个条件投射在生成模型中，进行训练以此达到通过脑电信号指导来实现生成语义图像，并且证明从脑电信号中可以提取图像中物体的定位信息，在生成图片时，图片物体在图片对应位置上的定位，对后续进行脑电信号指导图片重建有很强的指导作用。

公开(公告)号：CN117971958A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410204704.4

申请日：2024-02-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 许艳萍 ,  徐彬耀 ,  吴锦鑫 ,  郭贤瑞 ,  方彦博 ,  黄晓莹 ,  许永兴 ,  张桦 ,  吴以凡

IPC: G06F16/26 ,  G06Q10/10 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于数据指引的AI可视化分析系统，其中，用户和数据支撑模块，用于构建用户管理、角色管理、权限管理、日志管理、数据管理功能；AI算法组件模块，用于进行算法组件封装、第三方API接入；AI模型构建和训练模块，用于构建建模指引、模型构建、模型保存的模型操作界面；业务应用模块，用于构建用户管理、模型下载和应用、智聊自助、日志管理；Web可视化模块，通过组件和前端可视化，实现AI建模和管理的可视化。本发明建模有指引，准入低门槛，降低研发成本；能够实现可视化拖拉，应用简便，提升智能效率；适用于多个场景，助力产业升级。

公开(公告)号：CN117911609A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311730771.1

申请日：2023-12-15

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 郑博仑 ,  姚扬 ,  朱尊杰 ,  李宗鹏 ,  张桦

IPC: G06T17/00 ,  G06T15/00 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V40/10 ,  G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明公开了一种基于神经辐射场的三维手部建模方法，包括步骤如下：步骤(1)、通过双手手部分离模型进行双手模态分割；步骤(2)、通过手部去遮挡和移除模块获得单手图片；步骤(3)、单手蒙皮模型的结构化潜码；步骤(4)、单手蒙皮模型潜在代码扩散；步骤(5)、单手蒙皮模型手部密度和颜色回归；步骤(6)、对单手蒙皮模型进行手部体绘制得到双手手部模型。本发明使用了一种用于动态人体的新型隐式神经表示，这使本发明方法能够有效地合并视频帧上的观察。本发明方法可以在各种视点和不同级别的手间遮挡下获得高质量的重建性能。

公开(公告)号：CN117750200A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311759592.0

申请日：2023-12-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周文晖 ,  赖伟阳 ,  吴以凡 ,  张桦 ,  戴国骏

IPC: H04N23/68 ,  G06T5/50 ,  G06T7/70 ,  G06T7/269 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于子孔径位姿优化的无监督光场视频防抖方法。本发明利用光场图像子孔径丰富的特征表示，同时以中心子孔径图像估计的相机位姿为基准，设计基于子孔径位姿联合优化的无监督损失函数，使用子孔径图像学习场景高维深度特征与边缘子孔径相对于中心子孔径的偏移矩阵进行联合优化来保证子孔径稳定运动的一致性，从而实现子孔径画面运动一致的光场视频防抖；无监督的学习方法解决了视频防抖算法依赖于高质量数据集的问题。

公开(公告)号：CN113537313B

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202110736686.0

申请日：2021-06-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 许艳萍 ,  裘振亮 ,  章霞 ,  叶挺聪 ,  仇建 ,  张桦 ,  吴以凡 ,  张灵均 ,  陈政

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/21 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于WGAN训练收敛的不平衡数据集分析方法，针对不平衡数据集中的少类样本构建包含生成器和判别器的WGAN模型。生成器生成数据，再利用判别器对生成的新数据和原始数据进行判断，进而将判别结果以代价的形式反馈给生成器，使生成器生成与原始数据更相近的新数据。在WGAN模型训练过程中，生成器和判别器交替训练，每一轮以判别器的代价函数收敛作为生成器和判别器训练平衡的纳什均衡点，指导生成器和判别器的训练更替。本发明提出的基于WGAN训练收敛的不平衡数据集分析方法，可以通过生成大量少类样本，与原始样本融合，实现数据集的平衡，当基于浅层机器学习算法对数据分类时，实现对原始少类数据的高效正确检测。

公开(公告)号：CN117455772A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311409579.2

申请日：2023-10-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周文晖 ,  钟林 ,  汪启明 ,  孟佳涵 ,  张桦 ,  戴国骏

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0464 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种基于空间和角度信息融合的光场角度域超分辨率方法。本发明步骤：S1：构建光场子孔径图像训练数据集、测试数据集；S2：构建光场角度超分辨率深度神经网络模型；S3：为光场角度超分辨率网络模型设计损失函数；S4：利用训练好的光场角度超分辨率深度神经网络模型，在测试数据集上进行光场角度超分辨率任务测试。本发明提出的空间‑角度信息融合模块通过自注意力机制在光场子孔径图像的全局范围内提取到更强的空间特征，利用局部隐式函数建立更具体的角度依赖关系，再通过融合产生新的空间‑角度特征，具有更强的信息表达能力。本发明构建的模型在稀疏视角采样下的光场角度超分辨率任务中能够重建出更精准的结果。

公开(公告)号：CN116824656A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310062839.7

申请日：2023-01-16

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周文晖 ,  豆孝龙 ,  祝浩男 ,  张桦 ,  戴国骏

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于双流VisionTransformer的微表情序列识别方法；首先获取连续时间内的多张微表情图像，对微表情序列图像进行预处理，得到预处理后的微表情序列图像和光流图像；通过TS‑ViT模块，获得每张光流图像和对应微表情图像的融合特征；再通过时间注意力机制模块学习连续帧的时空特征，然后进行特征融合得到新的特征向量序列；将新的特征向量序列输入到Bi‑LSTM学习微表情序列时间维度上的前向和后向的依赖关系，最后输出微表情识别结果。本发明解决了微表情数据集数据量偏少导致网络训练欠拟合的问题。

公开(公告)号：CN116524326A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310522697.8

申请日：2023-05-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 黄凡丁 ,  周文晖 ,  张桦

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割和自训练的夜间图片领域自适应方法。本发明包括步骤1：源域图像有监督指导学生模型；步骤2：在源域标签中进行稀有类抽样；步骤3：源域渐进域混合目标域白天和目标域黑夜；步骤4：源域和目标域在输出级别对齐；步骤5：集成不同因素教师知识以迭代学生模型；步骤6：重复步骤1～步骤5的若干次进行迭代。本发明缓解了传统的自训练中存在的噪声信号监督造成的确认偏差问题，利用多个教师模型专门对学生模型指导，使得知识迁移更加平滑；引入教师知识‑学生反馈机制提高模型抗干扰能力，闭环系统训练更鲁棒的学生模型。本发明使用轻量简便，不需要额外的风格迁移网络。

公开(公告)号：CN116152070A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310214716.0

申请日：2023-03-08

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周文晖 ,  张昊 ,  瞿年 ,  张桦 ,  戴国骏

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的光场视频时间‑角度超分辨率网络。本发明步骤如下：1、假设输入为低角度分辨率宏像素形式的光场图像以合成中间帧低角度分辨率的宏像素形式的光场图像为目标，设计时间超分辨率模块；2、对时间超分辨率模块的输出结果进行角度超分辨率运算，最终得到角度超分辨率运算后的宏像素形式的光场图像本发明设计了一种角度独立的通道注意力机制代替光流预测模块来更好地完成前后帧像素的过滤与融合。