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公开(公告)号：CN115858900A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211642288.3
申请日：2022-12-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 一种基于puppeteer的网站无障碍合规性检测方法，包括：首先，访问指定祖先网站；其次，在该网站中注入无障碍合规性检测脚本，并保存网页页面Dom文件，如无异常则根据合规性设定的无障碍的规则以及检测脚本得出的结果计算出该网页的得分并过滤出网站中同源且有效的访问链接；然后，根据得到的有效的访问链接通过层序遍历的方式并且加入编辑距离算法检测来过滤掉相似的网页后依次重复上述步骤，直到祖先网站已成功计算出指定数量的页面分数；最后，利用祖先网站下得出的各个网页的分数汇总得出对祖先网站即检测网站的无障碍合规性的最终得分。本发明可用于对大批量网站进行检测，且人工操作难度低，自动化程度高，可对网站无障碍评测的场景提供数据支持。
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公开(公告)号：CN113779352A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110849884.8
申请日：2021-07-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/951 , G06F3/0488 , G06F9/451
Abstract: 面向无障碍检测的移动端应用页面自动遍历方法，包括：进入App首页，机械臂每右滑一次，都通过计算机视觉算法，检测出此时停留的聚焦框的坐标，图像等信息，生成一个聚焦框对象；不断右滑直至焦点陷入或者达到设定的遍历次数，由此可以判断页面是否为瀑布流，如果是瀑布流，则还需进行导航栏的遍历；首页的遍历结束，将首页的所有聚焦框加入广度遍历队列中；进行广度遍历，当队列不为空时，从中取第一个聚焦框并出列，计算从当前页面到目标聚焦框的路径，通过操纵机械臂到达对应聚焦框，点击聚焦框，判断是否进入了一个全新的页面，如果是，则对新页面进行相应操作，否则就访问下一个聚焦框，直到队列为空。本发明适用于复杂场景，普适性强，可作为无障碍合规检测的上游服务，爬取应用的页面信息，供后续的检测使用。
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公开(公告)号：CN109492770A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811166681.3
申请日：2018-10-08
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06K9/6215
Abstract: 一种基于个性化关系排序的属性网络嵌入方法，属于机器学习的表征学习领域。本方法旨在将属性网络更好地表征为向量形式，以便于更好地分析挖掘网络中有用的知识。本方法首先计算属性网络节点间的属性和拓扑结构两方面的相似度矩阵，利用两个阈值将节点间在这两方面的相似度分别进行关系排序；然后综合两方面的关系排序，确定节点间的综合关系排序结果，由此给出要优化的目标函数；最后使用期望极大算法和梯度上升原理，通过反复迭代更新阈值和嵌入向量，使目标函数最优，得到所有节点的嵌入向量。用本方法生成的嵌入向量不仅易于分析处理，而且更好地保留了原网络中的属性和结构特征，从而提高了后续分析挖掘工作的性能和效果。
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公开(公告)号：CN119723551A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411808251.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V20/62 , G06V20/40 , G06V30/148 , G06V30/146 , G06V10/762 , G06V10/56
Abstract: 一种面向无障碍电影制作的基于特性挖掘的字幕提取方法和装置，其方法包括：首先选取待处理的电影，抽取其中的一系列视频帧，作为挖掘字幕特性的样本。随后，用通用文字识别模型识别样本中的文字，根据识别结果挖掘字幕的位置特性和字幕颜色特性。在此基础上，利用挖掘出的字幕位置特性，精准截取电影图像，得到仅包含字幕的图像。再运用通用文字识别模型对字幕图像进行文字识别，得出字幕识别结果。此后，对所得的字幕识别结果进行处理，剔除颜色不符合预设要求的识别结果以及重复的识别结果。最后，将经过处理的字幕识别结果与时间戳相结合，准确写入字幕文件。本发明能够显著提高字幕识别的精度，为后续无障碍电影制作过程中基于电影字幕编写无障碍旁白提供了基础。
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公开(公告)号：CN114840416B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210369175.4
申请日：2022-04-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F11/36 , G06V20/62 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分析的页面控件异步遍历方法，首先进入页面，移动到第一个控件，每次移动到下一个控件，获取页面的截图，然后生成两个异步任务，其一是通过计算机视觉算法获取控件的坐标，其二是通过OCR算法识别字幕获取控件的替代文本内容，将这两个任务提交给线程池执行后，继续移动到下一个控件；每次移动特定次数后，都判断页面控件是否遍历完毕，如果仍未完毕就继续遍历，否则结束遍历。本发明提供了一种异步的、快速的页面控件遍历方法，可作为移动应用测试和数据分析挖掘的上游服务，爬取移动应用的页面控件信息，供后续任务使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114840417B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210369205.1
申请日：2022-04-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F11/36 , G06V30/414 , G06F3/04847
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动窗口和控件信息的移动应用控件采样方法，分别通过手机操作系统本身的功能特性和外部的计算机视觉手段来获取移动应用控件的结构信息，使用滑动窗口的方法从控件信息的时序流中挖掘相似的模式，以此达到对控件进行采样的目的，后续对页面的控件进行点击遍历时，将跳过高相似度的控件组。对于安卓系统，本发明利用其系统级的无障碍服务和talkback功能获取每个控件的位置、大小、控件标签类型、文本等；对于iOS系统，本发明利用计算机视觉技术对iOS系统自带的VoiceOver功能产生的聚焦框和辅助文本进行识别，从而得到被聚焦控件的大小、位置、文本信息。
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公开(公告)号：CN116935184A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310890111.3
申请日：2023-07-19
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06T7/73 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种不规则交通道路目标检测方法和系统，所述方法包括，采集并制作数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建不规则交通道路目标检测网络模型；将训练集的数据进行预处理得到角点信息和偏移量信息，将角点信息和偏移量信息附加在数据label上导入不规则交通道路目标检测网络模型中进行训练；将测试集代入到不规则交通道路目标检测网络模型进行预测，计算模型精度；根据获取到的图像输入不规则交通道路目标检测网络模型，判断得出道路所在位置，并提示视障用户出行。本发明实现了高精度、轻量级的贴合道路外轮廓的目标检测，同时采用道路位置判断方法，辅助视障人士在交通道路上实现安全行进。
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公开(公告)号：CN116225470A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211642293.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种云边协同的移动应用无障碍合规性批量检测方法，通过定时检测的形式在云端定时构建批量移动应用检测任务，并下发至边端任务管理系统进行节点调度及移动应用检测，以此完成移动应用无障碍合规性批量检测。在下发任务之前，对于安卓应用，云端会从互联网上下载最新的安装包，并将其传输给边端用于安装。边端安装应用后，云端会根据其返回的安装结果对安装包进行管理。边端完成应用检测后，云端会接收边端返回的检测报告，解析该报告并计算出相应的无障碍合规性得分并存储相关的结果。本发明整体围绕安卓安装包管理、任务生成与下发、安装结果处理、检测报告解析四个主要步骤，无需人工操作，通过云边协同以自动化的方式定时执行。
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公开(公告)号：CN116030236A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211739988.4
申请日：2022-12-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于计算机视觉的动态区域检测方法，包括：首先，打开相应软件，遍历App页面并且获取截图；其次，对相邻两张截图进行预处理后对其进行特征点提取、筛选、匹配，得到两张图片的单映射矩阵。根据单映射矩阵判断两张截图是否有因为页面滑动而造成的偏移，若没有偏移，则直接根据特征点成功匹配的最大范围来检测动态区域，若有偏移，则先检测App页面导航栏的位置，再确定动态区域的检测范围。确定检测范围后，按照固定采样间隔利用两张图片对应特征点的特征向量计算欧式距离，若超过某个阈值则判定为该检测点。通过以上步骤，可根据相邻两张截图检测出该App当前页面是否有动态内容的区域。
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公开(公告)号：CN115840708A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211642425.3
申请日：2022-12-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F11/36 , G06F16/955 , G06F16/958 , G06F9/54
Abstract: 一种基于浏览器插件的无障碍检测方法包括：首先，设置好总共需要检测的页面总数，服务端启动爬虫线程，构建浏览器插件爬虫任务；其次，浏览器插件建立与客户端之间的短期通信通道，从服务端请求一个待检测URL并在指定窗口中新增一个tab页面，在已设定的网页数量最大值范围内并发访问指定链接页面并获取源代码；然后，根据预先设置好的无障碍条目与规则集对获取到的网页源代码进行源码级的无障碍检测，得到检测结果。本发明可应用于对网站页面无障碍的自动化检测，能够有效地规避部分网页的反爬策略，实现一种跨局域网下的源码级别的无障碍检测，并通过并发控制提升检测效率，帮助开发者进行无障碍改造。
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