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公开(公告)号：CN112712589A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110023105.9
申请日：2021-01-08
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于激光雷达和深度学习的植株3D建模的方法，包括以下步骤：1)在多个视角使用激光雷达对植株进行静态扫描，获取不同视角的原始点云数据；2)对步骤1获得的各个激光雷达原始点云数据进行滤波去噪、降采样的预处理；3)从步骤2处理后的激光雷达点云数据中提取语义特征点、对环境中各个目标进行识别；4)对步骤3识别到的目标中进行选定，分离出植株的点云信息；5)对经过步骤4处理的多个点云数据进行拼接；6)对步骤5处理完的点云数据进行网格平滑；7)对步骤6处理完的点云数据进行三维建模。本发明还提供一种基于激光雷达和深度学习的植株3D建模的系统。本发明的植株真实性好、几何精度高，分离效果好。
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公开(公告)号：CN113361564B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110503467.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 基于深度残差网络的中药饮片识别方法，包括：S1：数据采集：采集常见的中药饮片图片；S2：数据处理：对采集的原图进行处理；S3：模型训练：用训练集训练网络模型；S4：数据识别：用中药饮片分类网络对中药饮片进行识别。本发明还包括实施上述基于深度残差网络的中药饮片识别方法的系统，包括依次连接的数据获取模块，数据处理模块，网络训练模块和数据识别模块。本发明在深度残差网络的基础上结合通道注意力机制来识别中药饮片，注意力机制的引入能够捕捉相似饮片的细微差异特征，提高识别准确率，降低了人力和时间成本，为非中医药学专业人士分辨生活中的中药饮片提供了思路。
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公开(公告)号：CN112463387B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011427759.X
申请日：2020-12-07
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 基于GPU时空资源消耗识别本地服务器上深度学习模型的方法，包括：(S1):搭建采集本地服务器GPU的使用率和功耗数据的实验平台；(S2):在本地服务器上使用tensorflow、pytorch等开源深度学习框架运行各种常见的深度学习模型；(S3)：在本地服务器运行深度学习模型的过程中实时抓取GPU的使用率和功耗数据；(S4):对采集到的数据进行处理；(S5):搭建卷积神经网络对采集到的数据进行分类，以混淆矩阵的方式呈现测试结果。最后结果表明深度学习模型在运行时，本地服务器的GPU使用率和功耗与其内在模型存在相关性，通过对这种相关性的分析，可以得到很多关于模型的有效信息。
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公开(公告)号：CN111921383B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010684466.3
申请日：2020-07-16
Applicant: 浙江工业大学
IPC: B01D65/10 , B01D69/12 , B01D67/00 , C02F1/44 , C02F101/34 , C02F101/38
Abstract: 本发明公开了一种基于三嗪类多孔有机纳米粒子组装膜的制备方法，以三嗪类衍生物、1,2‑二羰基化合物和醛类化合物为反应单体，在醋酸水溶液中通过Debus‑Radziszewski反应制备三嗪类多孔有机纳米粒子；再将其与阳离子聚电解质混合配制成分散液，在多孔支撑膜表面通过加压沉积过滤—化学交联法制备基于三嗪类多孔有机纳米粒子组装膜。本发明所制备的基于三嗪类多孔有机纳米粒子组装膜兼具高效染料脱盐性能和良好稳定性，可应用于染料提纯和废水处理等应用领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119082163A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411143078.9
申请日：2024-08-20
Applicant: 浙江工业大学 , 杭州楚环科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种用于扩大多环芳烃降解菌温度范围的智能温度自适应系统、重组菌及应用，所述系统包括耐热基因元件、耐冷基因元件、耐热基因元件表达的温度诱导元件、耐冷基因元件表达的温度诱导元件；所述耐热基因元件包括热休克蛋白grpE基因；所述耐冷基因元件包括核糖体组装因子srmB。本发明智能温度自适应系统具有结果的可预测性，能够根据环境温度的变化自动表达相应的抗逆元件，从而对细胞进行有效保护。无需额外添加诱导剂对抗逆元件进行诱导，并且避免了常温下抗逆元件对于细胞造成的负面影响。此外，本发明含智能温度自适应系统的重组菌性状稳定，不易突变，这为实验室研究和应用提供了极大的便利和可靠性。
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公开(公告)号：CN113362374A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110633431.1
申请日：2021-06-07
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于目标跟踪网络的高空抛物检测方法，包括：S1)获取初始图片帧构建监控场景背景模型；S2)由后续输入图像与背景模型的相似度，进行运动目标检测并更新背景模型；S3)利用目标跟踪网络对运动目标进行跟踪，记录其完整轨迹；S4)对记录的完整运动轨迹做分析，确定符合高空抛物运动规律的物体；S5)对确定为高空抛物的事件进行记录，用于后续事件回溯并及时告警。本发明还提供实施一种基于目标跟踪网络的高空抛物检测方法的系统，由图像获取模块、运动目标检测模块、运动目标跟踪模块、轨迹分析模块、事件记录告警模块依次连接而成。本发明通过优化目标跟踪网络来获取更加完整的抛物轨迹，在提升了检测准确率的同时还降低了误报率。
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公开(公告)号：CN113361604A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110629124.6
申请日：2021-06-03
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种面向目标检测的物理攻击对抗补丁的生成方法，包括以下步骤：(1)生成一个像素值随机的矩形对抗补丁；(2)将对抗补丁进行鲁棒性处理；(3)初始化掩码矩阵；(4)将对抗补丁应用在训练集上；(5)从结果中提取真实类别置信度；(6)设计损失函数并计算损失；(7)计算梯度然后更新对抗补丁，循环第2至第7步，直至达到最大迭代次数或者攻击成功率达到阈值；(8)打印补丁，进行物理环境测试。本发明还包括一种面向目标检测的物理攻击对抗补丁的生成系统，由对抗补丁应用模块、目标检测模块、损失计算模块和对抗补丁更新模块组成。本发明可以自定义补丁形状，根据设计的损失函数求梯度，更新对抗补丁，最后进行物理环境测试。
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公开(公告)号：CN112463387A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011427759.X
申请日：2020-12-07
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 基于GPU时空资源消耗识别本地服务器上深度学习模型的方法，包括：(S1):搭建采集本地服务器GPU的使用率和功耗数据的实验平台；(S2):在本地服务器上使用tensorflow、pytorch等开源深度学习框架运行各种常见的深度学习模型；(S3)：在本地服务器运行深度学习模型的过程中实时抓取GPU的使用率和功耗数据；(S4):对采集到的数据进行处理；(S5):搭建卷积神经网络对采集到的数据进行分类，以混淆矩阵的方式呈现测试结果。最后结果表明深度学习模型在运行时，本地服务器的GPU使用率和功耗与其内在模型存在相关性，通过对这种相关性的分析，可以得到很多关于模型的有效信息。
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公开(公告)号：CN111921387A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010684455.5
申请日：2020-07-16
Applicant: 浙江工业大学
IPC: B01D69/12 , B01D61/02 , B01D61/14 , B01D65/10 , C02F1/44 , C02F101/34 , C02F101/38
Abstract: 本发明公开了一种聚多巴胺修饰咪唑基纳米粒子复合纳滤膜的制备方法，以芳香族多元胺单体分子，醛类化合物，二羰基化合物为反应原料，在酸性水溶液中缩聚形成咪唑基纳米粒子，再向其碱性水分散液中添加多巴胺，通过氧化聚合得到聚多巴胺修饰咪唑基纳米粒子，最后在多孔超滤膜上通过表面涂覆—界面交联法制备复合纳滤膜。本发明所制备的聚多巴胺修饰咪唑基纳米粒子复合纳滤膜兼具有高渗透选择性和强抗污染稳定性，具有良好的工业化应用前景。
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