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公开(公告)号：CN115719420A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211536504.6
申请日：2022-12-01
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种基于体素和图卷积的三维点云语义分割方法。该发明基于图卷积网络(GCN)通过充分保留数据粒度和利用点相互关系能带来显著的性能，但基于点的网络在数据结构(例如，最远点采样(FPS)和邻近点查询)上花费了大量时间，限制了速度和可扩展性的问题，提出基于体素和图卷积的解决方案，该方法可以快速有效的构建点云表示，提升网络的处理速度和可扩展性。本发明提出的基于体素和图卷积的三维点云语义分割方法，通过构建覆盖感知网格查询(CAGQ)，利用网格空间的效率，覆盖感知网格查询(CAGQ)提高了空间覆盖率，同时降低了理论时间复杂度；然后将CAGQ生成的局部点组输入由图卷积构成的网格上下文聚合(GCA)，通过执行网格上下文池化以提取网格邻域的上下文特征，从而完成特征信息的提取。
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公开(公告)号：CN115684035A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211368655.5
申请日：2022-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手机视觉检测的自然水体中铁离子浓度检测方法。该发明在环境监测方向上具有一定的通用性，该发明以自然水体中铁离子浓度检测为说明案例。现有检测方法检测设备使用复杂、价格昂贵、检测过程操作繁琐、且不能实地测量，在图像处理过程中使用比色法对自然光照条件下拍摄的图像进行处理使其可以反映所测水体样本中铁离子浓度的含量，并以此为基础设计开发完整可用的移动端手机应用程序。有移动端App作为平台的基于智能手机视觉检测的自然水体中铁离子浓度检测方法能够较精准的检测水体中铁离子浓度，且对于各种自然光环境下拍摄的图片都能够取得较好的识别效果。
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公开(公告)号：CN115659972A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211368446.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F40/289 , G06F40/211 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 针对线上外卖平台评论文本，本发明设计了一种基于BERT‑TextCNN的外卖评论分类方法。现有的针对外卖评论文本的极性判别多倾向于总体情感倾向判别，而忽略了对于食品不同特征的情感倾向分类。因此，本发明利用BERT做词嵌入处理，将BERT模型训练所获得词向量矩阵通过Text‑CNN网络对文本进行长距离编码。本发明首次将BERT‑TextCNN网络用作多特征文本分类，处理中文外卖评论文本一类的多属性评价。在Text‑CNN网络的卷积和池化模块，本发明加入了降维卷积模块注意力机制(CBAM)对模型做优化处理，这也是首次将CBAM应用于一维文本处理，可以有效提升分类准确率。通过上述模型，可以有效判别外卖评论中的不同主题并分析相关特征评价的情感极性，实现基于用户评论的多特征情感极性分析。
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公开(公告)号：CN114965329A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210441422.7
申请日：2022-04-25
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明提供了一种利用顶空单滴微萃取‑分光移液管法测定天然水体中的砷含量的方法，属于检测技术领域。本发明检测方法中采用的设备成本低，便携性好，容易操作，可以适时调整采样策略以适应任何特定环境的需要，在现场得到5min‑1的典型样品吞吐量。本发明的检测方法灵敏、稳健、可靠、简单、实用，可以在野外快速测量天然水体中不同形态砷的纳摩尔浓度。本发明的检测方法对砷的线性检测范围是0.3‑65nM(R2＝0.9980)，检出限是0.1nM，对于25nM As(III)测量的RSDs
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公开(公告)号：CN114596316A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202111479069.3
申请日：2021-12-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明提出了一种基于语义分割的改进型DeepLabv3+技术来尽可能多的保留道路图像分割中的细节特征。该发明在图像分割细节提取方向上具有一定的通用性，该专利以道路图像分割为说明案例。传统的道路分割方法中存在着道路的细节特征被当成噪声滤除的不足，针对该问题，本发明引用了深度学习中的通用语义分割框架DeepLabv3，并对传统的人工图像分割以及采用MobileNetV2的分割所产生的细节特征滤除问题对DeepLabv3进行了进一步的改进。基于语义分割改进后的DeepLabv3+算法模型能够用于对具有复杂背景噪声的无人机图像进行道路分割并且在复杂的背景下实现细节特征的抓取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119850940A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202311350268.3
申请日：2023-10-18
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于二维三维卷积的点云语义分割方法。本发明针对现有的方法探索了像素或点之间的依赖关系，而忽略了对象之间的关系的问题，并考虑到ALS点云坐标在XY平面上的方差大于沿Z轴方向的方差，所以首先通过添加2D卷积来增强由3D卷积获得的特征的代表性，以便更多地关注XY平面上的点分布。在特征提取模块，本发明将KPConv中的原有的单个3D KPConv算子替换为2D KPConv和3D KPConv，以二维三维卷积信息来提取更具代表性的点的特征；在在对象级别，应用空间通道注意力机制，以考虑全局信息。通过应用空间注意力矩阵，获取了所有点对之间的信息，并将二维三维卷积的输出嵌入到点对之间，以此进行信息增益，提高了点与对象的联系，增强了语义一致性。
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公开(公告)号：CN114965329B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210441422.7
申请日：2022-04-25
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明提供了一种利用顶空单滴微萃取‑分光移液管法测定天然水体中的砷含量的方法，属于检测技术领域。本发明检测方法中采用的设备成本低，便携性好，容易操作，可以适时调整采样策略以适应任何特定环境的需要，在现场得到5min‑1的典型样品吞吐量。本发明的检测方法灵敏、稳健、可靠、简单、实用，可以在野外快速测量天然水体中不同形态砷的纳摩尔浓度。本发明的检测方法对砷的线性检测范围是0.3‑65nM(R2＝0.9980)，检出限是0.1nM，对于25nM As(III)测量的RSDs
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公开(公告)号：CN115225625B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210892034.0
申请日：2022-07-27
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学天府协同创新中心
IPC: H04L67/025 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开一种基于远程控制的云化学分析系统，包括用户终端、云实验平台和本地分析系统；所述用户终端作为云实验平台的入口，用于提交用户的需求参数并获取和查看实验的进度和结果；所述云实验平台包括服务层、业务层、智慧层、控制层和持久层，服务层负责用户终端和本地分析系统的服务接入，业务层用于处理云实验平台内部的业务流程，智慧层用于生成实验策略，持久层负责业务数据的存储和状态维护，控制层负责对本地分析系统的远程调度；所述本地分析系统包括实验室客户端和实验设备，实验室客户端用于接收云实验平台下发的指令并驱动对应的实验设备完成指令，并向云实验平台反馈实验结果。本发明提供一种不受时间、空间限制的远程分析系统。
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公开(公告)号：CN116009435A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211547022.0
申请日：2022-12-05
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G05B19/042 , H04W4/38
Abstract: 本发明公开了一种基于树莓派的语音智能节能系统的终端设计方法。该发明借助树莓派自身优势，设计了一个多重传感数据作为依据综合判断人员活动状态的智能监控系统。其中，需要采集的数据包括室内外环境温湿度、室内外光照值、人体红外传感器数值、噪声发生次数、图像人体识别等。多重传感器检测记录线程并行执行，通过调用Wring Pi开发库与树莓派上的GPIO设备，主要是传感器和红外收发器通信，实现高效率、低延迟的硬件层驱动程序。所得数据在终端临时存储，再利用Python程序Pandas、Numpy、tensorflow等AI库对数据进行预处理和格式化。最后，通过TCP/IP协议将规范化数据发给计算核心云服务器集群。终端自带一个单机版终端系统，可以通过局域网直接访问管理。
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公开(公告)号：CN115830311A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211378833.2
申请日：2022-11-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据自动增强的三维点云语义分割方法。该发明可以进一步增强以PointNet++为代表的点云语义分割算法在不同应用场景下的泛化性能。以往点云语义分割算法通常存在两个问题：一是利用传统的数据增强方法；二是将数据增强与网络训练分为两个阶段。本发明提出的基于点云数据自动增强的三维点云语义分割方法，通过考虑样本的基本几何结构，为每个输入样本回归一个特定的增强函数，同时学习点云样本的形状变换和逐点位移，并联合优化增强函数和优化器，解决网络中输入样本多样性不足的问题，增强网络的泛化能力。
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