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公开(公告)号：CN111275644B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010064566.6
申请日：2020-01-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Retinex算法的水下图像增强方法和装置。该方法包括：对原始RGB水下图像进行白平衡处理和颜色校正，得到预处理后的图像；将所述预处理后的图像转化至LAB色彩空间；采用单通道Retinex算法对L通道进行图像增强处理和亮度矫正，采用双边滤波对A和B通道进行颜色校正，得到LAB图像；将所述LAB图像转换至RGB图像，完成水下图像增强操作。本发明解决了水下图像清晰度低，偏色严重，物体边缘轮廓线不清晰等问题，达到色彩校正、边缘增强的效果。
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公开(公告)号：CN110730415A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910954581.5
申请日：2019-10-09
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明属于水下节点定位领域，提出了一种基于分层海流模型的水下传感器节点定位方法。由于水下环境的复杂性会导致海流流速在空间和时间上的不确定性，不同深度处的海流运动不同，进而造成水下不同深度传感器节点运动速度不同。因此，在普通节点定位过程中，普通节点在接收到不同深度的超级节点发送的信号时，这些信息的可信程度也不相同。为了挖掘每条信息中的更多的信息，本发明所提出的普通节点定位算法将根据海流模型，为不同深度的传感器信息分配不同的权值，相关度大的节点发送过来的信息分配更大的权值，以提高节点定位的准确性。因此，本发明对于解决实际的水下节点定位问题具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN109916406A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910024119.5
申请日：2019-01-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机群环绕目标的定位方法，通过无人机对目标观测所得的方位角和俯仰角，构建以方位角和俯仰角的正余弦值为参数的线性矩阵方程，利用最小二乘法求解获得目标位置。与过去以测量角度的正切值为参数的侧向交叉定位算法相比，本发明提出的方法有效减小了矩阵方程系数矩阵的条件数，不仅防止了无人机环绕目标定位时可能出现的病态问题，还进一步提高了环绕区域内目标的定位精度。
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公开(公告)号：CN118636156A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410952557.9
申请日：2024-07-16
Applicant: 浙江大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种考虑纱线相互作用的环形编织牵引机械臂轨迹规划方法，对芯轴进行分段处理，划分为若干个编织单元，分别求解在每一段芯轴单元上进行编织时对应的牵引机械臂末端运动轨迹。具体是，首先对会聚区内纱线间的相互作用进行力学分析，确定纱线发生柔性变形后的实时状态；然后根据纱线所发生的柔性变形计算在当前芯轴单元上进行编织时的实时会聚区长度；再基于计算得到的实时会聚区长度和芯轴单元与编织平面的空间几何关系规划牵引机械臂的轨迹。本发明能够在考虑纱线相互作用的基础上针对环形编织中用于牵引芯轴的机械臂进行末端轨迹规划，使环形编织产品的实际编织角接近预期目标。
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公开(公告)号：CN108647687B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201810366154.0
申请日：2018-04-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种基于平移相减法的织物组织自动识别方法，属于图像识别领域。本发明提供了一种计算织物组织循环大小的平移相减算法(Translational Subtraction Algorithm，TSA)，并提供了了一种基于TSA算法的织物组织有效识别方法。该方法结合织物图像不同方向的TSA算法和水平方向的亮度累加法获取织物组织循环宽度和纬线宽度。然后对织物图像进行错位TSA算法，分析错位TSA曲线相位的周期性和大小，可以得到织物组织循环的纱线根数和飞数，最终获得织物图像的组织意匠图。本发明中提供织物组织的自动识别方法能有效识别各种类型的织物组织，对织物图像光照、纹理和倾斜等干扰因素具有鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111328015B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202010077375.3
申请日：2020-01-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Fisher信息距离的无线传感器网络目标跟踪方法。在目标进入到监测区域内被探测到后，跟踪系统被激活开始对目标进行跟踪。为了提升系统的跟踪精度，使用更多的传感器对目标进行跟踪是一个常规的思路。然而，使用过多的传感器一方面会消耗过多能量，一方面会由于辐射过多的能量而被敌方发现从而被锁定位置。为了解决辐射能量与跟踪精度的问题，本发明在传感器数量不变的基础上，通过选择更加高效的传感器对目标进行跟踪，实现跟踪精度的提升。本发明对于提升跟踪系统的隐蔽性以及一些特定场景下传感器网络使用寿命问题具有理论指导意义与实用价值。
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公开(公告)号：CN110390670A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910610461.3
申请日：2019-07-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字图像的贴片位置误差检测方法。该方法包括如下步骤：1)采用加权均值滤波器对图像进行去噪处理，并采用图像直方图均衡化提高图像对比度，采用改进Canny算法提取图像边缘特征；2)截取模版并记录匹配标准点，根据步骤1)的结果，采用改进SAD算法(绝对误差和)进行模版匹配；3)最后应用匹配标准点偏移向量找到匹配标准点，进而计算基于数字图像的贴片位置误差。本发明的基于数字图像的贴片位置误差检测方法充分结合了基于数字图像的贴片边缘特征与位置特征，能够快速准确地完成贴片位置误差检测。
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公开(公告)号：CN110378354A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910521619.X
申请日：2019-06-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组织滤波算法的提花织物图片颜色提取方法，本方法首先利用双边滤波算法平滑提花织物图片噪声得到预处理后图片；其次统计预处理后图片的区域梯度信息；再利用非极大值抑制算法得到织物图案边缘轮廓图；然后将织物边缘轮廓图作为组织滤波算法的引导图，通过多次迭代平滑织物组织结构；最后利用密度峰聚类算法对处理后的提花织物图片进行颜色聚类，得到颜色提取结果。通过上述方式，本发明能够消除提花织物表面组织结构对颜色提取结果的干扰，使得最终提取结果更加准确。
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公开(公告)号：CN112936304A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110144204.2
申请日：2021-02-02
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种自演进式服务机器人系统及其学习方法，属于智能机器人技术领域。当配备有一个根据其生产厂商预定义的训练数据集训练而来的起始本地模型的服务机器人，在进入某一特定用户的家居环境之后，需要学习一些在用户家居环境中新出现的类别时，可以请求用户给出这些新类别数据的人工标注，并使用这些带人工标注的新类别数据，通过连续学习逐渐完善自身存在缺陷的起始本地模型。参考人类在学习新知识时通常会在同一时间段内学习全部新课程相关知识的这一学习习惯，机器人在进行连续学习时的最佳学习方法为，在某一时间段内学习所有新类别对应的一小部分数据。本发明具有贴近服务机器人的实际应用场景，平衡学习的时效性和效果的特点。
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公开(公告)号：CN110209698B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910391665.2
申请日：2019-05-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于丝绸文物数据的织物图案创意设计方法，首先，根据属性对丝绸文物数据进行标记，建立包含属性信息的丝绸文物数据库；其次，对数据库进行稀有数据和常用数据的分类；然后，针对数据库的极度不均衡性对FP‑Growth算法进行改进，得到适用于对该丝绸文物数据库进行关联数据挖掘的改进FP‑Growth算法；最后结合丝绸图案设计领域的辅助设计系统根据数据挖掘结果得到创意设计的图案。本发明利用改进FP‑Growth算法对丝绸文物数据库进行关联数据挖掘，得到具有关联性的的织物图案设计结果，解决了现有的辅助设计系统所存在的所得结果可利用性不高的问题。另外，该改进算法对于丝绸文物数据库的关联规则的挖掘相对于其它关联规则挖掘算法更加快速有效。
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