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公开(公告)号：CN112903243B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110096528.3
申请日：2021-01-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G01M10/00
Abstract: 本发明公开了一种海洋环境下基于模态分析的网箱状态检测方法，可用于监测网箱是否破损和对网箱周围来流进行估计。本发明通过分析网箱模态的方式，比较网箱在海流作用下被激发出的固有频率来判断网箱状态和海流参数。本发明采用的网箱状态检测方法涉及的传感器为小型位姿传感器或受力传感器，相较于水下摄像头或水下声纳等状态检测方法受限于水质的特点，更加适用于海洋环境，且成本与后期维护上有更突出的优势。
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公开(公告)号：CN114092389A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111068447.9
申请日：2021-09-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本学习的玻璃面板表面缺陷检测方法，包括以下步骤：采集少量有缺陷的玻璃面板图像并标注边界框和缺陷类别；对少量玻璃面板缺陷图像进行预处理及数量扩展；构建用于对玻璃面板缺陷图像进行识别和定位的网络；使用训练好的缺陷检测模型对玻璃面板图像进行缺陷检测，输出缺陷边框和类别。该方法使用数据增强、迁移学习、L2正则化缓解小样本问题，对标注框进行随机抖动增加边框的多样性，以提高模型鲁棒性，使用全局ROI提取层为候选区域特征引入背景信息，自适应改变损失中各个样本的权重以提高模型性能。该方法适合只有少量玻璃面板图像的表面缺陷检测任务，检测精度高。
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公开(公告)号：CN108647687B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201810366154.0
申请日：2018-04-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种基于平移相减法的织物组织自动识别方法，属于图像识别领域。本发明提供了一种计算织物组织循环大小的平移相减算法(Translational Subtraction Algorithm，TSA)，并提供了了一种基于TSA算法的织物组织有效识别方法。该方法结合织物图像不同方向的TSA算法和水平方向的亮度累加法获取织物组织循环宽度和纬线宽度。然后对织物图像进行错位TSA算法，分析错位TSA曲线相位的周期性和大小，可以得到织物组织循环的纱线根数和飞数，最终获得织物图像的组织意匠图。本发明中提供织物组织的自动识别方法能有效识别各种类型的织物组织，对织物图像光照、纹理和倾斜等干扰因素具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110764053B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201911007165.0
申请日：2019-10-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明属于多传感器融合估计领域，提出了一种基于水下传感器网络的多目标被动定位方法，采用了特征级和决策级信息融合相结合的策略。基于水声传感器网络的多目标探测存在能耗高、定位精度低、时延大等问题，针对这些缺陷，本发明所提出的算法在单节点阵列进行多目标方位估计，并提取多种目标信号的特征，传输至融合中心进行处理，实时对多目标进行方位估计，并进一步得到位置信息。算法提高多目标位置估计的准确性的同时降低了节点间通讯信息量。因此，本发明对于解决实际的水下多目标被动定位问题具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN110378411B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910640770.5
申请日：2019-07-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提出了一种基于交互式多模型的支持向量机辅助水下机动目标跟踪方法，属于水下目标跟踪领域。对于水下目标，由于其运动模式是不固定的，常常会进行机动，因此难以保持跟踪估计滤波器的参数与实际情况一致，进而导致跟踪误差在目标发生机动时大幅上升，跟踪效果恶化，甚至可能导致跟踪误差发散，从而跟丢目标。针对这一问题，本发明所提出的方法利用支持向量机对目标当前的运动模式进行判断，并根据分类结果对交互多模型算法中的各运动模型条件模型概率进行修正，使交互多模型算法可以快速地对目标的运动模式切换做出反应，降低了跟踪误差、保证了跟踪的收敛性。因此，本发明对解决水下机动目标跟踪问题具有重要的现实意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111328015B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202010077375.3
申请日：2020-01-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Fisher信息距离的无线传感器网络目标跟踪方法。在目标进入到监测区域内被探测到后，跟踪系统被激活开始对目标进行跟踪。为了提升系统的跟踪精度，使用更多的传感器对目标进行跟踪是一个常规的思路。然而，使用过多的传感器一方面会消耗过多能量，一方面会由于辐射过多的能量而被敌方发现从而被锁定位置。为了解决辐射能量与跟踪精度的问题，本发明在传感器数量不变的基础上，通过选择更加高效的传感器对目标进行跟踪，实现跟踪精度的提升。本发明对于提升跟踪系统的隐蔽性以及一些特定场景下传感器网络使用寿命问题具有理论指导意义与实用价值。
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公开(公告)号：CN111665469A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010530393.2
申请日：2020-06-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间时频分布的水下多径信号参数估计方法，该方法将传统的阵列信号处理技术与时频分布相结合以提高系统的信号处理能力。首先，采用二次时频分布来减少交叉项和提高时频分辨率。其次，通过构造扩展的二维空间时频分布矩阵实现在被动场景下未知多径信号数目的精确估计。再次，根据信号在时频域的能量分布，引入向前向后平滑的思想以保证脊线的局部平滑性，利用属于同一多径信号的自源时频点的主特征向量相同的特性，获得每条多径信号对应脊线的时频点集合。最后，根据脊线检测结果可在欠定条件下实现多径信号瞬时频率和方位的准确估计。
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公开(公告)号：CN109470235B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201811238641.5
申请日：2018-10-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态簇的水下多传感器协作被动跟踪方法。该方法在目标跟踪过程中引入带反馈的分布式融合估计过程，采用分量按标量加权的线性最小方差融合准则来极小化融合误差协方差的迹，求得最优融合状态估计。并采用基于自适应节点选择的动态分簇过程，动态选择参与目标被动跟踪过程的簇头节点和簇成员节点。其中，簇头节点的选择主要从能量角度出发。而簇成员节点的选择是利用效用函数和成本函数来构造一个目标函数，并将节点的选择问题归类为数学中的背包问题，最后使用动态规划的方法来选择一个最优节点组合实现目标函数的最大化。该发明可以保证目标被动跟踪精度的收敛性，并有效降低被动跟踪过程中网络的能量消耗。
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公开(公告)号：CN106604322B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201611097871.5
申请日：2016-12-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种水下传感器网络多信道介质访问控制协议。节点周期性工作在唤醒/睡眠状态，每个工作周期划分为信道协商期，预约请求收集期和睡眠期；协议通过对控制报文的发送进行调度使得节点在信道协商期与预约请求收集期完成控制报文的交换，同时保证在信道协商期，节点能够获得相邻节点的信道使用信息，有效缓解了水下无线传感器网络多信道介质访问控制协议的“隐藏终端”问题带来数据冲突问题，节省了能量。而且该协议采用了周期性睡眠/唤醒机制，大大减少了信道在空闲时用于侦听而浪费的能量，这一措施也进一步降低了网络的能量消耗，能够提高网络的使用寿命。
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公开(公告)号：CN110390670A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910610461.3
申请日：2019-07-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字图像的贴片位置误差检测方法。该方法包括如下步骤：1)采用加权均值滤波器对图像进行去噪处理，并采用图像直方图均衡化提高图像对比度，采用改进Canny算法提取图像边缘特征；2)截取模版并记录匹配标准点，根据步骤1)的结果，采用改进SAD算法(绝对误差和)进行模版匹配；3)最后应用匹配标准点偏移向量找到匹配标准点，进而计算基于数字图像的贴片位置误差。本发明的基于数字图像的贴片位置误差检测方法充分结合了基于数字图像的贴片边缘特征与位置特征，能够快速准确地完成贴片位置误差检测。
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