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公开(公告)号：CN119866808A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510317895.X
申请日：2025-03-18
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院
Abstract: 本发明涉及智能机器人技术领域，公开了一种采摘机器人及其采摘方法，该采摘机器人包括：一行走机构；一收集箱；一采摘机构，采摘机构包括：一机械臂；一抓持部；一工业相机；一分离部。本发明在对果蔬进行采摘时，通过机器视觉对果蔬和果梗位置进行定位，并采用恒压回路驱动抓持手爪，保持抓持手爪的加持力恒定以实现柔性抓取，避免过度挤压导致的损伤，降低果蔬的损伤率；采用激光切割截断果梗，使果梗切口平整，减少病原微生物侵入风险、降低切口感染率，从而减少了化学防腐剂的使用，延长了保鲜期。
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公开(公告)号：CN116503945B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202310471308.3
申请日：2023-04-27
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer和错位对齐策略的小样本动作识别方法，包括：获取查询集视频和支持集视频；获得对应的第一图像集和第二图像集；对图像集进行采样并裁剪，裁剪后的第一图像集形成第一图像序列，每个裁剪后的第二图像集形成一个第二图像序列，将第一图像序列和一个第二图像序列视为一组；建立动作识别模型，动作识别模型包括依次连接的改进ResNet网络模型、时空特征编码器和多粒度特征对齐模块，并获取每组第一图像序列和第二图像序列对应的多粒度动作概率；采用分类器获取全部多粒度动作概率中概率最高的动作类别作为对应待识别动作类别视频的动作识别结果。该方法能够提升小样本动作视频分类的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN119106003A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411137367.8
申请日：2024-08-19
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院
IPC: G06F16/11 , G06F16/17 , G06F16/172 , G06F16/13 , G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种iOS编辑器界面快照以及实现记事本模式回退的优化方法、终端及存储介质，进入编辑器的编辑界面，若该编辑界面之前持久化存储过视图数据，生成所保存视图数据对应UI视图；用户在编辑器产生新操作事件时，将变更前视图数据与该视图数据所对应的视图唯一ID聚合成新的数据模型并进行压栈处理，同时显示变更后的UI视图；在对编辑器操作过程中，若存在回退事件，则进行出栈操作，并返回栈顶记录的最后一次UI变更前的UI数据模型，从UI数据模型转换出视图，然后根据视图ID找到对应UI视图并替换现有UI视图，并显示变更后UI视图；在存在保存事件时，将当前显示的UI视图转化为数据模型，并将数据模型序列化为JSON类型数据进行全量持久化存储。
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公开(公告)号：CN118706854A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410761789.6
申请日：2024-06-13
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及光谱检测缺陷技术领域，具体为基于高光谱分辨的缺陷检测装置及方法，包括呈水平设置的检测架、安装于检测架中部正上方的光谱成像仪以及光谱成像仪两侧安装的若干发光器，检测架上套设有若干输料带；检测架的左右端且位于每个输料带正上方均悬置有若干储料组，检测架的左右端均设置有用于悬托若干储料组的配料组。本发明通过启动检测架上的输料带，并利用配料组中的传动组传递输料带的输送力而同速率带动储料组降至输料带上，进而被自动拨动输送至中部被光谱成像仪拍摄检测；装有被检测产品再输送到检测架左端自动收纳并人工更换产品，以便在检测架上进行来回检测，其操作便捷且实用安全。
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公开(公告)号：CN118706759A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410778970.8
申请日：2024-06-17
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及光学仪器校准设备技术领域，具体地说，涉及一种高硼玻璃固定透光波段校准设备，包括操作面板，操作面板的前端部板体上固定安装有端板，端板上设置有光源主机，光源主机上设置有光源，操作面板的后端部板体上设置有检测组件，检测组件包括光谱仪，操作面板上设置有校准调节组件，校准调节组件包括第二气缸，第二气缸的伸缩轴上设置有矩形板，矩形板的顶面上固定安装有第二滑轨，第二滑轨的端部固定安装有第二伺服电机，第二伺服电机的输出轴末端固定安装有第二丝杆，第二丝杆上螺纹连接有第二滑块，第二滑块与第二滑轨之间滑动连接，第二滑块的顶面上固定安装有样品放置台。本发明便于进行位置调节，实现校准操作，方便使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118670522A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410707663.0
申请日：2024-06-03
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及产品色域检测技术领域，具体为一种用于工业零部件的色域检测分析组件及方法，包括将不规则工业零件摆放在若干调面块上，旋转不同位置的调节轮调节调面块朝上的位置，而形成高低差，用于支撑不规则工业零件摆正；再启动输送电机驱动输送带运动输送至工业相机正下方被拍照，进而上传至计算机中被图画处理系统处理，再与标准色域对比分析而判断色彩质量。本发明通过设置的调面部，根据零件的长度不同，而选择使用被其所压住的若干调面块进行调面，而形成高低差，用于支撑不规则工业零件摆正而被拍照，提高了色域检测的准确度。
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公开(公告)号：CN118560985A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410778969.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及分拣设备技术领域，具体地说，涉及一种多功能适配分拣装置，包括前输送部、设置在前输送部后方的后输送部以及两个用于感应货物的红外感应器，前输送部靠外尾部上方设有用于检测货物的扫描组件，前输送部与后输送部之间设有用于适配分拣的分拣组件，分拣组件右侧设有用于输送分拣出的货物的侧输送部；分拣组件包括底座、若干呈矩阵状设置在底座靠顶面的摆轮结构以及设置于摆轮结构下方的偏移框架，底座上方设有覆板，底座靠前侧设有推进结构。该分拣装置通过设置摆轮结构以及偏移框架，可以对较重的货物进行分拣；同时该装置通过设置覆板以及推进结构，可以对较轻的货物进行分拣，使得该分拣装置可以适配多种使用情景。
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公开(公告)号：CN118172510A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410270070.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种纤维织物三维实体建模方法和系统，属于三维建模技术领域，方法包括：根据目标织物，确定纺织曲线；基于纺织曲线选取多个纺织曲线关键点，其中，纺织曲线关键点包括纺织曲线的首坐标点和尾坐标点以及位于首坐标点和尾坐标点之间的第一辅助坐标点、第二辅助坐标点；根据纺织曲线关键点，利用Bezier曲线确定目标织物的纱线路径曲线，并确定纱线路径曲线的连续性；建立透镜状截面，根据透镜状截面确定关于纱线路径曲线的纱线截面形状；获取纱线路径曲线以及纱线截面形状对应的截面的坐标集合，基于坐标集合重建模型片体；根据模型片体，重建目标织物的三维模型，提升织物三维建模速度及准确性。
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公开(公告)号：CN118171882A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410399143.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 杭州电子科技大学信息工程学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种基于RSOP模型面向工程领域资源成本计算方法，将工程项目建设视为由多个分项施工过程组合而成，每个分项施工过程视为一个可独立计算的施工作业现场，每个施工作业现场输出结果视为中间过程产品，所述中间过程产品作为输入资源输入到下一施工作业现场继续施工，直至完成目标工程的建设；计算工程项目建设的连续施工作业现场组合方式，并在每种组合方式下进行对应组合方式的：输入资源与施工作业现场的匹配计算、每个施工作业现场的作业流程及资源效率计算、每个施工作业单元的现场收益计算、工程项目建设连续施工作业现场的收益计算；对每种组合方式的收益计算结果，得出最佳施工建设路径。不仅适用于工程制造过程，还可以应用于组织管理的各个方面。本发明为数字化转型中的组织提供了一个新型计算方法，有助于组织重新认识数据发现数据计算数据。
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公开(公告)号：CN118155283A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410288694.7
申请日：2024-03-14
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州电子科技大学信息工程学院
IPC: G06V40/20 , G06V10/46 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于多中心多模态的图卷积网络的骨架动作识别方法，包括如下步骤：步骤1、获取骨架数据并进行数据预处理和数据增强；步骤2、经步骤1处理后的骨架数据的关节流态作为一阶骨骼数据；步骤3、对关节流态进行处理得到二阶骨架数据，所述二阶骨骼数据包括骨骼流态；步骤4、应用GPT‑3模型，将人体动作识别数据作为输入生成离线动作的文本描述数据；步骤5、构建并训练多中心多模态图卷积网络模型；步骤6、分别将关节流态数据、骨骼流态数据以及文本描述数据输入输出最后的预测结果。该方法方便网络在极端尺度变化下识别和检测对象，实现注意特征融合。有助于提高人体行为的预测精确度。
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