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公开(公告)号：CN111507182B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010167698.1
申请日：2020-03-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨骼点融合循环空洞卷积的乱丢垃圾行为检测方法。本发明采集包含乱丢垃圾行为的图像集进行预训练；获取预训练后图像集中乱丢垃圾行为个体的图像训练集，并对其中图像人工定义乱丢垃圾行为的人体骨骼点分布；基于人体骨骼点分布制作图像训练集中每个图像的骨骼点热图；构建基于骨骼点融合循环空洞卷积的乱丢垃圾行为检测网络；将预训练后图像集输入乱丢垃圾行为检测网络，使用梯度下降法迭代更新网络获取最优乱丢垃圾行为检测网络；将测试集中连续几帧的检测图像输入最优乱丢垃圾行为检测网络中，获取相应的骨骼点分布序列，并进行相似度计算，判断是否为乱丢垃圾行为。本发明能够在复杂场景中十分准确地检测乱丢垃圾行为。
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公开(公告)号：CN111507359A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010159455.3
申请日：2020-03-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种图像特征金字塔的自适应加权融合方法。本发明步骤：1.首先在计算机视觉有名的超大规模数据库ImageNet上预训练神经网络模型；2.将二次训练用的训练集数据输入预训练神经网络模型；3.针对训练集中的目标检测任务，重复步骤4-8继续训练神经网络模型，直至网络能够准确的检测训练集中的图片；4.使用步骤(1)预训练后的神经网络模型提取图片的特征图；5.把获得的特征图按分辨率建立特征图金字塔模型；6.计算每一层特征图在整个金字塔模型中的重要程度；7.根据特征图在金字塔模型中的重要程度，对每一层特征图分配不同的权重；8.对特征图按照所分配的权重进行融合，然后进行检测。本发明提高目标定位和分类的准确性。
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公开(公告)号：CN111507183A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010167699.6
申请日：2020-03-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度密度图融合空洞卷积的人群计数方法。本发明步骤如下：获取人群图像数据集，并且进行预处理；建立基于多尺度密度图融合空洞卷积的人群计数网络；将预处理之后的人群图像输入该人群计数网络中提取特征数据，输出对应图像的低分辨率密度图；将低分辨率密度图融合空洞卷积网络，输出对应图像的高分辨率密度图；对人群计数网络输出的高分辨率密度图进行积分，得到对应人群图像中的人群总数；将最后输出的高分辨率密度图与人工标注的真实密度图进行损失计算，不断迭代更新人群计数网络；将测试图片输入最终确认的人群计数网络，生成人群分布密度图并且进行人群计数。本发明具有很好的自适应能力和很高的预测精度。
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公开(公告)号：CN111353306A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010109601.1
申请日：2020-02-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/951 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于实体关系和依存Tree-LSTM的联合事件抽取的方法。本发明步骤：1、对原始文本以及文本标注信息进行编码。2、将步骤1的结果输入双向LSTM。获取具有时序的前向和向后隐含状态向量。3、首先将输入句子解析成依存树形结构，然后将步骤1结果输入构建的依存Tree-LSTM,获取树根节点隐含状态向量和每个时刻的隐含状态向量。4、获取保存实体关系句子信息特征向量。同时连接双向LSTM t的前向、向后隐含状态向量以及依存Tree-LSTM t时刻的隐含状态向量 5、进行触发词识别和分类；6、进行事件论元的识别和分类。
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公开(公告)号：CN111353029A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010109598.3
申请日：2020-02-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于语义匹配的多轮对话口语理解方法。本发明利用基于词级别的attention卷积神经网络和树状循环神经网络联合提取语句语义信息，并通过语义匹配对历史语句进行合理的权重值分配，结合上述产生的历史语句语义表示和对应的权重值，输入对应角色双向LSTM模型得到角色历史影响向量，结合2个角色历史影响向量得到最终历史语义影响向量，结合该向量对当前语句做意图检测，并通过损失函数优化模型参数结构。这种方法具有更好的鲁棒性和自适应能力。其中具体发明的基于语义匹配的多轮对话口语理解模型训练流程图如图2。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106340041B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201610828210.9
申请日：2016-09-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明公开了一种基于级联遮挡滤除滤波器的光场相机深度估计方法。本发明根据遮挡信息在光线级、像素级和图像级中的不同表现形式，通过从光线级到像素级再到图像级的三层级联遮挡滤除滤波，滤除或保持原始光场图像数据中可能的遮挡信息，减少光场相机深度估计中的歧义性判断，实现精确的深度估计。本发明的主要特点在于通过光线级遮挡滤除滤波器滤除可能被遮挡的光线，通过像素级遮挡滤除滤波器保持处于深度不连续边缘处像素的遮挡特性，通过图像级遮挡滤除滤波器提取像素间的图像级遮挡信息，从而在深度估计中排除具有歧义性的遮挡信息，提高估计精度。
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公开(公告)号：CN103961855B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410153551.1
申请日：2014-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A63B67/04
Abstract: 本发明公开了一种自动收网装置。本发明包括上端端盖、发条、含轮空心轴、轴套、连接套、开槽套筒、下端端盖和绳子。所述轴套套在含轮空心轴上，连接套内孔套在含轮空心轴上。连接套一端通过螺纹与上端端盖相连，另一端通过螺纹与开槽套筒一端相连。发条一端固定在上端端盖的凸起上，另一端固定在含轮空心轴的凸起上。下端端盖通过螺纹与开槽套筒另一端相连。绳子一端固定在含轮空心轴的轮子上，另一端穿过上端端盖的小孔置于装置外面。网穿过开槽套筒一端固定在含轮空心轴上，另一端固定在位于装置的外空心轴上。本发明能确保网的张紧，收网时快捷方便，并且利于网的保存。
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公开(公告)号：CN111709294B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010419503.8
申请日：2020-05-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征信息的快递人员身份识别方法。本发明提出利用跳跃连接的方式连接3个含有相同大小卷积核的卷积层与3个多尺度金字塔模块MSPM，来融合多层高层语义特征信息和低层特征图的细节信息，从而构建目标检测网络SFPNet。其中，MSPM采用并行的空洞卷积来提取不同尺度物体对应的特征信息，这些空洞卷积中含有不同大小空洞率，在卷积过程中采用不同步长。本发明在得到快递人员相关信息后，将多个目标信息进行综合评定，判读更加准确，鲁棒性和自适应能力更好。
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公开(公告)号：CN114419669A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111654112.5
申请日：2021-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重识别和方位感知的实时跨摄像头行人跟踪方法。本发明包括以下步骤：(1)行人检测，(2)外观特征提取，(3)行人方位感知，(4)单摄像头目标跟踪，(5)基于层次聚类的跨摄像头轨迹关联。本发明通过基于深度学习的方位估计网络预测行人图像的方位，为行人重识别特征提供方位信息，减轻了由于摄像头视角、行人姿态造成的行人外观特征差距，同时，利用行人的空间信息缩小了跨摄像头轨迹关联时的搜索范围，提高了跨摄像头目标跟踪方法的实时性。
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