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公开(公告)号：CN113052219B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110281866.4
申请日：2021-03-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种异常轨迹检测方法及装置、电子设备，该方法包括：构建自编码器，所述自编码器由编码器和解码器组成，所述编码器的输出与所述解码器相连，所述编码器和解码器的主体均为RNN网络；采集运动目标的多个时间序列正常轨迹数据组成训练集；使用所述训练集对所述自编码器进行训练；利用所述编码器对所述训练集进行特征变换，得到若干个正常轨迹的编码特征代表；利用所述编码器对待检测轨迹数据进行特征变换，得到待检测轨迹的编码特征；将所述待检测轨迹的编码特征与所有编码特征代表进行比较，判断待检测轨迹是否异常。与现有的技术相比，本发明具有可扩展性强、模型搭建简单、能够应用于实时监控场景等优点。
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公开(公告)号：CN108829737B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810489619.1
申请日：2018-05-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于双向长短期记忆网络的文本交叉组合分类方法，属于自然语言处理领域。方法步骤如下：S1：构建用于对两个文本蕴含关系进行分类的深度神经网络模型，在该模型中先对对待比较蕴含关系的前提文本和假设文本进行分词，将词表征为实数值词向量；然后将实数值词向量分别输入双向长短期记忆循环网络中，分别输出表征文本特征的句向量；把两个句向量分别正向和反向连接得到两个组合向量，然后构建可以表征两文本差异的混合向量并输入分类器；S2：将带标签的语料库送入该模型进行训练。本发明使用双向长短期记忆循环网络提取文本上下文特征，借助交叉组合的方法来表征两文本间的差异，能够确定输入自然语言长文本与目标文本的关系。
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公开(公告)号：CN113052872A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110271736.2
申请日：2021-03-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声呐图像的水下运动目标跟踪方法。首先基于高斯混合模型及最邻近算法对声呐图像背景进行建模，结合形态学方法分离图像的前景和背景，获取刚进入视野范围内运动目标初始位置，根据初始位置初始化基于级联匹配的跟踪器，该跟踪器以ECO‑HC算法为基础，在确认目标跟丢的情况下基于高斯混合模型对长期存在于视野范围内的目标进行重定位，结合水下运动目标的运动模型及外观模型对目标重定位结果和跟踪结果进行级联匹配，解决了一般情况下目标跟丢后无法再跟上的问题，有利于跟踪准确率的提高，实现长期稳定的水下运动目标跟踪。
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公开(公告)号：CN113052219A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110281866.4
申请日：2021-03-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本申请公开了一种异常轨迹检测方法及装置、电子设备，该方法包括：构建自编码器，所述自编码器由编码器和解码器组成，所述编码器的输出与所述解码器相连，所述编码器和解码器的主体均为RNN网络；采集运动目标的多个时间序列正常轨迹数据组成训练集；使用所述训练集对所述自编码器进行训练；利用所述编码器对所述训练集进行特征变换，得到若干个正常轨迹的编码特征代表；利用所述编码器对待检测轨迹数据进行特征变换，得到待检测轨迹的编码特征；将所述待检测轨迹的编码特征与所有编码特征代表进行比较，判断待检测轨迹是否异常。与现有的技术相比，本发明具有可扩展性强、模型搭建简单、能够应用于实时监控场景等优点。
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公开(公告)号：CN112907616A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110460457.0
申请日：2021-04-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于热成像背景滤除的行人检测方法，包括以下步骤：首先将热成像红外相机获取的原始热成像图片进行直方图均值化处理，然后通过设定合适的阈值进行阈值分割得到行人检测初步的候选区域，同时基于高斯混合模型，从图像前后帧之间的关系分离前景和后景，得到背景减法图像，将两者连接后得到的复合图像送入后续改进的Faster R‑CNN框架完成行人检测工作。本发明通过归一化解决了热成像相机成像结果温度漂移的问题，使用阈值分割和背景减法进行背景滤除，充分利用热成像图片的特点，提高了在低光、无光环境下行人检测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112163364A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011179361.9
申请日：2020-10-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种海洋环境下鱼群运动的流固耦合模拟方法，可用于解决体积小但数量多的鱼群在大尺度流场下的运动与对流场的影响。本发明采用了有限元建立流场，将流场中的小固体视为一个有坐标、速度、加速度属性的点，通过集中参数法确定流场对该固体的作用力，同时该力反馈到流场中为该固体点所处有限元的附加力，从而实现流固耦合。本发明针对的是流场区域远大于固体尺寸的情况，避免了传统流固耦合中对固体建模的部分，同时实现了流固耦合的动态响应，极大的节省了计算量和建模难度。
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公开(公告)号：CN109240274B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201811308258.2
申请日：2018-11-05
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶相关性的工业过程故障诊断方法，属于工业过程监控领域，本发明所提出的方法利用栈式稀疏自编码网络从表示学习的角度无监督地获取各传感器量测数据中的高阶相关性信息，并针对获取的高阶相关性特征提出三个监测指标SRE、M2和C。分层次的学习方式使得该发明对于工业过程中微小故障或早期故障的变化的表示更为精细，也就更利于检测出此类故障的发生与否；同时，所提出的监测指标不仅可以监测过程运行是否保持在控制域内，而且对于故障类型的识别具有一定的指导性；此外，无监督的学习模式不受工业过程中样本标签不足、数据不均衡等影响。因此，本发明对于解决实际中的工业过程监控问题具有重要的现实意义。
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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：CN109470235A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811238641.5
申请日：2018-10-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态簇的水下多传感器协作被动跟踪方法。该方法在目标跟踪过程中引入带反馈的分布式融合估计过程，采用分量按标量加权的线性最小方差融合准则来极小化融合误差协方差的迹，求得最优融合状态估计。并采用基于自适应节点选择的动态分簇过程，动态选择参与目标被动跟踪过程的簇头节点和簇成员节点。其中，簇头节点的选择主要从能量角度出发。而簇成员节点的选择是利用效用函数和成本函数来构造一个目标函数，并将节点的选择问题归类为数学中的背包问题，最后使用动态规划的方法来选择一个最优节点组合实现目标函数的最大化。该发明可以保证目标被动跟踪精度的收敛性，并有效降低被动跟踪过程中网络的能量消耗。
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公开(公告)号：CN105279509A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510612476.5
申请日：2015-09-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G06K9/32
CPC classification number: G06K9/3216
Abstract: 本发明公开了一种基于图像灰度值梯度的组织点定位方法。利用纱线间隙灰度值梯度的绝对值最大的特性，减小图像高亮块影响，首先进行经纱和纬纱的直线分割，并以此分割结果作为起始点和限制范围，开始搜索目标分割曲线像素点，经纱分割曲线和纬纱分割曲线形成的网格定位了组织点，由此实现贴近实际组织点形态的分割与定位。
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