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公开(公告)号：CN117437115A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311444864.8
申请日：2023-11-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/04 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种循环生成对抗网络的图像风格转换方法，建立用于从图像域风格向介于图像域风格和图像域风格之间的图像域风格转换的循环生成对抗网络，在CycleGAN架构基础上，该循环生成对抗网络串联了三个生成器，在图像域风格向图像域风格转换生成过程中按顺序生成相应的三个中间域，并分别对三个中间域图像构建对应的鉴别器。利用三个中间域模块的鉴别器对生成图像和中间域真实图像利用L1范数构建对应鉴别器损失来训练中间域生成器，从而生成所需的中间风格图像，三个中间域对应的真实图像域为同一个，且输出图像为目标生成图像。该方法提高了中间风格图像的生成效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115908608A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211411184.1
申请日：2022-11-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T11/00 , G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本申请公开了基于约束循环生成对抗网络的人脸个性化剪纸生成方法，包括：S10：建立包括人脸图像的人脸数据集和剪纸图像的剪纸数据集；S20：采用预训练模型根据人脸数据集获得对应的人脸解析数据集，人脸解析数据集中的人脸解析图像用黑白颜色区分关键区域和非关键区域；S30：设计人脸关键区域特征融合的循环对抗网络；S40：采用人脸数据集、剪纸数据集以及人脸解析数据集训练所述循环生成对抗网络，当融合关键区域约束的循环生成对抗网络达到稳定后，得到融合人脸关键区域的人脸生成剪纸生成器模型；S50：将人脸图像和人脸解析图像输入所述人脸生成剪纸生成器模型，得到人脸个性化剪纸。
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公开(公告)号：CN115147366A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210766787.7
申请日：2022-07-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本申请公开了一种胎线稀病疵检测方法，基于融合了CA注意力模块的改进YOLOv5网络，提取第五层卷积层输出特征图的特征位置信息并加入到通道注意力中，经CA注意力模块优化后在由原骨干网络继续进行特征挖掘，减少了网络低层学习特征信息的丢失，且加强了模型对于胎线稀病疵深层特征挖掘的能力，提高了胎线稀病疵识别的准确率，召回率和平均精度，能够更好的识别和检测胎线稀病疵。本申请中，在骨干网络第六层添加CA注意力模块，不仅可以提高骨干网络后续挖掘特征的能力，且可以使得颈部网络的首个PAN结构所融合的浅层特征图所包含的无效信道信息大量减少，从而有效的提高颈部网络特征融合能力。
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公开(公告)号：CN109801327B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201811574435.1
申请日：2018-12-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公布了一种基于视频数据的城市内涝积水深度信息提取方法，本发明将城市中泛在的且具有积水指示作用的地物作为积水参照物；构建非积水状态下的正负样本库，然后基于梯度方向直方图Hog和SVM分类器实现积水参照物的自动检测，得到积水参照物的外接矩形框；分别利用Grab Cut等图像分割算法提取外接矩形框中非积水状态和积水状态下的同一参照物精确目标；求取非积水状态下的参照物精确目标与积水状态下的同一参照物精确目标高度的差异，即为积水深度信息；推断积水参照物实际空间位置。本发明突破了现有内涝积水深度监测手段成本高、空间精度底、可移植性差等问题，在水利信息化、城市排水和海绵城市等领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN110083719A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910248978.2
申请日：2019-03-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种一种基于深度学习的工业制品病疵检测方法，该方法具体为先下载，并测试官方的模型，搭建工业轮胎X光病疵数据库；使用标注软件LabelImg分别对train数据集和validation数据集进行标注，生成.XML文件，依次将.XML文件生成.CSV文件，最终生成.RECORD文件。然后创建.PBTXT轮胎病疵类别标签文件。接下来搭建Faster RCNN神经网络模型，同时下载模型作为预训练的权值，配置对应的配置文件。然后开始训练模型，当迭代次数达到设定值自动停止训练或者模型训练至收敛时，手动停止训练。导出训练模型，最后使用test数据集进行目标检测。
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公开(公告)号：CN210121136U
公开(公告)日：2020-03-03
申请号：CN201821550029.7
申请日：2018-09-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/0402 , A61B5/00
Abstract: 本实用新型公开了一种心电脉搏监测马桶。部分状态较差的人群在上厕所过程中，容易引起的血压升高，动脉扩张，严重的可能导致血管破裂而猝死。本实用新型包括手柄、脉搏传感器、第一电极片、第二电极片、第三电极片和信息处理电路。手柄设置在马桶的一侧。脉搏传感器设置在手柄的外端。所述的第一电极片设置在手柄的中部。第二电极片及第三电极片均设置在马桶圈上。信息处理电路包括稳压电路、脉搏信号滤波电路、心电采集电路和控制器。脉搏信号滤波电路将脉搏信号滤波后传输给控制器；心电采集电路将心电信号转化为数字信号后传输给控制器。本实用新型能够实现对使用者心电、脉搏、血压的实时精准检测，对使用者的身体健康有很好的监测作用。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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