-
公开(公告)号：CN118195932A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410136129.9
申请日：2024-01-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹方法。首先构建基于多尺度带通滤波器的图像去摩尔纹网络模型，包括多尺度的encoder模块，多尺度特征融合模块和用于图像恢复的decoder模块；然后对构建的图像去摩尔纹网络模型进行训练；最后经过训练的网络模型接收需要进行去摩尔纹处理的图像，完成去摩尔纹处理后将图像输出。本发明创新的提出了使用不同大小的patch分支提取不同尺度下的图像信息，并从每个尺度中分别学习不同尺度下的摩尔纹信息并加以去除。本发明使用多尺度特征融合模块将不同尺度下的图像特征进行融合，使得每个尺度分支都能借鉴其它分支的特征来完善本尺度分支的特征，提高模型去除摩尔纹的能力。
-
公开(公告)号：CN117911718A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311807195.6
申请日：2023-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于多尺度交互的轻量级显著目标检测方法。首先获取数据集；构建基于多尺度交互的轻量级显著目标检测网络主干；网络沿用HRNet的网络结构，包括Stem模块、transition模块、尺度建模模块和交叉感知模块；通过确定的数据集对构建的轻量级显著目标检测网络进行训练；通过训练好的轻量级显著目标检测网络实现显著目标检测。本发明对Lite‑HRNet网络结构重新设计，大大减轻了融合模块的计算复杂度，融合部分和输出部分使用本发明提出的尺度建模模块和交叉感知模块有效进行了多尺度信息的提取和融合，结合了通道注意和空间注意，有效保证了模型的精度，同时大大减轻了模型的重量。
-
公开(公告)号：CN117880118A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311625296.1
申请日：2023-11-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L41/142 , H04L41/147 , H04L41/14 , H04W24/06 , H04W24/02
Abstract: 本发明公开了基于XGBoost集成算法与核岭回归融合的实时带宽预测方法。首先根据用户需求获取不同场景的数据集；然后对不同场景的数据集中的数据进行清洗；再分别通过不同场景的数据集训练XGBoost模型，得到每个场景的最佳模型；最后使用核岭回归算法对多个场景的模型进行融合。本发明使用XGBoost算法进行带宽预测，能够在每一轮迭代中逐步改进模型，从而提高预测性能；使用高斯核函数的核岭回归方法，对多个场景的模型进行融合，使预测更加强准确和稳健。
-
公开(公告)号：CN117218176A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311052744.3
申请日：2023-08-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 王磊 , 朱尊杰 , 薛安克 , 赵思成 , 孙垚棋 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 王帅 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨
IPC: G06T7/593 , G06T15/00 , G06T17/00 , G06N3/0895 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于NeRF生成数据的立体深度估计方法。首先对N个室内物体进行扫描，采集双目红外图像，每次扫描数据不含重复的物体；然后训练NeRF模型，得到任意角度的红外图像；再进行数据集预处理；最后确定并训练立体深度估计模型。本发明结合d435i深度传感器和NeRF模型，仅使用采集的红外图像，经过NeRF渲染生成任意角度的红外图像立体对，通过深度学习算法，得到预测的深度图。相较于传统经典算法，大大降低了数据收集的难度和成本，也避免了过度平滑、边缘增肥等问题。
-
公开(公告)号：CN117029858A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311052725.0
申请日：2023-08-21
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于改进式蚁群算法的外卖员路径规划系统及方法。本发明系统包括订单信息授权模块、外卖员当前位置获取模块、商家及配送位置获取模块、路况匹配模块、外卖员配送路径规划模块和外卖员配送路径导航模块。相比于外卖员自行寻找配送路径，本发明专利提出的外卖员路径规划系统通过小程序获取外卖员订单信息，系统将外卖员位置以及商家位置和订单配送位置与地图上的路况信息进行对应，并且通过改进式遗传算法对外卖员配送路径进行规划。同时系统及时更新订单信息，及时对路径进行重新规划，提高了外卖员配送的效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118537228A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410648144.1
申请日：2024-05-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/4076 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种视频超分辨率中场景先验学习方法。本发明以深度学习的注意力机制作为载体，在上面创建一个场景先验学习模块，该模块包括三个分支：遗忘分支、记忆分支和输出分支，能够使得包含注意力机制的网络模型随着对视频帧序列的遍历，能够不断学习一个与之对应的场景先验，并且每次迭代都会对已学习到的场景先验进行利用。本发明能够有效地挖掘视频序列中的场景先验信息并加以利用。同时有效地弥补了视频超分算法中迭代结构模型时间信息获取不充分的缺点。一定程度打破了注意力机制对于时间信息利用的局限性。只花费较少的计算资源便可以拥有优异的效果性能提升。
-
公开(公告)号：CN117237649A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311456740.1
申请日：2023-11-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种用于Quad Bayer CFA图像的联合去噪去马赛克方法。首先通过梯度先验提取算法提取Quad Bayer CFA原始图像的梯度先验，使用梯度引导网络的梯度细化部分提取梯度先验的更高级信息，将梯度细化部分的输出与经过卷积的Quad Bayer CFA原始图像进行通道维度的拼接操作后输入到多尺度骨干部分；最后将多尺度骨干部分得到的输出与原始的Quad Bayer CFA图像进行卷积得到最终的图像。本发明梯度先验提取算法解决了传统的梯度算法不能直接在Quad Bayer CFA图像上得到准确梯度信息的缺点。
-
公开(公告)号：CN117217991A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311026041.3
申请日：2023-08-15
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
Inventor： 颜成钢 , 张文豪 , 陈雨中 , 魏宇鑫 , 汪奇挺 , 傅晟 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 王帅 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广
IPC: G06T3/40 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/046
Abstract: 本发明公开了一种基于TensorRT的视频超分推理方法及装置，首先对视频超分网络进行训练；然后对网络算子进行分析，对常用算子进行整理，对不支持算子进行编写，对于可优化算子做算子融合；最后对于完整的视频超分网络结构，使用TensorRT编写并生成序列化引擎进行推理。本发明提出了视频超分推理落地的新方法，即是使用TensorRT该推理框架进行部署和加速，建立常用算子库将TensorRT算子和Pytorch算子进行对齐，优化部署过程，并能够比在训练框架下的推理有更好的速度和更低的显存占用。
-
公开(公告)号：CN117217205A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311186741.9
申请日：2023-09-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 付赫男 , 刘一秀 , 高宇涵 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 王帅 , 王鸿奎 , 殷海兵 , 张继勇 , 李宗鹏 , 赵治栋 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成
IPC: G06F40/211 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向CLIP模型的图片文本后门攻击方法，首先生成触发词和触发图片，再将从句选择合适的位置添加进想要攻击的句子中形成中毒样本，将触发图片以特定的噪声比例添加进原始想要下毒的图片中形成中毒图片；最后用中毒数据集训练CLIP模型，推理阶段用触发词与触发图片替换过的句子或图片，从而诱骗目标模型预测目标类别。本发明隐蔽性好，中毒样本在训练集中不容易发现，图片触发器几乎可以看做是隐形的，文本触发器既不改变原句语义，也不会产生语法错误，提高了训练集中有毒样本的隐蔽性；能够达到攻击方法灵活，攻击成功率高，攻击样本质量好的效果。
-
公开(公告)号：CN117111473A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311179384.3
申请日：2023-09-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 陈曦妍 , 翟春杰 , 陈慧勤 , 尹克 , 王博 , 陈楚翘 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 王帅 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于离群消除的电动车队离散域分层节能控制方法，首先构建异步延迟补偿卡尔曼滤波器来补偿与预期通信延迟严重不同的信号中的通信延迟和拒绝离散值；之后建立电动汽车的三阶动力学模型和功率模型并设计分布式自适应滑模控制器；确定控制目标；最后构建基于上下层分层控制的车队参考轨迹优化问题，实现分层节能控制。本发明补偿了通信延迟并消除了离散值，运用了分层控制方法，提高电动汽车的电池使用寿命且保证了车辆的安全性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
31
records
(took 0.035 seconds)
