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公开(公告)号：CN116823662A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310793102.2
申请日：2023-06-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种融合原生特征的图像去噪去模糊方法，属于计算机视觉领域，该方法首先通过摄像机拍摄获取数据集中的原始数据，并进行数据集合成，得到合成后的模糊清晰图像对。其次构建原生图像估计网络，得到估计的原生图像。最后构建融合原生特征的图像去噪去模糊网络，实现去噪和去模糊，输出不同尺度的去噪去模糊后的清晰图像。本发明在联合去噪去模糊方面优于以往的方法，有助于提高图像质量，降低相机成本，减少资源浪费，对智慧交通、人脸识别等领域具有非常重要的意义。
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公开(公告)号：CN115778372A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211603497.7
申请日：2022-12-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/107 , A61B5/389 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开一种基于表面肌电信号的膝关节角度估计方法。本发明连接表面肌电信号采集设备到用户下肢的肌肉群，同时在膝关节处绑定角度传感器；表面肌电信号采集设备和角度传感器分别采集表面肌电信号和关节角度数据，然后对表面肌电信号和膝角度数据进行预处理；获取各表面肌电信号片段的特征值，输入至ICOOT‑MS‑LSSVM模型，获取膝关节角度估计值。本发明利用表面肌电信号，使用基于ICOOT算法优化的MK‑LSSVM模型，解决了LSSVM算法无法跳出局部最优的问题，通过多尺度核函数可以更优的拟合表面肌电信号。
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公开(公告)号：CN115270846A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210650586.0
申请日：2022-06-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N20/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/374 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种多核多源域边缘概率分布自适应网络模型，用多核最大均值差异度量能让模型自动选择合适核函数，以提高模型性能，并且由于在神经网络中不同层的迁移能力不同，并且模型的后几层神经网络对迁移效果最好，在神经网络的最后三层都采用了多核最大均值差异度量的迁移方法，增加模型准确度。
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公开(公告)号：CN112799505B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011519400.5
申请日：2020-12-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于脑电信号的音乐音调想象区分方法。受试者依次进行听觉刺激部分、短暂空白部分、想象音调部分、休息部分和基线校正部分五阶段的视听刺激，并获取对应阶段的脑电信号；将上述脑电信号预处理，然后将对应音调编号作为标签，构建训练样本。深度可分离卷积网络包括第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、Flatten层、标签分类器、域分类器；其中第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层依次串联，Flatten层的输入为第三卷积层的输出，标签分类器、域分类器的输入均为Flatten层的输出。
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公开(公告)号：CN110619276B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201910753620.5
申请日：2019-08-15
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州创匠信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开基于无人机移动监控的异常及暴力检测系统和方法。本发明包括无人机云台模块、巡航飞行控制模块、视频处理模块、异常事件检测模块、暴力行为检测模块以及警报模块。视频处理模块用于接收无人机云台模块和巡航飞行控制模块的数据，并对其进行预处理；异常事件检测模块用于分析视频处理模块处理过的视频数据，并对其中的异常事件视频进行检测；暴力行为检测模块接收来自异常事件检测模块的数据，用于分析经异常事件检测模块检测出异常后的视频中是否有暴力行为。本发明实现了在巡航状态的无人机上进行异常事件检测和暴力行为检测的系统,而且能在无人机飞行过程中以近实时的检测速度进行检测,并且可以实时反馈。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113128552A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110231114.7
申请日：2021-03-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度可分离因果图卷积网络的脑电情绪识别方法。现有用于识别脑电情绪的神经网络缺乏通道间定向功能性关系的考虑。本发明如下：一、采集被测者的脑电数据。二、构建邻接矩阵。三、计算脑电数据对应的正则化拉普拉斯矩阵。四、利用深度可分离因果图卷积模型进行特征提取和情绪分类。本发明采用格兰杰因果关系对EEG信号通道间的关系进行建模，构建出一个有向的非对称矩阵，充分考虑了通道间的因果关系，与真实的脑电信号产生情况一致，故能够有效提高情绪类型识别的准确率。此外，本发明采用深度可分离卷积充分提取了脑电数据中的局部特征，从而进一步提高了分类准确率。
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公开(公告)号：CN112799505A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011519400.5
申请日：2020-12-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于脑电信号的音乐音调想象区分方法。受试者依次进行听觉刺激部分、短暂空白部分、想象音调部分、休息部分和基线校正部分五阶段的视听刺激，并获取对应阶段的脑电信号；将上述脑电信号预处理，然后将对应音调编号作为标签，构建训练样本。深度可分离卷积网络包括第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、Flatten层、标签分类器、域分类器；其中第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层依次串联，Flatten层的输入为第三卷积层的输出，标签分类器、域分类器的输入均为Flatten层的输出。
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公开(公告)号：CN112698720A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011541158.1
申请日：2020-12-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互信息特征提取及多人融合的运动想象识别方法。本发明如下：1.通过多通道脑电采集设备同时采集P个用户进行运动想象的脑电信号。2.对采集到的P个用户的脑电数据分别进行预处理。3.对每次采集的脑电数据分别提取一个或多个互信息向量。4.多人运动想象识别。本发明利用提取多人脑电互信息，并通过三种不同层次的融合策略，最终由K近邻算法进行分类，能够快速、准确地实现基于多人脑电数据的人脑运动想象识别。
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公开(公告)号：CN111178389A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911244389.3
申请日：2019-12-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于多通道张量池化的多模态深度分层融合情感分析方法。基于注意力机制方法，可以对多模态数据设定相应权重，划分不同模态数据的重要程度，从而根据不同模态数据对任务的不同贡献程度，在融合部分放大贡献程度大的多模态数据在交互时的作用。而相对于单通道多项式张量池化模块，多通道多项式张量池化模块能够从细粒度层面获得鲁棒性高的局部高维度复杂非线性交互信息。本发明在判定多模态数据重要程度基础上，能从细粒度层面刻画稳定的局部高维复杂动态交互信息，是对当前情感识别领域的多模态融合框架的有效补充。
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公开(公告)号：CN110619276A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910753620.5
申请日：2019-08-15
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州创匠信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开基于无人机移动监控的异常及暴力检测系统和方法。本发明包括无人机云台模块、巡航飞行控制模块、视频处理模块、异常事件检测模块、暴力行为检测模块以及警报模块。视频处理模块用于接收无人机云台模块和巡航飞行控制模块的数据，并对其进行预处理；异常事件检测模块用于分析视频处理模块处理过的视频数据，并对其中的异常事件视频进行检测；暴力行为检测模块接收来自异常事件检测模块的数据，用于分析经异常事件检测模块检测出异常后的视频中是否有暴力行为。本发明实现了在巡航状态的无人机上进行异常事件检测和暴力行为检测的系统,而且能在无人机飞行过程中以近实时的检测速度进行检测,并且可以实时反馈。
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