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公开(公告)号：CN101847250B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010158251.4
申请日：2010-04-27
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DCT变换的矢量地图数据盲水印方法。传统水印算法还很难直接应用在矢量地图数据上。本发明方法的包括水印信息嵌入和水印信息提取。水印信息嵌入是把用户选择的水印信息嵌入到原始矢量地图中得到一个新的矢量地图，具体包括调制水印信息、对矢量地图数据进行分块处理、和嵌入水印信息。水印信息提取是从待检测的矢量地图中提取水印信息内容，具体包括对待检测的矢量地图数据进行分块处理、提取水印信息和生成水印信息图。本发明方法具有较好的鲁棒性，并且是一种盲检算法，具有较好的实用价值。
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公开(公告)号：CN102446357A
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201110374483.8
申请日：2011-11-23
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应有限元的水平集SAR图像分割方法，主要解决现有基于统计分布的变分水平集模型在非均质SAR图像分割中不精确的问题，其具体实现步骤为：（1）基于图划分最小割集准则，优化图划分能量项；（2）结合水平集规则项和长度约束项，定义加权能量泛函；（3）变分极小化能量泛函，得到曲线演化控制方程；（4）在有限元网格上进行离散，得到曲线演化方程的半隐式离散格式；（5）采用基于后验误差估计的自适应有限元网格调整策略，并实现基于三角网格的水平集演化，进而获得SAR图像的分割结果。本发明以成对相似性定义能量泛函，克服了现有统计模型的局限性。同时本发明基于自适应有限元的数值计算策略，实现了分割质量与计算效率的有效平衡。
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公开(公告)号：CN101609555B
公开(公告)日：2012-02-29
申请号：CN200910101251.8
申请日：2009-07-27
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明涉及一种基于灰度共生矩阵的灰度模板匹配方法。现有的灰度模板匹配方法速度慢，效率低。本发明方法的具体步骤是：首先调整待匹配图像I宽度和高度，然后将待匹配图像I进行分块，最后将图像I的像素块Ci与灰度模板T进行比对，计算像素块Ci与灰度模板T的相似区域；根据每个像素块Ci相似区域得到一个子图Ki，将矢量角度θ相等的T的灰度共生矩阵与Ki的灰度共生矩阵计算特征参数Con和Cor的相似距离；对T和Ki的8个灰度共生矩阵的距离求总和得到对应T和Ki的距离D′；选择D′最小的Ki记为Kmin，这个Kmin为与模板T匹配的图像子图。本发明方法在匹配过程中，通过计算模板T与匹配子图潜在的重叠区域来对模板T在图像I中进行快速的移动，提高了模板匹配的速度。
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公开(公告)号：CN102129660A
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN201110072273.3
申请日：2011-03-24
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于栅格地图特征的小波域零水印方法。现有的水印的嵌入过程复杂化，消耗计算时间太长，不利于实际应用。本发明包括水印信息嵌入和水印信息检测。水印信息嵌入是指提取原始栅格地图的零水印信息，保存入库。水印信息检测是指将待检测栅格地图中提取的零水印信息与水印信息库中的水印信息操作得到最后水印信息。本发明具有较好的隐蔽性，可以克服可逆数字水印中存在的安全漏洞。
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公开(公告)号：CN101840584A
公开(公告)日：2010-09-22
申请号：CN201010155125.3
申请日：2010-04-23
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交互显示屏的二维数字角色操作方法。传统的形状变形技术及其应用不适合普遍用户，并且难以推广到一般的便携式移动设备。本发明方法首先建立二维角色框架骨架，包括计算各条曲线上特征点，将每条曲线上的特征点连接，连接分离曲线间距离最短的特征点；然后通过交互显示屏，用户使用手指或者触控笔在角色形状上指定并移动若干个约束点，以操作角色并使之发生相应变形。在操作过程中，通过最小化变形能量函数，得到框架骨架的变形位置，进而产生满足用户约束的自然角色姿势。本发明方法采用基于几何变形能量的形状变形技术，通过建立并优化相应的角色形状变形能量函数，从而产生自然且具有视觉真实感的角色姿势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101609554A
公开(公告)日：2009-12-23
申请号：CN200910101160.4
申请日：2009-07-27
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明涉及一种基于灰度统计特征的灰度模板匹配的方法。现有的模板匹配的速度慢、效率低。本发明方法的具体步骤是：首先调整待匹配图像I的宽度为和高度，其次将待匹配图像I进行分块，然后将图像I像素块Ci与灰度模板T进行比对，计算像素块Ci与灰度模板T相似区域，根据每个像素块Ci的相似区域得到子图Ki。根据灰度直方图相似距离D′I，灰度级位置方差相似距离D′σ，几何矩相似距离D′M求和得到Ki和T的距离D′；对所有Ki和模板T的距离D′，选择D′最小的Ki记为Kmin，这个Kmin为与模板T匹配的图像子图。本发明方法匹配过程，通过计算模板T与匹配子图潜在的重叠区域来对模板T在图像I中进行快速的移动，提高了模板匹配的速度。此外该方法还具有较好的匹配准确性。
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公开(公告)号：CN118964514B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411421476.2
申请日：2024-10-12
Applicant: 浙江工商大学 , 衢州光明电力投资集团有限公司赋腾科技分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图数据库和向量数据库的数据处理和存储方法及装置。基于图数据库和向量数据库，结合LayoutLMv3模型、Transformer模型与OCR技术，旨在高效地解析、存储和检索非结构化文档。本发明首先将文档转换为图像，使用布局分析模型LayoutLMv3模型识别图像中的文本、图像、表格几类区域，然后使用三类解析器分析包含数据的区域，特别的，由于表格数据结构的复杂性，使用表格分析模型将表格转为文本表示，最后，将所得到的所有数据进行结构化分割，分别保存在图数据库和向量数据库中，以实现对数据检索的高准确性和高效率性，为大数据分析和大语言模型应用提供了强大的支持。
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公开(公告)号：CN114659530B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210242363.0
申请日：2022-03-11
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明提供一种用于智能机器人路径规划的正六边形网格模型地图构建方法，包括：根据预设网格尺寸结合地图数据将视觉范围内平面区域剖分为多个无缝连接的、不重叠的正六边形空白基础网格；获取各空白基础网格的点云数据，结合地图数据赋予各空白基础网格地形特征、格元属性及格边属性得到基础网格，形成覆盖平面区域的网格模型，确定机器人及激光点在网格模型中的坐标，计算激光点所在基础网格的概率估计值，确定网格处于占据状态或空闲状态；更新机器人所在基础网格与激光点所在基础网格之间的其他基础网格的状态；根据各基础网格的状态对所在环境的网格模型进行增量建图。该方法获得的地图可以应用于智能机器人的地图构建和路径规划中。
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公开(公告)号：CN119131212A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411568331.5
申请日：2024-11-05
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06T13/40 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T3/4038 , G06T7/11 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的虚拟模特服装展示图像智能生成方法及装置。使用数据集中的原有数据与服装分割模型处理得到目标服装图像和姿态图像，并训练得到服装、姿态的重建变分自编码器以及自适应姿态生成模型M1；对数据集内的原有数据进行空间拼接构建得到组合数据；用组合数据进行条件扩散模型的微调训练，从特征融合、引导生成进行服装增强，得到服装增强的展示图像生成模型M2；输入素体人台模特或任意人物身穿目标服装的图像，通过M1和M2得到初步的服装展示图像，使用人脸修复模型优化得到最终服装展示图像。本发明从训练模式、服装特征保留及生成结果方面实现创新，能够实现操作便捷和高质量的虚拟模特服装展示图像生成。
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公开(公告)号：CN119091470A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411570528.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 浙江工商大学 , 浙江横店影视城有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的单阶段多人二维人体姿态估计方法及装置，属于多人二维人体姿态估计领域，通过引入时序信息融合技术对视频序列中的多人人体姿态进行高效建模。首先，本发明对单个视频序列中的多人人体信息进行全面建模，构建了跨帧人体时序信息融合模块，能够有效捕捉和增强目标帧中人体的全局信息，使得在复杂场景下仍能准确识别和定位多个人体。其次，该方法深入建模人体各个关节点的信息，并设计了跨帧关节点时序信息融合模块，专门用于强化同一人在不同帧中相同关节点的信息传递与关联性。这种设计能够显著改善在视频序列中由于运动模糊、遮挡以及对焦不准等原因导致的关节点识别困难，从而使目标帧的关节点预测更加精确和稳定。
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