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公开(公告)号：CN111709291A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010418961.X
申请日：2020-05-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合信息的外卖人员身份识别方法。本发明提出了一种基于多级特征和空间注意力机制的多目标检测网络MFCNet。该网络结构包括四部分，即特征提取主干网络模块、特征融合模块、多尺度信息提取模块以及空间注意力机制模块。针对MFCNet网络的训练，首先先使用PASCAL VOC数据集进行预训练，得到含有基础目标识别能力的预训练模型。然后通过收集外卖人员的多个属性特征，进行标记，做成数据集。最后在预训练模型的基础上，进行进一步的训练得到最终MFCNet识别模型，从而进行测试检测。本发明方法不但具有更好的鲁棒性和自适应能力。本发明不但采集了目标整体特征，而且通过多个附加目标信息的识别，能够较为准确的给出目标身份，适用性较强。
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公开(公告)号：CN111709290A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010418960.5
申请日：2020-05-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于编解码-跳跃连接尺度金字塔网络的人群计数方法。本发明提出了一种深度卷积神经网络结构，称为ED-SSPNet，由特征提取编码器(FEE)和特征映射解码器(DMD)两部分组成。FEE整合了尺度聚合模块中提取的特征，利用加权的跳跃连接的方式获取多尺度信息和上下文信息，保证信息不丢失。DMD采用反卷积和融合操作生成包含细节信息的特征，得到高质量的密度图，达到精确计数的目的。结果表明，这种方法具有更好的鲁棒性和自适应能力。
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公开(公告)号：CN111507184A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010167700.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于并联空洞卷积和身体结构约束的人体姿态检测方法。本发明实现：下载人体姿态数据集，获取训练数据集；根据目标检测算法对训练数据集中的每张图片提取人物个体，获取只包含人物个体的训练图像；根据人体姿态数据集中提供的骨骼点坐标，制作训练图像的骨骼点热图；采用构建关联集合的方法来构建身体结构约束损失模块，采用不同膨胀率的空洞卷积核来构建并联空洞卷积网络。采用Adam优化器训练带有身体结构约束损失模块的并联空洞卷积网络。本发明采用并联空洞卷积网络防止因重复上下采样而造成信息损失，同时还对损失函数进行改进，考虑骨骼点之间的关联性，在复杂环境下能较好的提取特征，获得更好的人体姿态检测效果。
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公开(公告)号：CN110782420A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910886472.4
申请日：2019-09-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的小目标特征表示增强方法。本发明步骤如下：步骤1、在包含超过1400万张图像，涵盖20000个类别的超大规模数据库上预训练神经网络模型Faster R-CNN；步骤2、读取输入的图像数据；步骤3、通过卷积神经网络生成特征图，建立特征图空间金字塔；步骤4、从注意力机制模块中获得特征图权重；步骤5、按照获得的权重融合了来自不同层次的特征图；步骤6、对特征图进行了检测和定位；步骤7、针对指定任务重复步骤3到6继续训练神经网络模型，直至网络达到最优值。我们的方法增强了显著特征的影响，并且有效地结合了深层语义和浅层高分辨率的卷积神经网络特征，因此提高了整体目标检测精度。
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公开(公告)号：CN106340041A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610828210.9
申请日：2016-09-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/55
CPC classification number: G06T2207/10024 , G06T2207/10052
Abstract: 本发明公开了一种基于级联遮挡滤除滤波器的光场相机深度估计方法。本发明根据遮挡信息在光线级、像素级和图像级中的不同表现形式，通过从光线级到像素级再到图像级的三层级联遮挡滤除滤波，滤除或保持原始光场图像数据中可能的遮挡信息，减少光场相机深度估计中的歧义性判断，实现精确的深度估计。本发明的主要特点在于通过光线级遮挡滤除滤波器滤除可能被遮挡的光线，通过像素级遮挡滤除滤波器保持处于深度不连续边缘处像素的遮挡特性，通过图像级遮挡滤除滤波器提取像素间的图像级遮挡信息，从而在深度估计中排除具有歧义性的遮挡信息，提高估计精度。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN104915396A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510284563.2
申请日：2015-05-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30011 , G06F17/30861
Abstract: 本发明公开了一种知识的检索方法。本发明认为检索的匹配性高必须较全面表达知识的结构和语义，综合语义距离和语义属性计算相似性，为此，提出了基于本体的知识表示流程和基于本体的知识检索模型以及算法。本发明通过将提出的基于本体的检索算法配合应用在所提出的检索模型中，针对概念的语义距离和概念属性进行相似性计算，使得出的结果更加接近用户需求，挺高了检索的效率和知识的重用。
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公开(公告)号：CN103961855A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410153551.1
申请日：2014-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A63B67/04
Abstract: 本发明公开了一种自动收网装置。本发明包括上端端盖、发条、含轮空心轴、轴套、连接套、开槽套筒、下端端盖和绳子。所述轴套套在含轮空心轴上，连接套内孔套在含轮空心轴上。连接套一端通过螺纹与上端端盖相连，另一端通过螺纹与开槽套筒一端相连。发条一端固定在上端端盖的凸起上，另一端固定在含轮空心轴的凸起上。下端端盖通过螺纹与开槽套筒另一端相连。绳子一端固定在含轮空心轴的轮子上，另一端穿过上端端盖的小孔置于装置外面。网穿过开槽套筒一端固定在含轮空心轴上，另一端固定在位于装置的外空心轴上。本发明能确保网的张紧，收网时快捷方便，并且利于网的保存。
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公开(公告)号：CN103961854A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410152608.6
申请日：2014-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A63B61/04
Abstract: 本发明公开了一种乒乓球网自动收网装置。本发明包括上端端盖、发条、三槽连接件、轴套、连接套、开槽套筒、装置内空心轴和下端端盖。所述轴套套在三槽连接件上，连接套内孔套在三槽连接件上。连接套一端通过螺纹与上端端盖相连，另一端通过螺纹与开槽套筒相连。发条一端固定在上端端盖的突起上，另一端固定在三槽连接件的突起上。装置内空心轴一端通过三个槽与三槽连接件相连，另一端套在下端端盖的空心突起上。网穿过开槽套筒的槽一端固定在装置内空心轴，另一端固定在装置外的空心轴上。本发明能确保网的张紧，收网时快捷方便，并且利于网的保存。
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公开(公告)号：CN114329010B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202111638030.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的图像场景图生成方法，本发明首先使用OPENIE模型将图像描述转化成三元组,并转化成实体和实体对应关系，导入NEO4J中，构建COCO和VisualGenome数据集的知识图谱；其次模型结合知识图谱，对输入的图像进行目标检测，识别出对应的对象类别和对象属性，以及两两候选框之间有交集的关系。将得到的对象属性放入知识图谱中，作为检索关键点，并调用NEO4J数据库得到标记权重的关系节点以及对应的另一个实体节点；同理，将关系属性特征放入到知识图谱中，得到节点属性组；将通过知识图谱得到的指定数量的三元组放入排列模块；放入到场景图生成的网络中，最终生成基于知识图谱的场景图。本发明针对图像目标识别和关系检测的问题，提出了优化方案。
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