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公开(公告)号：CN113870265B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111466606.0
申请日：2021-12-03
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于工业检测技术领域，公开一种工业零件表面缺陷检测方法，包括步骤：采集制作工业零件的数据集；对所述数据集进行增强和划分；利用数据集训练，建立工业零件特征提取模型；利用工业零件特征提取模型对工业零件图像进行识别，识别工业零件表面缺陷。本发明能够准确、快速地辨别出合格零件和瑕疵零件，提高工业零件表面缺陷检测的识别率，同时还能够提高模型训练和识别的速度。
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公开(公告)号：CN113780273A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110815534.X
申请日：2021-07-19
Applicant: 浙江理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测和关键点检测的水表指针读数读取方法，涉及水表指针读数领域。本发明通过对水表指针位置实时检测，得到的水表图像的指针坐标，再通过指针位置关系筛选出单位最小的指针。对单位最小的指针，进行关键点检测。其中，指针的关键点位置包括指针的针尖位置以及指针转轴的边缘上的三个关键点，根据关键点确定转轴的圆心，通过转轴的圆心与指针的针尖计算出指针的实时角度，将实时角度换算成指针读数。使用该方法准确率达到95.56％。本发明的方法保证了计算的实时性和准确性，并且也能适应不同种类的水表以及一些复杂环境变化的干扰。
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公开(公告)号：CN108446214B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201810097805.0
申请日：2018-01-31
Applicant: 浙江理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DBN的测试用例生成方法，属于软件测试领域。本发明包括：通过软件需求文档，构造不同的测试用例作为训练集用于训练基于DBN的测试用例分类器；结合自适应的遗传算法来进化生成测试用例。通过测试用例分类器的分类结果，自适应得调整遗传操作中的变异率和交叉率。采用选择、交叉和变异的方式来产生新个体，从而能更好地产生新的个体摆脱局部极值搜索到全局最优解。对产生的新个体继续进行分类，如果符合测试需求，就输出测试用例，如果不符合，继续进行遗传操作，直到所需的测试用例的个数达到规定个数。本发明能够解决应用传统遗传算法生成测试用例过程中存在的早熟收敛问题，通过种群分类的形式能够增加种群的多样性，提高生成测试用例的效率。
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公开(公告)号：CN107766245B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201710969682.0
申请日：2017-10-18
Applicant: 浙江理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于OTT策略的可变力度组合测试用例优先级排序方法，属于软件测试领域。本发明包括：根据当前测试用例序列覆盖组合的情况，调整影响因子集；通过OTT策略思想，在组合测试用例集中每次选择一条优先级最高的测试用例用于执行；测试用例优先级使用局部组合覆盖率、测试用例失效率和测试用例重要度三个影响因子共同计算排序；根据测试用例的测试结果，实时调整影响因子参数取值，更新测试用例序列、测试用例集和测试用例序列的未覆盖组合集；重新计算优先级，反复直至达到测试目标。本发明可用于不同组合覆盖强度生成的测试用例优先级的排序，能够有效地在使用相同的测试用例数量情况下检测出更多的缺陷，提高了缺陷检测效率。
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公开(公告)号：CN111401419A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010148652.5
申请日：2020-03-05
Applicant: 浙江理工大学桐乡研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了基于改进RetinaNet的员工着装规范检测方法，步骤如下：样本的采集和标注；对训练数据集进行数据增强；基于RetinaNet的改进与anchors选择；网络的预训练以及使用标注的训练样本集对改进网络进行训练；用测试样本集对训练的模型进行验证，确定检测效果。针对待检测目标与背景相似的场景下检测精度的不足，本发明提出了基于Root-Resnet-50的改进网络用于提取图像特征，使得网络模型对于与背景相近目标的检测具有更好的鲁棒性。网络结构相对较为简单，模型检测速度较快，可以直接应用于监控视频的实时检测，对于员工的着装可以起到监督和提醒的作用，从而有效的提高员工管理的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109753578A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910075165.8
申请日：2019-01-25
Applicant: 浙江理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于掩膜选择卷积特征的图像检索方法。该方法利用现有的卷积神经网络提取图像特征，基于掩膜选择策略提出了有效的特征提取模型用于检索领域。通过选择策略对提取的卷积特征进行筛选，并利用嵌入编码方法提取图像的描述特征；随后根据计算获取的图像特征与数据集中其他特征的相似度；根据获取的相似度获取检索的结果。本发明能够通过生成的掩膜去除图像中与检索目标无关的图像背景噪声，提升检索精确度。
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公开(公告)号：CN106776351A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710137624.1
申请日：2017-03-09
Applicant: 浙江理工大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3672
Abstract: 本发明公开了一种基于One‑test‑at‑a‑time策略的组合测试用例优先级排序方法，属于软件测试领域。本发明包括：通过One‑test‑at‑a‑time策略思想，在组合测试用例集中每次选择一条优先级最高的测试用例用于执行；测试用例优先级使用多重待覆盖率、测试用例失效率和测试用例重要度三个影响因子及权重因子α、β、γ计算的结果排序；根据测试用例的测试情况，实时调整影响因子参数取值；再根据调整后的影响因子参数取值，选择下一条优先级最高的测试用例进行执行，反复直至达到测试目标。本发明可用于不同组合覆盖强度生成的测试用例优先级的排序，能够有效地在使用相同的测试用例数量情况下检测出更多的缺陷，提高了缺陷检测效率。
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公开(公告)号：CN105975440A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610291830.3
申请日：2016-05-05
Applicant: 浙江理工大学
IPC: G06F17/16
CPC classification number: G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于图计算模型的矩阵分解并行化方法。矩阵分解可以灵活地纳入更多的用户信息。矩阵分解根据用户对物品的评分，推断出用户和物品的隐语义向量，然后根据用户和物品的隐语义向量来进行推荐。然而在实际应用场景中实现这种矩阵分解推荐算法会需要消费大量的时间，不能满足目前商业方面的需求。利用分布式计算平台将这种矩阵分解推荐算法并行化能有效解决这一问题，同时在实现这种矩阵分解推荐算法中会存在多次迭代计算问题，本发明提出了一种基于Spark的GraphX图计算框架来实现矩阵分解并行化，相比传統的MapReduce计算图模型无论是在遇到多次迭代问题上还是执行效率上都有着很明显的优势。
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公开(公告)号：CN105677565A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610010014.0
申请日：2016-01-06
Applicant: 浙江理工大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3684 , G06F11/3692
Abstract: 本发明公开了一种缺陷关联系数的度量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：从缺陷管理系统中抽象出来需要计算关联度的缺陷信息建立抽象的缺陷关联模型；步骤二：计算缺陷的数据相似度；步骤三：计算缺陷间的耦合度；步骤四：根据缺陷的数据相似度、缺陷间的耦合度计算缺陷关联系数；步骤五：根据缺陷传播特性更新缺陷关联系数矩阵。本发明计算出了两个直接关联缺陷间的缺陷关联系数，准确度高；设计了一种基于缺陷传递的缺陷关联系数的简单路径调整算法，实现对缺陷关联系数矩阵的动态更新。
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公开(公告)号：CN105608774A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610002523.9
申请日：2016-01-06
Applicant: 浙江理工大学
IPC: G07C9/00
CPC classification number: G07C9/00166
Abstract: 本发明公开了一种智能门禁控制系统，其特征在于，包括：移动设备端、门禁端、硬件，所述移动设备端与门禁端无线连接，所述门禁端和硬件相连。本发明还公开了一种智能门禁控制系统的控制方法。本发明兼容性好，可以兼容多个平台与操作系统，另一方面安全性高。用户可以随时通过手机控制家里门禁系统，不耗费额外资源，运行成本很小，因此具有很强的现实可行性。
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