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公开(公告)号：CN107862866B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201711077817.9
申请日：2017-11-06
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平均偏移量平移的交通流量数据噪声点检测方法。本发明主要结合历史数据与邻近数据进行噪声判断以便后续进行相应处理。历史数据指在某一时刻，前几个周期该时刻车流量数据的平均值，邻近数据指待被判定点周围的车流量数据。结合历史数据与邻近数据解算出偏移量，再用周期内的数据与偏移量去拟合历史数据，最后根据拟合的数据与历史数据的偏差来判断数据是否为噪声数据。本发明能够更加准确的定位交通车流量数据中存在的噪声，促进智能交通更精准处理。
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公开(公告)号：CN108710830B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201810362559.7
申请日：2018-04-20
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种结合密集连接注意力金字塔残差网络和等距限制的人体3D姿势估计方法，该方法分解为辨别式人体2D姿势估计和生成式人体3D姿势估计两个部分。首先构建人体2D姿势估计模型，人体2D姿势估计模型包括注意力金字塔残差块和由若干注意力金字塔残差块组成的沙漏子网络，注意力金字塔残差块用于多尺度图像特征提取，沙漏子网络用于生成人体关节点热力图；为解决环境上下文信息未充分利用的问题，结合注意力机制和多尺度分析捕捉环境上下文特征；为解决梯度消失/梯度爆炸问题，密集连接网络结合上述注意力机制改进特征图辨识度。然后构建损失函数，引入等距限制项，通过最小化损失函数来拟合人体3D姿势。本发明方法在人体3D姿势估计任务上有明显优势。
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公开(公告)号：CN108647585A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810360701.4
申请日：2018-04-20
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度循环注意力网络的交通标识符检测方法，该方法首先构建交通标识符检测模型，所述交通标识符检测模型由用于图像特征提取的卷积神经网络特征提取模型和用于提高小目标检测精度的多尺度循环注意力网络模型复合而成；然后利用合格的训练样本对所述的交通标识符检测模型进行训练，得到训练好的交通标识符检测模型；测试时将待检测的图像输入训练好的交通标识符检测模型中，得到检测结果。本发明方法应用编解码器结构加强了取得的特征，用多尺度注意力结构检测小目标，并引用残差结构解决了梯度消失和梯度爆炸问题，本发明方法与其他先进的交通标识符检测方法相比更具有竞争力。
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公开(公告)号：CN119672081B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510193244.4
申请日：2025-02-21
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合框架的三维模型配准方法及系统。该方法旨在计算三维变换矩阵，以将存在相同区域的两个三维模型对齐，将三维模型配准分解为二维图像匹配和三维点云配准两个步骤，两者对应的功能分别是粗配准和精配准。对于前者，本发明对渲染得到的图像集提出一个二阶段的团搜索方法；对于后者，本发明对提取自三维模型的点云提出动态ICP算法。本发明采用了二维与三维结合的方式，与已有的三维方法相比，本发明在精度，泛用性，速度上均有所突破，具有可观的竞争力。
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公开(公告)号：CN119672081A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510193244.4
申请日：2025-02-21
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合框架的三维模型配准方法及系统。该方法旨在计算三维变换矩阵，以将存在相同区域的两个三维模型对齐，将三维模型配准分解为二维图像匹配和三维点云配准两个步骤，两者对应的功能分别是粗配准和精配准。对于前者，本发明对渲染得到的图像集提出一个二阶段的团搜索方法；对于后者，本发明对提取自三维模型的点云提出动态ICP算法。本发明采用了二维与三维结合的方式，与已有的三维方法相比，本发明在精度，泛用性，速度上均有所突破，具有可观的竞争力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117853748A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410075232.7
申请日：2024-01-18
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部重要性先验的多轴Transformer点云注册方法、设备及介质，该方法通过在骨干网络的编码器后嵌入一个基于局部重要性先验知识的多轴Transformer，来训练点云注册模型。这种方法能够提高模型训练效率，增强模型对于点云细节和整体几何信息的感知能力，从而提高提取到的点云特征的几何辨识度，最终提升点云注册的精度。本发明通过设计窗口权重先验模块，突出注册有效区域，并利用多轴Transformer以分而治之的方式感知局部和全局的几何信息。与其他先进方法相比，本发明能够提取具有辨识度的点云特征，能够应对低重叠场景下的点云配准问题，具有可观的竞争力。
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公开(公告)号：CN116052108A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310142948.X
申请日：2023-02-21
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的交通场景小样本目标检测方法及装置，该方法重新训练已有的目标检测模型，在Transformer编码器中设计多头自注意力机制，实现伪类嵌入来关联同一类别的样本，区分不同类别的样本，能够检测支持集新出现的类别，改善了在小样本目标检测任务中生成候选区域不准确问题；Transformer解码器利用伪类信息嵌入使得检测器易于训练，泛化能力强，并解决了小样本目标检测任务难以学习和容易过拟合的问题。与其他先进方法相比，本发明方法具有可观的竞争力。
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公开(公告)号：CN115761125A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211429540.2
申请日：2022-11-15
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/73 , G06T7/10 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , A61C7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于点云注意力和齿间碰撞损失的齿科数字化正畸方法，该方法首先搭建齿科数字化正畸网络，在该网络中建立基于点云注意力的全局特征提取模块以及针对单个牙齿的局部特征提取模块，并将两者进行融合，提升了环境特征的鲁棒性，改善了正畸网络的辨识能力，同时设计了齿间碰撞损失函数，对正畸后不同牙齿位置之间的相对关系进行了约束，从而解决了正畸后牙齿之间可能存在的碰撞问题；与其他先进方法相比，本发明方法具有可观的竞争力。
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公开(公告)号：CN107844743B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710896059.7
申请日：2017-09-28
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度分层残差网络的图像多字幕自动生成方法，该方法应用了改进的漏斗网络捕捉多尺度目标信息。首先在构建漏斗框架网络时提出了一种密集连接聚合残差块，为了解决梯度消失和梯度爆炸问题，进一步提出了残差LSTM。该方法取得了较高的实验性能，在多字幕获取任务上有明显优势。
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公开(公告)号：CN106228125B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201610563188.X
申请日：2016-07-15
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习级联分类器的车道线检测方法，可以在单个CPU或DSP上实时的获取图中车道线准确的位置和方向信息，进而得到车道线方程，同时对交通场景的亮度变化具有一定鲁棒性。该检测方法过程：首先架设图像传感器，获取需提取车道线的彩色图像；然后基于前帧的检测结果提取感兴趣区域；再计算积分图和单尺度块LBP特征；接着采用集成学习遍历感兴趣区域，得到车道线细小区域；得到车道线细小区域后，最后使用基于最优化的办法得到车道线方程。
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