公开(公告)号：CN116129089A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310198898.7

申请日：2023-03-03

Applicant: 杭州电子科技大学

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

IPC: G06T19/00 ,  G06T17/00 ,  G06V40/16 ,  G06T7/33

Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的颅脑手术虚拟导航系统。本发明包括如下步骤：1：获取患者的面部三维可见光点云数据；2：获取患者的面部三维CT点云数据；3：采用可见光和CT点云配准方法，估计旋转和平移矩阵；4：基于棋盘格检测的颅钻追踪。本发明利用VTK框架和CT数据进行人的头颅的三维重建，然后获取模型脸部数据，再使用RGBD相机进行人脸识别，获取人脸点云数据，利用三维重建的的人脸数据与人脸识别获取的点云数据进行配准，解决病灶位置的坐标转换问题。针对颅钻在手术过程中的实时检测和导航，采用将棋盘格镶嵌在颅钻上，利用RGBD对其进行定位和实时追踪，以便准确的切除肿瘤从而完成开颅手术。本发明操作简单、评测精确、性能优良。

公开(公告)号：CN116012229A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310059328.X

申请日：2023-01-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周文晖 ,  纵榜诚 ,  钟林 ,  汪启明 ,  张桦 ,  戴国骏

IPC: G06T3/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于隐式对极几何函数的光场连续角度域表示方法。首先构建光场对极几何图像数据集；然后构建整体光场角度超分辨率网络，包括空间‑角度特征提取网络和局部隐式对极几何函数超分网络；再为整体光场角度超分辨率网络设计损失函数；为整体光场角度超分辨率网络定义一种水平方向与垂直方向分治的训练策略，进行水平‑垂直混合训练；最后利用训练好的整体光场角度超分辨率网络，采用三阶段拆分‑组合策略实现光场角度超分辨率。本发明提出了一种分治的学习机制以保证训练的有效性与光场的几何一致性。本发明的方法可以达到相似或更好的效果，可以实现更高倍率的角度超分辨率，并且高倍率仍然有很好的重建效果。

公开(公告)号：CN115841387A

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202211609627.8

申请日：2022-12-14

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 吴以凡 ,  左越新 ,  张桦 ,  许艳萍 ,  叶挺聪 ,  戴国骏

IPC: G06Q40/04 ,  G06F16/27

Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的时序数据共享交易系统及方法。本发明包括数据存储模块、数据令牌访问模块、数据共享交易模块和应用层模块；数据存储模块由通用时序数据库与IPFS组成，利用时序数据库与IPFS混合存储策略。数据令牌访问模块负责维护系统中的各类数据访问；数据共享交易模块，数据需求方通过智能合约向数据持有方订购一段时间的高价值时序数据或批量订购大范围的其他类型时序数据；应用层模块对外以可视化界面的呈现，便于联盟内参与者共享时序数据或联盟外用户检索购买自己需要的数据。本发明利用智能合约、时序数据库、IPFS和令牌访问机制实现了时序数据在不同参与方之间的可信共享与对外交易。同时极大提升了时序数据的存储效率问题。

公开(公告)号：CN114723706A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210349689.3

申请日：2022-04-02

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 沈卓南 ,  支浩仕 ,  胡承凯 ,  王斌 ,  项雷雷 ,  黄金来 ,  徐宏 ,  张桦

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的焊点检测定位方法。本发明包括以下步骤：步骤1、采用基于先验知识的焊点粗定位，并规划焊接最优路径，为视觉系统和机械臂提供运行方向；步骤2、基于机器视觉的焊点细定位，并判断焊点类型，精确引导机械臂找到焊点位置，针对性实施自动焊接；步骤3、采用基于在线深度强化学习的焊点缺陷检测，自动检测焊点缺陷及判断类型，为同工位二次补焊提供依据和指导。本发明自动规划焊接路径，采用路径规划算法优化相机与机械臂的焊接路径从而提高生产效率；使用了融合多层特征的深度神经网络，有利于焊点众多小目标场景的检测；在线深度强化学习提高了海量数据的学习效率，从而降低学习复杂度。

公开(公告)号：CN113436254B

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202110725433.3

申请日：2021-06-29

Applicant: 杭州电子科技大学 ,  浙江华立智能装备股份有限公司

Inventor： 周文晖 ,  孙煨 ,  郎巍 ,  王威盛 ,  闫正茂 ,  张桦 ,  吴以凡 ,  戴国骏

IPC: G06T7/70 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种级联解耦的位姿估计方法。首先基于位姿解耦公式，设计级联解耦位姿估计网络；然后设计基于级联解耦位姿估计的迭代网络；最后定义级联解耦位姿估计网络和基于级联解耦位姿估计的迭代网络的损失函数。本发明从相机位姿估计的级联解耦结构设计开始，首先提出了一种位姿级联解耦估计网络和位姿级联解耦优化网络，之后又提出了一种基于级联解耦位姿估计的迭代网络，以实现更高精度的位姿估计；最后将其扩展到无监督单目视觉里程计，实现相邻帧间相机位姿的旋转矩阵和平移矩阵解耦估计，得到更高精度的结果。

公开(公告)号：CN110415707B

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN201910294188.8

申请日：2019-04-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张桦 ,  戴美想 ,  戴国骏 ,  吴以凡 ,  沈方瑶 ,  商吉利

IPC: G10L17/02 ,  G10L17/10 ,  G10L17/06 ,  G10L17/04

Abstract: 本发明涉及一种一种基于语音特征融合和GMM的说话人识别方法。本发明首先通过融合不同类型语音特征参数从而获取的新的语音特征参数，并将新的特征参数用于识别模型的训练，并且在识别模型建立过程中，通过阈值函数将两个高斯混合模型进行串联，优化了识别模型。本发明提取新的语音特征参数具有多种类型语音特征参数各自的优势，更能表现出说话人的个性特征，并且通过阈值函数将两个高斯混合模型串联进行识别，相比较单个高斯混合模型，提高了说话人识别的准确率。

公开(公告)号：CN110636715B

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN201910795988.8

申请日：2019-08-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 杨铭凯 ,  张桦 ,  沈菲 ,  项雷雷 ,  吴以凡 ,  戴国骏

IPC: G01N21/956

Abstract: 本发明公开了一种基于自学习的自动焊接及缺陷检测方法。本发明包括如下步骤：步骤1、采用基于知识的焊点粗定位，并规划焊接最优路径，为视觉系统和机械臂提供运行方向；步骤2、基于机器视觉的焊点细定位，并判断焊点类型，精确引导机械臂找到焊点位置，针对性实施自动焊接；步骤3、采用基于在线深度强化学习的焊点缺陷检测，自动检测焊点缺陷及判断类型，为同工位二次补焊提供依据和指导。本发明采用路径规划算法优化相机与机械臂的焊接路径从而提高生产效率；本发明使用了融合多层特征的深度神经网络，有利于焊点众多小目标场景的检测；本发明对于单类目标，提高坐标损失的权重，提高定位精度；本发明对结果进行阈值过滤，筛选掉干扰目标，提高识别精度。

公开(公告)号：CN110650335B

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN201910744849.2

申请日：2019-08-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张桦 ,  黄鸿飞 ,  於世芳 ,  姚王泽 ,  吴以凡 ,  戴国骏

IPC: H04N19/103 ,  H04N19/117 ,  H04N19/124 ,  H04N19/147 ,  H04N19/63 ,  H04N19/70

Abstract: 本发明公开了一种基于DWT的3D‑HEVC快速DMM预测决策方法。快速DMM预测决策方法首先利用DWT变换获得当前预测块的DWT系数矩阵，然后对当前系数块的水平，垂直，对角线方向系数和进一步对预测块的四周方差进行判断是否具有边缘，最后通过是否具有边缘判定是否要将DMMs加入帧内预测模式候选列表。本发明在3D‑HEVC中引入了深度图实现更好的视图合成，3D视频编码扩展开发联合协作组针对深度图帧内预测编码提出了4中新的针对深度图帧内预测模式DMMs。DWT具有能量聚集的特性，故在3D‑HEVC深度图编码过程中可以明显区分编码块是否具有边缘。本发明对PU进行判断，可有效的减少遍历预测候选列表的时间代价，因此具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。

公开(公告)号：CN112906539A

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN202110172061.6

申请日：2021-02-08

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 魏展 ,  周文晖 ,  张桦 ,  黄鸿飞 ,  杨思学 ,  施江玮

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于EEG数据的物体识别方法。本发明首先利用数据增强、提取技术，对数据进行扩容。然后随机地把数据分成等量的五个部分，进行5折的训练，再然后用ResBlock作为基础结构，构建全新的二维卷积神经网络，把网络的前三层用空洞卷积去代替普通的卷积，利用PReLU作为网络的激活函数，利用Focalloss作为模型的损失函数。使用Perceive实验室在2017年放出的EEG数据物体识别数据集进行模型训练。本发明数据增强可以使得小数据集的数据得到充分的利用。加之采用较深的网络模型，较少的网络参数，尽管数据集中的EEG数据数量较少，也可以尽可能地学习到EEG数据中的能用来识别的特征，因此可以高效、准确地实现对物体的识别任务。

公开(公告)号：CN112700194A

公开(公告)日：2021-04-23

申请号：CN202011625762.2

申请日：2020-12-31

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 吴以凡 ,  李杰 ,  张桦 ,  郑鹏达 ,  戴国骏

IPC: G06Q10/08 ,  G06K17/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于特征优先原则和拆分组合的库位分配系统及方法。本发明利用特征优先原则和拆分组合作为核心思想，将货物按某一指定特征聚集在一起，从而提高存放空间利用率。本发明方法能解决仓库中的连续相邻空闲托组内的空闲托位数量不足而无法一次性分配整个待分配货物组的问题，且能使所分配货物达到一种多聚集少分离的最佳状态，继而使得仓管人员大大减少出入库时的工作量和工作难度，能够准确快速地寻找到货物应存放地址，并且确保了每次操作过后都能正确地更新最新的库位状态，使得其后操作不会有重复分配地址等错误的发生。