-
公开(公告)号：CN104063720A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410315984.2
申请日：2014-07-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度玻尔兹曼机的电商网站违禁商品图片检测的方法。此方法由三个有效步骤组成：1）利用深度玻尔兹曼机模型对大量违禁商品图片样本以及负样本进行训练，得到较好的检测模型初始化参数，即违禁商品检测方法判别特征；2）利用反馈神经网络模型对步骤1）中所得参数进行微调，得到检测模型的最终参数；3）利用滑动窗口方法，对检测图片进行多尺度缩放，在不同尺度下进行滑动窗口操作，利用步骤2）中得到的模型检测每个窗口中是否存在违禁商品，最终判定待检测图片中是否包含违禁商品。通过DBM模型训练图像样本的过程，能够在保证训练速度的同时提取对数据有更本质刻画的特征，进而保证了目标检测的准确率和召回率。
-
公开(公告)号：CN102542526B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201110354860.1
申请日：2011-11-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明公布了一种图像去色方法，现有的图像去色方法采用统一的转换公式，用亮度值作为灰度图像的像素值，导致原始彩色图像中大量细节对比信息的丢失。本发明以原始彩色图像作为输入，通过传统去色方法计算得到初始灰度图像和单通道图像；然后计算原始彩色图像的梯度场和初始灰度图像的梯度场，并对两个梯度场进行比较；对于梯度场差值小于阈值的部分，直接得到目标灰度图像；对于差异大于阈值的部分，利用线性拟合求解目标梯度场，计算得到权重向量，然后利用权重向量和泊松方程对初始灰度图像和三个单通道图像进行局部融合，获得目标灰度图像。本发明保证了原始彩色图像中的细节对比信息不会因去色过程而丢失；且目标灰度图像保持整体平滑。
-
公开(公告)号：CN100514365C
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200710066716.1
申请日：2007-01-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种多张人脸照片自动合成方法。本发明的方法是通过特征点跟踪自动定位人脸的轮廓和五官，并依此将多张照片合成为一张。本发明在无人工辅助的情况下，对于每张输入照片，首先初步定位人脸在照片中的位置，再利用定位后的人脸全局和局部信息的多重约束，精确标记外轮廓和五官。在此基础上再对每张照片自动进行颜色调整，统一色彩。再通过变形算法和各像素颜色的插值合成，得到一张具有各输入照片特征，并且清晰、真实的人脸照片。本发明具有成功率高，硬件要求低，结果清晰自然等特点，可以满足在普通硬件上的应用要求。
-
公开(公告)号：CN120064874A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510146017.6
申请日：2025-02-10
Applicant: 浙江大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G01R31/08 , G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0455
Abstract: 用于定位电网线路故障的特征解耦图网络方法和系统，包括：首先，通过电力故障分析软件进行时域仿真模拟，生成由总线特征及故障位置组成的大型数据集，采用线图的方式对电网节点与传输线进行网络的拓扑结构进行构建；然后将图结构数据乘以权重矩阵转换到新的隐藏空间，在一阶邻域内计算节点间注意力分数；简单设定因子图分类标签，在解缠层中引入一个额外的头部作为鉴别器避免因子图的退化；通过取其邻居节点的加权和实现进一步特征聚合，合并因子图，将解耦的特征重新组合在一张图上；最后提取聚合后图特征相应故障位置上的特征，映射到一维的故障位置。本发明不依赖于用户建立数学物理模型所需的先验知识，通用性更高且操作简单。
-
公开(公告)号：CN118072888A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410283589.4
申请日：2024-03-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F119/14
Abstract: 基于时空自适应图神经网络的多晶体应力场演变预测方法和装置，其方法包含如下步骤：步骤1.构建模拟高温合金应力场数据集；步骤2.构建适配多晶材料的图结构数据；步骤3.构建基于多晶图神经网络的空间自适应模块，构建适配多晶结构的图神经网络，根据晶界特征自适应地聚合晶粒及其邻居节点的信息；步骤4.构建基于多头GRU的时间自适应模块；步骤5.进行应力场演变预测任务。本发明能够在不使用预先选择的特征而仅使用晶粒尺寸、取向等原始特征的情况下高效稳定的进行长期应力场演变预测。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118014973A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410247497.0
申请日：2024-03-05
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 浙江大学
Abstract: 基于边缘信息融合的混凝土大坝裂缝分割方法和系统，其方法包括以下步骤：1)预处理水利大坝图像；2)编码混凝土大坝裂缝特征；3)使用门控卷积过滤图像获取裂缝的边界特征；4)融合大坝图像特征和裂缝边界特征5)后处理大坝图像裂缝分割结果。利用一个提取裂缝边界特征模块指导模型的训练方向，使模型更快拟合到全局最优点，同时使用一个融合模块将裂缝的边界特征与图像特征进行融合，使模型更加关注于前景裂缝区域，提高检测精度，减少漏检情况，从而提升模型的整体性能。
-
公开(公告)号：CN117496131B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311839596.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 浙江大学 , 国网信息通信产业集团有限公司
Inventor： 郭鹏天 , 王晓辉 , 谈元鹏 , 陈勇 , 李黎 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 张若冰 , 邱镇 , 卢大玮 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰 , 王万国 , 袁弘
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种电力作业现场安全行为识别方法及系统，涉及计算机视觉和目标检测技术领域，该方法包括构建DETR模型，采用通用数据集对模型进行预训练；构建电力行业数据集，对模型进行训练；基于上述预训练完的DETR模型，在其编码层和解码层的Transformer结构中引入Adapter模块，模型结构调整完成后基于电力作业现场安全行为识别数据集进行微调，得到最终的基于DETR+Adapter的电力作业现场安全行为识别模型；将待检测图片输入基于DETR+Adapter的电力作业现场安全行为识别模型中，输出识别结果。与其他算法相比，本发明模型有更强的泛化性能与更高的检测精度。
-
公开(公告)号：CN117496131A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311839596.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 浙江大学 , 国网信息通信产业集团有限公司
Inventor： 郭鹏天 , 王晓辉 , 谈元鹏 , 陈勇 , 李黎 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 张若冰 , 邱镇 , 卢大玮 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰 , 王万国 , 袁弘
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种电力作业现场安全行为识别方法及系统，涉及计算机视觉和目标检测技术领域，该方法包括构建DETR模型，采用通用数据集对模型进行预训练；构建电力行业数据集，对模型进行训练；基于上述预训练完的DETR模型，在其编码层和解码层的Transformer结构中引入Adapter模块，模型结构调整完成后基于电力作业现场安全行为识别数据集进行微调，得到最终的基于DETR+Adapter的电力作业现场安全行为识别模型；将待检测图片输入基于DETR+Adapter的电力作业现场安全行为识别模型中，输出识别结果。与其他算法相比，本发明模型有更强的泛化性能与更高的检测精度。
-
公开(公告)号：CN117149843A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310886631.7
申请日：2023-07-19
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2453 , G06F16/23 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种时序图的图数据管理方法。该方法将携带时序信息的图数据以时序属性图形式组织起来，通过一套建模规则存储在Neo4j图数据库中，借助Neo4j图数据库所提供的成熟的图数据管理方法，可以查询和更新时序图数据。时序属性图用对象节点表示实体，用属性节点描述实体，用值节点表示属性节点的值，用边表示实体间的关系。时序属性图帮助图数据与时态信息有机结合，并通过约束增强了时序图数据的完整性，能够捕捉图数据随时间的变化。针对时间维度，本发明研究了时序图的查询和更新需求，包括时序图模式匹配、时序路径查询和时间窗口限定等，提供的查询和更新语法可以显著降低代码量和编写难度，优化时序图数据分析的业务逻辑并提高执行效率。
-
公开(公告)号：CN117095260A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310993319.8
申请日：2023-08-08
Applicant: 浙江大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种分类模型可迁移性确定方法、装置、设备及存储介质，应用于分类模型可迁移性评估领域，该方法包括：确定目标任务集中各目标类别的类别相关卷积核；通过类别相关卷积核计算目标任务集中图像的特征向量；根据特征向量计算各目标类别的类别可分离度；根据类别可分离度计算分类模型对目标任务集的可迁移数值；基于可迁移数值确定分类模型的可迁移性。本发明通过确定分类模型中各类别图像的类别相关卷积核，进而获取各类别图像的特征向量，通过特征向量计算各类别之间的可分离度来评估可迁移性，相比于将新任务数据全部输入分类模型，根据测试结果评估其可迁移性，本发明方法降低了评估时间，节省了计算资源。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
178
records
(took 0.049 seconds)
