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公开(公告)号：CN111832453B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010620281.6
申请日：2020-06-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双路深度神经网络的无人驾驶场景实时语义分割方法。本发明步骤如下：步骤1、以残差网络ResNet‑18为基础网络，分流出空间信息分支和上下文信息分支；步骤2、对上下文信息分支的不同阶段输出使用注意力精炼模块进行优化；步骤3、对空间信息分支和上下文信息分支的输出使用特征融合模块进行多尺度融合，用于网络最终输出；步骤4、在上下文信息分支中添加两个辅助损失函数，与主损失函数共同监督训练。本发明提高了语义分割对速度和精度的兼得性，从而实现一个应用于无人驾驶的高精度实时语义分割网络。
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公开(公告)号：CN116679308A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310813931.2
申请日：2023-07-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于反光条组路标的激光雷达定位方法及系统。将反光条组路标贴在一个竖直平面上；利用激光雷达初次筛选障碍点、二次筛选障碍点，并构建集合C；定位主反光条、次反光条；获取路标方位角以及路标的编号；利用路标回环优化建图并定位。本发明引入发光条组路标辅助，通过激光雷达识别定位，避免传感器的使用，降低成本；同时无需使用摄像头捕捉定位标识，降低摄像头成本。
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公开(公告)号：CN111951216B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010633104.1
申请日：2020-07-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的脊柱冠状面平衡参数自动测量方法，首先对获得的x光影像图进行预处理，分为上下半身影像图；分别采用基于边缘检测和基于单阈值分割的轮廓提取方法对上下半身影像图进行轮廓提取；基于SIFT特征检测的图像配准技术和启发式算法筛选候选框；计算沿筛选出的颈7骨和骶骨候选框的中心坐标做出的垂线之间的像素距离，并根据影像图dpi大小将像素距离转换为物理距离，完成脊柱冠状位平衡参数CVA的自动测量。本发明选用不同的计算机视觉算法获取目标选框，并结合SIFT图像配准技术和启发式算法思想，减少选框数量，极大提高了选框的精度，保证了量测的准确率。
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公开(公告)号：CN115713155A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211452377.1
申请日：2022-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江省交通运输科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多元时序数据分析的交通序列预测方法，采用随机图扩散注意力机制提取交通序列的全局和局部空间特征，使用时间注意力提取时间特征，提升了预测精度，降低了模型的内存使用量，提升了模型在长期预测上的效果。本发明所述的基于多元时序数据分析的交通序列预测方法，使已有模型在保持长期预测的精度的前提下，解决短期预测精度不足、计算复杂度过高导致占用内存规模较大以及不够轻量化的问题。
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公开(公告)号：CN115659239A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211323554.6
申请日：2022-10-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/092 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于特征提取强化的高鲁棒性异质图节点分类方法及系统，涉及异质图节点分类技术领域。该方法包括：获取目标异质图数据；将所述目标异质图数据输入到训练好的鲁棒性特征强化框架模型中，以对所述目标异质图数据中的节点进行分类；所述训练好的鲁棒性特征强化框架模型是基于离散映射模块、协作分离模块、异质图节点分类器、超参优化模块和样本数据集确定的；所述样本数据集包括多个异质图数据集以及相应的节点分类标签；所述节点分类标签包括：节点特征、邻接矩阵和元路径。本发明通过使用鲁棒性特征强化框架模型，优化异质图神经网络的特征嵌入的学习性能，以解决现有模型特征提取能力不足、精度不足和实验结果不稳定等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113592023A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110918765.3
申请日：2021-08-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度模型框架的高效细粒度图像分类模型。本发明创新地将数据增强方法与知识蒸馏技术相结合，设计交叉集成知识蒸馏(CEKD)模型，以在线方式动态生成软目标；整个交叉集成知识蒸馏模型包括教师网络和学生网络，且教师和学生网络采用同一骨干网络；针对数据增强中存在的噪声干扰问题，提出交叉蒸馏模块(CD)来重建网络的输入路径以获得额外的监督信息；同时针对目标冲突问题，提出协同集成模块(CE)来动态集成和优化所有最终的输出值；最后结合交叉蒸馏模块和协同集成模块，全面捕捉图片的判别性区域并提高CEKD模型的鲁棒性。本发明在细粒度数据集上的大量实验证明了CEKD模型性能的优越性。
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公开(公告)号：CN113392137A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110491150.7
申请日：2021-05-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双窗口机制的多变量时间序列数据预测模型。包括短序列处理模块和长序列处理模块；其中，所述短序列处理模块用于处理短时间序列数据，并从中提取出平稳的近期信息；所述长序列处理模块用于处理长时间序列数据，并从中提取出周期性、季节性的长期信息。最后将两部分结合起来，从而兼具近期信息和长期规律，得到更好的预测结果。本发明有效利用长时间序列数据从而提高时间序列预测准确率。本发明系统在所有数据集中都得到了最好的RMSE和MAE。这说明本发明确实因为融合了长序列和短序列各自的特点而优于单纯使用短序列的模型。且本发明拥有比DARNN和TCN更强的预测能力，更适用于需要高准确率而不是低时间花费的场合。
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公开(公告)号：CN104915551A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510273710.6
申请日：2015-05-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于车载式数据采集技术的PM2.5浓度估算方法。本发明首先利用车载式粉尘采集设备采集原始PM2.5浓度数据，再利用采集到的原始PM2.5浓度数据建立概率转移矩阵的模型，接着利用概率转移矩阵估算网格数据缺失点的浓度，最后得到城市区域PM2.5浓度估算结果。本发明方法数据覆盖率高，部署方便，利用本发明方法对PM2.5浓度估算结果精度高，稳定性好。
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公开(公告)号：CN104902565A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510299105.6
申请日：2015-06-04
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: H04W64/003 , H04W40/32 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络领域，具体涉及一种分布式的无线传感器网络三维MDS定位方法。本发明首先利用已配置优化的锚节点作为簇头对整个网络中的节点进行分簇；再在每个分簇中利用MDS建立该分簇的相对坐标图；接着在各个簇之间依据权重大小对各个分簇的相对坐标进行融合，从而形成整个网络的相对坐标图；最后根据全网的相对坐标图经过坐标归一化方法得到全网的绝对坐标图。本发明数据精度高，稳定性好；另外，本发明对锚节点数量要求少，有效地节约了成本。
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公开(公告)号：CN102914574B
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201210424853.9
申请日：2012-10-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01N27/26
Abstract: 本发明涉及一种二氧化硫气体浓度探测电路。本发明包括微控制器、电源电路、信号调理电路、模数转换电路、存储电路、调试接口电路和状态指示及按键电路。信号调理电路、模数转换电路与微控制器IIC接口信号连接，存储电路与微控制器I/O口信号连接，调试接口电路与微控制器调试接口信号连接，状态指示及按键电路与微控制器I/O口信号连接，模数转换电路还与信号调理电路信号连接。本发明信号放大倍数可灵活调整且传感器读数矫正方便。
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