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公开(公告)号：CN109165643B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201810955796.4
申请日：2018-08-21
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车牌识别方法，包括如下步骤：步骤1：训练一个用于车牌字符检测的深度卷积神经网络模型M；构建车牌字符标签集合B；步骤2：将定位得到的车牌图像I输入到车牌字符检测网络M，输出候选车牌字符集合H；步骤3：对步骤2得到的候选车牌字符集合H，按候选车牌字符最小外接矩形的左上角横坐标hi.x由小到大将H重排序，得到集合C；步骤4：对步骤3得到的集合C进一步执行筛选操作，步骤6：对步骤5得到的集合E，按序遍历集合E；步骤7：返回由步骤6得到车牌识别结果L。本发明的有益效果是：有效抑制了车牌字符粘连、断裂、形变，车牌污损，车牌倾斜和车牌上残留阴影等情况的影响。
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公开(公告)号：CN110288630B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201910569625.2
申请日：2019-06-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种背景建模的运动目标鬼影抑制方法，包括如下步骤：步骤1：提取ViBe算法所生成的分割二值图像mask和对应的视频帧frame以及frame的灰度图像gray，其中frame为RGB图像，gray为灰度图，mask、frame、gray的大小均为width×height；步骤2：分割frame，步骤3：抑制mask前景点，本发明的优点是：本发明能够在视频序列中背景不复杂的前提下，较好的克服ViBe算法的鬼影问题。
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公开(公告)号：CN113607782A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110856365.4
申请日：2021-07-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提出了一种利用嗅觉信号增强的视觉感知式水质预警系统及方法，先通过视觉模型对目标鱼类行为特征进行持续性监测，实时判断目标鱼类行为是否异常；检测结果包含应激行为异常时激活进一步检测，对发生应激行为的鱼类水环境进行嗅觉检测；使用嗅觉检测的异常水质成分结果与计算的目标鱼类行为特征值修正数据集并保存在经验池中，不断地矫正目标鱼类因水质所含有害化合物导致的行为异常问题，达到视觉模型监测出的目标鱼类行为特征不断贴合真实水环境中鱼类行为特征曲线的效果。本发明通过利用嗅觉信号不断增强视觉模型在视觉上的感知能力，充分发挥异构数据信号的互补性，提高了水质预警模型的准确率、实时性和高效性，减少了时间、空间、人力资源上的消耗。
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公开(公告)号：CN113592894A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110999575.9
申请日：2021-08-29
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明为一种基于边界框和同现特征预测的图像分割方法，首先，使用FCOS方法、多尺度策略和中心度思想，确定主体的检测框范围；其次确定主体部分设计了上下文感知金字塔特征提取模块得丰富的上下文特征，结合上下文感知金字塔特征提取模块特征映射后的通道注意机制模型模块和低层次特征映射后的空间注意机制模型模块，再使用交叉熵损失来监督显著边界定位信息的生成；对图像的同现特征进行预测，测量同现特征和目标特征的相似性来学习同现特征的概率并加入上下文先验信息以增强复杂场景中的鲁棒性，然后精准化边缘过程，达到目标精准分割的效果。
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公开(公告)号：CN113553441A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110752419.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种神经网络中基于实体与关系编码的知识图谱表示学习方法，包括以下步骤：第一步、从知识库中构建目标三元组，并获得该三元组中头实体和尾实体之间所有的路径关系；第二步、进行关系编码；第三步、进行实体类型编码；第四步、获得第三步中头实体和尾实体的类型上下文向量，并将它们按顺序输入LSTM；第五步、组成路径模式vρ(p)和vρ(r)，计算这两个路径模式的余弦相似度；第六步、训练表示学习方法。本发明实现对实体和关系的语义信息的表示，进而高效地计算实体、关系及其之间的复杂语义关联。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109190701B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201810996824.7
申请日：2018-08-29
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提出了一种用于图像分类的具有镜像不变性的卷积神经网络，具体是一种在训练过程中将卷积神经网络的底层卷积层的部分特征图和对应的卷积核进行镜像翻转的方法。通过使用本发明的卷积神经网络对训练样本进行训练，可以使得训练得到的卷积神经网络模型具有镜像不变性，对于镜像对称的图像都能够得到较好的分类性能。
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公开(公告)号：CN112836491A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110097170.6
申请日：2021-01-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/284 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 一种面向NLP基于GSDPMM和主题模型的Mashup服务谱聚类方法，包括以下步骤：第一步：通过GSDPMM方法计算出Mashup服务数量的主题个数；第二步：根据上下文信息和服务标签信息计算单词的语义权重信息从而得到文档‑单词语义权重信息矩阵D；第三步：统计单词共现信息，计算出SPPMI矩阵信息；第四步：基于文档‑单词语义权重信息矩阵D和SPPMI矩阵M，通过分解M得到词嵌入信息矩阵，将上述两种信息进行结合，计算服务的主题信息；第五步：得到的Mashup服务主题特征作为谱聚类的输入进行聚类。本发明融合优化的词嵌入和单词语义权重计算方法来缓解短文本带来的稀疏性问题，找到更优的解集。
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公开(公告)号：CN112364548A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011416452.X
申请日：2020-12-07
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/20
Abstract: 本发明涉及一种基于正则文法的载荷作用位置脚本自动生成方法。所述方法包括以下步骤：1)结合推导变量与正则文法来描述实体选择的过程；2)将正则文法中的终结符定义为实体选择的FEA脚本片段；3)将实体选择的FEA脚本片段中的关键参数定义为变量；4)根据正则文法，结合用户输入的推导变量，推导生成载荷作用位置脚本。本发明通过采用上述技术，确保产品在不同拓扑结构和工况下生成正确的脚本，实现脚本的自动化生成；使得已有的有限元分析脚本资源得到有效利用；减轻有限元分析人员的工作负担，同时使得产品设计人员也能自主进行有限元分析，为企业减轻了产品设计成本，节约了人力和物理资源，有效提升了产品质量和缩短设计周期。
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公开(公告)号：CN111475610A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010127369.4
申请日：2020-02-28
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 一种基于密度峰值检测的Mahsup服务聚类方法，所述方法包括以下步骤：第一步、对于所有参与聚类的Mashup服务的特征向量，进行局部密度、向量间距离和较高密度最近距离计算；第二步、基于第一步计算的密度信息，从所有Mashup服务特征向量中，筛选出聚类中心的候选点；第三步、对第二步所得的聚类中心候选点，进一步筛选出最为合适的K个初始聚类中心，进行K-means聚类。本发明能够有效提升Mashup服务聚类精度，缩小服务搜索空间。
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公开(公告)号：CN111259739A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010020689.X
申请日：2020-01-09
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D人脸关键点和几何投影的人脸姿态估计方法，所述人脸姿态估计方法首先利用三维人脸关键点定位得到二维人脸图像对应的三维人脸关键点坐标，然后利用三维人脸关键点在三维坐标系的x-y、x-z以及y-z三个平面上的几何投影来分别估计人脸在roll、yaw和pitch三个方向上的偏移角度，达到准确估计实现人脸姿态的目的。本发明限定的方法不仅可以对约束场景下的人脸进行姿态估计，还可以对无约束场景下的人脸进行姿态估计，从而实现人脸姿态的准确估计。
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