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公开(公告)号：CN110622928A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201911065329.5
申请日：2019-11-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种电子感应触觉反馈浮漂，包括电子浮漂和触觉反馈驱动器，所述电子浮漂安装于钓鱼线组，所述电子浮漂和触觉反馈驱动器之间建立蓝牙无线通道，所述电子浮漂通过蓝牙通信的方式将三轴加速度信息传递给触觉反馈驱动器，所述触觉反馈驱动器用于根据电子浮漂的信号产生合适触觉激发信号。本发明通过触觉感知，了解垂钓过程中浮漂的运动状态，缓解垂钓过程中的产生的视觉疲劳，避免注意力不集中导致的错失有效的扬杆时机。此外，该发明使垂钓不再受光线变化的影响，适用于白天和晚上。
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公开(公告)号：CN114332762B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202111604567.6
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06F30/25
Abstract: 本发明属于视频分析与图像处理相关领域，公开了一种基于行人组环块特征提取的人群异常检测方法，通过分子扩散思想对光流场预处理后来获得更能反映人群运动的运动场，并采取递进式策略对行人进行分组，先以人群运动方向构建方向组，再结合时空信息对方向组再聚类，得到更细致的行人组。对于每个行人组，利用人群能量特征以及基于能量场构建的环块能量直方图特征来表征行人运动信息，最后通过一类SVM进行人群异常检测。本发明有良好的适用性，能够适用在多种公共场所之下，由于人群经过了细致的分组，异常位置的定位也有很高的准确性。
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公开(公告)号：CN119516260A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411557015.8
申请日：2024-11-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和三支决策的花卉图像分类方法，首先，采用AlexNet深度学习模型对花卉图像进行初次分类，获取初步的分类结果。随后，通过三支决策方法对初次分类结果进行处理，将测试集数据划分为确定域、不确定域和拒绝域。对于处于不确定域的数据，在原有模型的基础上，加权融合多模型与多通道注意力模块结合，为分类层提供了更多的数据信息，进一步提升了分类层对边界域中的样本做出决策，避免了盲目决策带来的风险。这种多模型融合与注意力模块的结合，不仅能够捕捉到图像中的细微特征，还能有效提升模型的泛化能力和鲁棒性，从而显著提高花卉图像分类的总体精确度。
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公开(公告)号：CN111310581B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010057627.6
申请日：2020-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及视频分析与图像理解领域，公开了一种基于模糊推理的人群安全性评估方法，将场景中的人群安全状况看成是由人群数目和人群分布情况共同作用的结果，首先提取场景中视频序列前景图像，统计场景中人群数目，然后根据前景图像中的前景像素的分布来衡量人群分布情况，最后利用控制工程中的模糊推理理论构造人群的模糊推理系统，通过将场景中的人群数目大小和人群分布的熵值大小输入到模糊推理系统中，得到模糊推理模糊值，根据重心法对输出的模糊值去模糊化得到人群安全性的精确值，根据所得值的大小来判断人群的安全状况。本发明具有新颖、简单易懂、运算简便、设计合理、方便实用、操作简单、计算精确快速的特点。
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公开(公告)号：CN115937937A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211530645.7
申请日：2022-12-01
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，公开了一种基于改进残差神经网络的人脸表情识别方法，包括如下步骤：步骤1：数据预处理；步骤2：构建基于改进残差神经网络的人脸表情识别模型；步骤3：对人脸识别模型进行迭代训练；步骤4：基于训练好的人脸表情识别模型获取人脸表情识别结果。本发明基于残差思想设计了两种残差模块，防止了网络退化问题的出现。本发明引入了Inception模块，解决了特征提取不够丰富的问题。本发明使用了较新的Mish激活函数替换了常用的ReLu激活函数，进一步提高了模型的鲁棒性，提高了人脸表情识别的精度。本发明构建的网络中采用学习率衰减的机制，防止了过拟合现象的发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113887691B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110974119.9
申请日：2021-08-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了面向服务组合问题的鲸鱼进化方法及系统，本发明方法步骤如下：步骤1：将web服务组合问题转化为单目标优化问题，建立适应度函数；步骤2：对web服务组合问题进行整数型编码；步骤3：建立WOA算法模型；步骤4：对WOA算法进行整数型编码，转化为DWOA算法；步骤5：使用DWOA算法对问题模型开始迭代寻优；步骤6：结束搜索，输出搜索最优的服务组合编码序列与此时的最优web服务组合QoS值。当服务组合序列数量级达到一定规模时，采用本发明求解最优服务组合相较随机搜索方法的最优值将得到显著的提升，而相较遍历搜索方法则具有更高的寻优效率，从而契合于web服务组合优化问题中可靠性与实时性的特性要求，提供较优质的组合服务。
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公开(公告)号：CN111310581A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010057627.6
申请日：2020-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及视频分析与图像理解领域，公开了一种基于模糊推理的人群安全性评估方法，将场景中的人群安全状况看成是由人群数目和人群分布情况共同作用的结果，首先提取场景中视频序列前景图像，统计场景中人群数目，然后根据前景图像中的前景像素的分布来衡量人群分布情况，最后利用控制工程中的模糊推理理论构造人群的模糊推理系统，通过将场景中的人群数目大小和人群分布的熵值大小输入到模糊推理系统中，得到模糊推理模糊值，根据重心法对输出的模糊值去模糊化得到人群安全性的精确值，根据所得值的大小来判断人群的安全状况。本发明具有新颖、简单易懂、运算简便、设计合理、方便实用、操作简单、计算精确快速的特点。
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公开(公告)号：CN110703915A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910934323.0
申请日：2019-09-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于同步识别手势和抓取力的粒子化方法，包括如下步骤：将训练数据的属性，分为主属性和子属性两种类型；在训练数据中，每个观察数据就可拆分为主属性、子属性和类标签；以子属性为驱动，对主属性样本粒子化；一种用于同步识别手势和抓取力的粒子化分析法，包括如下步骤：肌电信号与抓取力采集；肌电信号分割与特征提取；数据粒子化与交叉分类；粒子化结果分析。
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公开(公告)号：CN119475980A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411510470.2
申请日：2024-10-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ORCA模型的社会小团体行为运动仿真方法，该方法首先构建了一个亲密度函数，通过考虑不同社会关系及其空间距离来量化内部成员间的亲密程度，从而动态地反映成员间关系的亲疏变化。同时，结合对齐与聚合规则来约束该群组的行为以模拟社会性小群体内部的聚集行为。其次，基于五人格模型对角色进行建模，针对不同个体划分相应的领导能力，以模拟群组中的跟随行为。最后，将小团体内部聚集行为和领导跟随行为整合到ORCA算法中共同驱使人群运动。基于上述方法采用Unity3D引擎进行仿真，与原模型相比，该方法在人群运动仿真过程中能展现出群组内部的相互约束和领导力的影响。
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公开(公告)号：CN119206233A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411564407.7
申请日：2024-11-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种注意力引导的多尺度信息融合的实时性语义分割方法，该方法包括如下步骤：一、构建多尺度特征聚合模块，聚合多尺度细节信息。二、构建注意力引导特征修正模块，修正不同分支提取的信息促使多尺度信息和局部信息的融合。三、构建注意力引导特征还原模块，融合网络中不同深度提取出的特征图并弥补特征传递过程中丢失的图像信息。四、基于三个模块搭建图像分割网络，高效提取图片中的重要特征，通过深度学习的方式对复杂场景图片进行精确分割。本发明基于基于编码器‑解码器架构设计了一种新型的实时场景语义分割模型，在模型精度和模型速度有着更好的权衡，在低参数低计算量成本的情况下，能够实现对图像物体精确的分割，同时具备实时性。
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