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公开(公告)号：CN1295144A
公开(公告)日：2001-05-16
申请号：CN00127809.6
申请日：2000-12-04
Applicant: 浙江大学电气自动化研究所
IPC: D03D13/00
Abstract: 一种像景丝织工艺画,其特征是局部表层组织由经向和纬向共同分割而成。经向纬浮点个数按基本组织枚数R－2递增形成黑白像景丝织工艺画;当局部表层组织由经向和纬向共同分割而成,表层组织采用纬向纬浮点递增形成彩色像景丝织工艺画,纬浮点个数从1递增至R－2个,R为基本组织枚数。同现有技术比较,本发明的黑白像景丝织工艺画的优点是交织密度高,织锦图面清晰。织品精美逼真:而彩色像景丝织工艺画的优点是能织出彩色图案,交织密度高,织锦图面清晰,织品精美逼真。
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公开(公告)号：CN117669228A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311688851.5
申请日：2023-12-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/20 , D04C1/06 , D04C1/02 , G06F113/12
Abstract: 本发明涉及一种考虑纱线接触的环形编织任意芯轴卷取速度计算方法；该方法通过对芯轴进行分段处理，划分为若干个饼状结构，分别对每一段芯轴进行编织所需要的卷取速度进行求解。包括：首先通过对会聚区内纱线间相互作用的力学分析，根据预期编织角求出理想运动学模型下的等效编织角；再通过对环形编织过程的运动学分析，根据等效编织角求出相应的芯轴卷取速度。本发明能够在考虑纱线接触的基础上针对环形编织中任意截面的芯轴进行卷取速度反解，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：CN117454661A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311547010.2
申请日：2023-11-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06F30/10 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种考虑暂态过程的环形编织芯轴牵引轨迹求解方法和装置，包括确定芯轴的三维模型，提取芯轴的中心线以及形状、尺寸参数；根据提取得到的芯轴参数数据以及织物的目标几何结构，计算编织过程中各个阶段的收敛区状态；根据收敛区状态以及织物的目标几何结构，计算给定编织机转速条件下，编织过程中各个阶段的编织行进速度；根据芯轴形状、收敛区状态以及编织行进速度，生成芯轴牵引轨迹。本发明通过对编织暂态过程进行分析，建立了编织工艺参数、收敛区状态以及织物几何结构三者之间的关系，并将其用于芯轴牵引轨迹的求解，使得求解得到的芯轴牵引轨迹更加精确，有利于提高编织品质。
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公开(公告)号：CN115811759A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211419073.5
申请日：2022-11-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于水下传感器网络的路由方法，涉及水下无线传感器通信技术领域。网络内源节点有数据包需要发送时，如果没有自身到达目的节点的路由，先缓存该数据包，发起路由寻找过程，通过发送网络层控制包与其他节点交换信息，建立自身到达目的节点的路由后，再进入数据传输过程，同时启用监听重传机制确保下一跳节点成功接收控制包，启用碰撞避免机制减少因碰撞产生的丢包。可以更加适应水下环境，尤其是对可靠性要求较高的水下应用场景，提高网络的数据交付率。
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公开(公告)号：CN112936304B
公开(公告)日：2022-09-16
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110807365B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910934615.4
申请日：2019-09-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU与一维CNN神经网络融合的水下目标识别方法，属于水声目标识别领域。针对水声目标识别问题，提出了一种基于GRU与一维CNN神经网络融合的水下目标识别方法，利用基于GRU的循环神经网络结构解决了传统神经网络无法提取水声信号的时序特征的问题，同时使用一维CNN卷积神经网络结构提取水声信号的时域波形特征。融合GRU与一维CNN神经网络结构提取的特征向量，丰富了输入分类器的特征值信息。扩展了影响识别准确率的辅助信息输入，包括距离、水听器深度、信道深度等信息并加入Dropout层和批规范化层避免了过拟合问题，提高了水声目标的识别准确度。
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公开(公告)号：CN110378354B
公开(公告)日：2021-06-04
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：CN111800614B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202010650289.7
申请日：2020-07-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于水声通信机组网的水质图像采集和信息传输系统及其方法，属于水下信息采集及通讯领域。包括水质传感器、串口摄像头、串口分配器、水声通信机、5V/1A锂电池及24V/4A锂电池、RS232接口交叉线；所述通信机与分配器输入端连接，传感器及摄像头通过交叉线与分配器的输出端连接，采用锂电池对通信机、传感器、摄像头、分配器进行供电。并在程序上实现通信协议的对接，通过三种通信协议的格式判断传输数据的类型后，增添或删减相应的数据格式，让数据在对应数据格式的设备中进行再次传输。最终可在通信机终端上实现查询水质及其图像情况的功能。
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公开(公告)号：CN109993755B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201910261841.0
申请日：2019-04-02
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种提花织物图像组织结构分割方法。采用图像直方图均衡化提高图像对比度，使用超像素分割算法将提花织物图像分离成超像素；并且采用改进LBP方法提取织物图像的局部纹理特征，再计算超像素内的颜色重心作为颜色特征，聚类颜色特征和纹理特征实现提花织物图像中组织结构的分割。本发明的织物组织结构分割方法充分结合了提花织物的颜色特征和局部纹理特征，能够准确地完成组织结构分割。
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公开(公告)号：CN111800614A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010650289.7
申请日：2020-07-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于水声通信机组网的水质图像采集和信息传输系统及其方法，属于水下信息采集及通讯领域。包括水质传感器、串口摄像头、串口分配器、水声通信机、5V/1A锂电池及24V/4A锂电池、RS232接口交叉线；所述通信机与分配器输入端连接，传感器及摄像头通过交叉线与分配器的输出端连接，采用锂电池对通信机、传感器、摄像头、分配器进行供电。并在程序上实现通信协议的对接，通过三种通信协议的格式判断传输数据的类型后，增添或删减相应的数据格式，让数据在对应数据格式的设备中进行再次传输。最终可在通信机终端上实现查询水质及其图像情况的功能。
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