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公开(公告)号：CN101790106B
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN201010122968.3
申请日：2010-03-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N13/02
Abstract: 本发明涉及一种双目视频同步采集设备。现有的多路视频采集模块为分时采集方式，不能真正实现两路视频的同步采集。本发明包括时钟同步电路、第一视频解码电路、第二视频解码电路、可编程逻辑器件、第一存储缓冲电路和第二存储缓冲电路。第一视频解码电路与可编程逻辑器件第一输入端信号连接，第二视频解码电路与可编程逻辑器件第二输入端信号连接；时钟同步电路分别与第一视频解码电路、第二视频解码电路信号连接，为两路视频解码电路提供时钟信号；可编程逻辑器件第一输出端与第一存储缓冲电路信号连接，可编程逻辑器件第二输出端与第二存储缓冲电路信号连接。本发明实现了两路视频解码芯片的时钟同步和两路视频数据的无缝缓冲存储。
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公开(公告)号：CN101790106A
公开(公告)日：2010-07-28
申请号：CN201010122968.3
申请日：2010-03-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N13/02
Abstract: 本发明涉及一种双目视频同步采集设备。现有的多路视频采集模块为分时采集方式，不能真正实现两路视频的同步采集。本发明包括时钟同步电路、第一视频解码电路、第二视频解码电路、可编程逻辑器件、第一存储缓冲电路和第二存储缓冲电路。第一视频解码电路与可编程逻辑器件第一输入端信号连接，第二视频解码电路与可编程逻辑器件第二输入端信号连接；时钟同步电路分别与第一视频解码电路、第二视频解码电路信号连接，为两路视频解码电路提供时钟信号；可编程逻辑器件第一输出端与第一存储缓冲电路信号连接，可编程逻辑器件第二输出端与第二存储缓冲电路信号连接。本发明实现了两路视频解码芯片的时钟同步和两路视频数据的无缝缓冲存储。
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公开(公告)号：CN119624775A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411725650.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/4053 , G06T15/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种六平面特征表示增强的超分辨率动态神经辐射场方法。包括步骤：1：构建低分辨率的动态神经辐射场模型，生成初始六平面特征图；2：构建特征增强网络模型，生成特征增强六平面特征图；3：根据特征增强的六平面特征图，进行高分辨率视点合成；4：训练超分辨率动态神经辐射场模型；5：利用训练好的超分辨率动态神经辐射场模型，在测试数据集上测试。本发明将时间和空间信息整合到一个超分辨率动态神经辐射场框架。本发明构建的六平面特征表示增强超分辨率动态神经辐射场模型，显著提高了生成图像的细节和真实感，确保了生成图像的整体结构和颜色分布，特别是处理复杂的动态变化场景时，能在生成高质量图像的同时降低内存使用。
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公开(公告)号：CN119600318A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411584099.4
申请日：2024-11-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种气象特征图像聚类与模糊融合的非气象目标识别方法。首先对毫米波云雷达气象数据进行预处理。然后生成气象数据参量特征图像，将二维气象数据数组转化为二维伪彩图像。通过分析气象目标和非气象目标在数据图像上的分布特征，利用图像分割大模型将气象数据参量特征图像划分成不同的潜在目标区域，提取潜在目标区域内的参量特征，计算反射率因子的平均径向纹理和库间变化程度、径向速度的区域平均值和方差、速度谱宽的区域平均值参量特征统计信息。采用模糊逻辑融合算法确定统计信息的模糊隶属函数，设置模糊规则计算每个数据点的模糊隶属度，加权求和法去模糊化得到与阈值相比的判断值。本发明提高了识别非气象目标的准确性。
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公开(公告)号：CN114299512B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202111617422.X
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V30/244 , G06V30/18 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于汉字字根结构的零样本小篆识别方法。本发明首先选取文字标签匹配的小篆与繁体字集图片作为训练集和测试集；然后构建小篆识别模型，该模型包括一个编码器和两个并行子网络分支；编码器将小篆图片解析为高维特征向量；两个并行子网络分支包括“小篆‑繁体转换生成网络”分支以及“基于注意力的汉字字根结构识别网络”分支；分支一包括两个解码器，根据高维特征向量得到对应的繁体字图片以及小篆图片；分支二根据高维特征向量得到小篆的汉字字根结构向量，从而识别小篆。本发明将“小篆识别问题”转化为字根结构更为规整的“繁体字识别问题”，降低了小篆识别难度，为零样本小篆识别任务提供新思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118736014A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410712856.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江华立智能装备股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于点云的融合旋转对称性约束的目标位姿估计方法、系统、介质及产品，涉及位姿估计领域，方法包括：获取当前场景中目标物体的多个视角的RGB图像，采用SfM和MVS方法创建以目标物体为中心的稠密场景点云；采用混合高斯模型和RANSAC平面拟合方法提取目标物体点云，确定目标物体点云的初始位姿、每个点的最近邻点，定义初始变换矩阵，利用梯度下降算法对初始变换矩阵进行迭代优化得到最优变换矩阵；根据各最近邻点和最优变换矩阵对目标物体点云进行质量优化和初始位姿修正，得到目标物体点云的修正位姿作为目标物体的位姿估计结果。本发明能够在没有物体的3D模型的情况下对物体进行位姿估计并提高位姿估计的精度。
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公开(公告)号：CN112906539B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110172061.6
申请日：2021-02-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于EEG数据的物体识别方法。本发明首先利用数据增强、提取技术，对数据进行扩容。然后随机地把数据分成等量的五个部分，进行5折的训练，再然后用ResBlock作为基础结构，构建全新的二维卷积神经网络，把网络的前三层用空洞卷积去代替普通的卷积，利用PReLU作为网络的激活函数，利用Focalloss作为模型的损失函数。使用Perceive实验室在2017年放出的EEG数据物体识别数据集进行模型训练。本发明数据增强可以使得小数据集的数据得到充分的利用。加之采用较深的网络模型，较少的网络参数，尽管数据集中的EEG数据数量较少，也可以尽可能地学习到EEG数据中的能用来识别的特征，因此可以高效、准确地实现对物体的识别任务。
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公开(公告)号：CN115880253A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211603785.2
申请日：2022-12-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种光场图像的质量检测方法；该方法如下：1、对被测光场图像进行分解，得到子孔径图像序列。2、将子孔径图像序列进行两两配对，得到多个左右视图对；每个左右视图对均生成一个光场三维视图。3、构建用于质量评估的神经网络；并使用神经网络生成被测光场图像的质量分数S。本发明综合了光场图像的图像观感体验与图像可识别度这两项指标，能够准确分析光场图像的质量。
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公开(公告)号：CN114549574A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210193688.4
申请日：2022-03-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于掩膜传播网络以及特征融合的交互式视频抠图系统，包括缓存模块、交互式图像粗分割模块、掩膜时域传播模块、基于时空特征融合的细分割模块。相较于现有视频抠图方法，本发明系统只需对视频任意一帧的前景目标进行点击或者涂鸦便可实现对整个视频前景目标的抠图，无需对每一帧提供三分图，大大减少用户的工作量，并且达到先进抠图算法效果，此外通过时空特征融合模块，有效解决视频帧之间的时空一致性问题，对移动的物体细节可能产生伪迹和闪烁现象起到有效抑制。
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公开(公告)号：CN108846473B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201810317425.3
申请日：2018-04-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于方向和尺度自适应卷积神经网络的光场深度估计方法。本发明包括如下步骤：步骤1.准备光场数据集，制作训练集和测试集；步骤2.搭建方向和尺度自适应的卷积神经网络SOA‑EPN；步骤3.使用训练集训练搭建好的SOA‑EPN网络；步骤4.使用练好的SOA‑EPN网络在测试集上进行测试；本发明借助于尺度和方向感知卷积神经网络来预测光场深度，不仅利用了多方向，而且很好的处理了遮挡等问题，得到准确的深度估计结果。
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