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公开(公告)号：CN117696514A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311582851.7
申请日：2023-11-24
Applicant: 浙江大学绍兴研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于激光切割AlN陶瓷基板的黑边清洗方法，用于清洗激光切割后AlN陶瓷基板产生的黑边，包括步骤S1：将激光切割后的AlN陶瓷基板完全浸泡在预设浓度的氢氧化钾溶液中，并且根据氢氧化钾溶液的预设浓度设置匹配的第一浸泡时间。本发明公开的一种用于激光切割AlN陶瓷基板的黑边清洗方法，在清洗过程中采用碱性溶液、有机溶剂和超纯水对AlN陶瓷基板进行大批量清洗，能够有效的去除附着于AlN陶瓷边缘的Al单质黑边，且步骤简单方便，清洗效果理想，而且不会对AlN陶瓷表面造成损伤，清洗后的AlN陶瓷基板完全满足正常工艺的要求，达到清洗效果。
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公开(公告)号：CN116359882A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310248069.5
申请日：2023-03-15
Applicant: 浙江大学绍兴研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于锆钛酸铅和氮化硅混合材料的二维光束扫描装置。包括激光器、级联多模干涉耦合器、波导阵列、集成电控系统和光发射器阵列，激光器输出端连接到多模干涉耦合器的输入端，多模干涉耦合器的输出端与二维波导阵列连接，由光发射器阵列输出；其中所述级联多模干涉耦合器和波导阵列均由锆钛酸铅和氮化硅混合材料制备。本发明结合锆钛酸铅材料设计二维光束扫描装置，充分利用锆钛酸铅材料的高电光系数，使得扫描装置拥有更高的集成度、更低的损耗以及更高的扫描速度，另外结合FPSA大幅降低了功耗和控制复杂度，有利于进一步扩展扫描阵列，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN111161338B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201911366232.8
申请日：2019-12-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维图像灰度进行深度预测的点云密度提升方法，包括：采集图像数据和世界坐标系的三维点云数据；标定出相机的内参矩阵和外参矩阵；利用外参矩阵，将世界坐标系的三维点云数据转换为相机坐标系的三维点云数据；利用内参矩阵，将相机坐标系的三维点云数据转换为像素坐标系的二维图像坐标；将二维图像坐标与图像数据进行像素点匹配；将未匹配到的像素点的深度值设置为0；对深度值s为0的像素点进行深度预测，得到的预测深度值作为该像素点的深度值；将深度值不为0的像素点所对应的二维图像坐标转换为世界坐标系的三维点云数据，完成点云密度的提升。
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公开(公告)号：CN112801072B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110400660.9
申请日：2021-04-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明为一种基于计算机视觉的电梯非平层开门故障识别装置及方法，装置包括视频采集模块，采集电梯地坎图像；加速度监测模块，对电梯运行加速度进行监控，以预判电梯是否进入减速停梯状态；模型训练模块，包括地坎槽目标检测模型训练单元、非平层开门分类模型训练单元，用于训练模型；检测识别模块，包括图像光照自适应矫正单元、地坎槽检测单元、图像角度自适应矫正单元、非平层开门识别单元。在此方案中，装置发现电梯准备停梯时，加载检测和识别模型，对轿门和所在厅门地坎槽的目标图像进行分析，检测电梯开门状态和幅度，通过对目标图像进行平层开门、非平层开门的二分类，能够实时、高效、准确地检测和识别电梯非平层开门故障。
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公开(公告)号：CN113343173A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110608992.6
申请日：2021-06-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种布里渊频移提取方法，包括：根据布里渊增益谱构建互相关特征矩阵，构建其对应的布里渊频移字典集；布里渊频移检索，将布里渊增益谱与互相关特征矩阵进行点积得到互相关程度矩阵，依据互相关程度矩阵中互相关程度最大的位置从布里渊频移字典集中检索出布里渊频移的值；本发明中的互相关方法无须对布里渊增益谱进行插值，且可同时处理多条谱线，处理速度快，为实现光纤传感的快速测量提供了一种可行方式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112801071B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110400482.X
申请日：2021-04-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明为一种基于深度学习的非同步开门识别系统及方法，系统包括：图像矫正模块，用于对图像做光照自适应矫正和图像角度自适应矫正；模型训练模块，包括地坎槽目标检测模型训练单元、非同步开门分类模型训练单元，用于预先训练模型；检测识别模块，包括地坎槽检测单元、非同步开门识别单元；发布告警及处置模块，用于将非同步开门故障通过语音、灯光等方式发布告警。在此方案中，视频采集模式实时采集电梯地坎槽并进行图像光照和角度矫正，加载地坎槽检测模型，检测电梯开门状态和幅度，检测到厅门地坎槽后进行自适应缩放处理，加载非同步开门识别模型快速识别非同步开门故障。本发明能够实时、高效、准确地检测和识别电梯非同步开门故障。
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公开(公告)号：CN111161338A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911366232.8
申请日：2019-12-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维图像灰度进行深度预测的点云密度提升方法，包括：采集图像数据和世界坐标系的三维点云数据；标定出相机的内参矩阵和外参矩阵；利用外参矩阵，将世界坐标系的三维点云数据转换为相机坐标系的三维点云数据；利用内参矩阵，将相机坐标系的三维点云数据转换为像素坐标系的二维图像坐标；将二维图像坐标与图像数据进行像素点匹配；将未匹配到的像素点的深度值设置为0；对深度值s为0的像素点进行深度预测，得到的预测深度值作为该像素点的深度值；将深度值不为0的像素点所对应的二维图像坐标转换为世界坐标系的三维点云数据，完成点云密度的提升。
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公开(公告)号：CN111126602A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911355879.0
申请日：2019-12-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积核相似性剪枝的循环神经网络模型压缩方法，属于计算机电子信息技术领域，该方法包括，将预训练循环神经网络模型载入压缩循环神经网络中进行训练，得到权重矩阵初始化的循环神经网络模型；计算循环神经网络模型中每个卷积核的L2范数并排序，选取范数修剪率范围内的卷积核进行剪枝；计算剪枝后的预训练循环神经网络模型的卷积核的权值中心，选取相似性修剪率P2范围内的卷积核进行修剪后对卷积核对应的权重矩阵进行梯度更新，对更新后的权重矩阵中的参数进行剪枝，得到压缩后的循环神经网络模型。本发明提供的循环神经网络模型压缩方法，在降低剪枝过程中的精确度损失的同时，有效地压缩大型循环神经网络模型。
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公开(公告)号：CN107292813B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201710348366.1
申请日：2017-05-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的多姿态人脸生成方法，在训练阶段，首先收集各种姿态的人脸数据，并基于生成对抗网络模型训练两个深度神经网络G和D，训练完成后，以随机采样加上姿态控制参数输入生成网络G得到各种姿态下的人脸图像。本发明可以生成大量不同人在多个姿态下的人脸图像，将有效改善多姿态人脸识别领域数据缺乏的问题。然后利用新生成的各种姿态的人脸图像作为训练数据，训练一个编码器用于提取图像的身份信息；最终的测试过程，输入一张随机姿态下的图片，经过训练好的编码器得到身份信息特征，再通过训练好的生成网络，得到同一个人的各种姿态的人脸图像。
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公开(公告)号：CN108876774A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810580546.7
申请日：2018-06-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人群计数方法，包括以下步骤：(1)将训练图片标注后与高斯核进行卷积操作得到真实人群密度图，作为模型训练的标签；(2)将训练图片与对应的真实人群密度图输入卷积神经网络模型进行训练，每次优化迭代更新参数，直至模型收敛；(3)制作新的场景数据集，利用模型迁移方法对得到的模型进行微调，模型训练完毕；(4)对训练完毕的模型进行性能评估与测试。利用本发明，减少了模型需要训练的参数数量，简化了模型结构，在保证准确率的前提下，提升了模型的实时性，满足了实际应用的需求。
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