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公开(公告)号：CN119229161A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410997984.9
申请日：2024-07-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0895 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的病理图像虚拟染色方法，步骤包括：构建一对虚拟染色模型，分别包含对应源域和目标域的生成器和判别器；对于生成器，进行自监督地跨染色域重建、转换；对于判别器，在自监督对抗损失中添加病理切片类别监督损失；如此交替训练、更新后，最终实现源域和目标域之间的图像转换和对应的病理分类任务。本发明使用非配对染色数据集，通过病理类别标签引入分类损失，优化目标函数设计，添加分类模块，回传梯度引导模型学习类间差异性染色特征，提升病理图像虚拟染色的生成效果。
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公开(公告)号：CN117052858A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310924591.0
申请日：2023-07-26
Abstract: 本发明提供了一种磁机液多模式复合传动装置，包括输入构件、输出构件、输入分流组件、液压传动组件、磁力无级变速器组件、机械传动组件和双行星排汇流组件；输入构件与输入分流组件连接，离合器组件将输入分流组件分别与液压传动组件、磁力无级变速器组件和机械传动组件连接；离合器组件将磁力无级变速器组件分别与液压传动组件和机械传动组件连接；离合器组件将液压传动组件、磁力无级变速器组件和机械传动组件分别与双行星排汇流组件连接，双行星排汇流组件与输出构件连接，选择性控制离合器组件与制动器组件的接合，提供输入构件与输出构件之间固定或连续的传动比。本发明满足在不同使用工况中均有其对应的传动模式，具有高容错性。
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公开(公告)号：CN113057656A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110336139.3
申请日：2021-03-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应阈值在线脑神经锋电位信号检测方法、装置和系统，包括：步骤1，确定起始位置，依据初始化的信号最小值和信号差值，对起始位置起的脑神经信号进行筛选获得测试样本，依据测试样本的长度确定测试周期；步骤2，以每个测试周期内首个测试样本的标准差作为每个测试周期的噪声带阈值；步骤3，针对测试周期内的每个脑神经信号，依据噪声带阈值与以当前脑神经信号为止的前一段历史脑神经信号确定脑神经信号的自适应阈值；步骤4，依据脑神经信号与对应的自适应阈值筛选基准脑神经信号点，并依据基准脑神经信号点提取锋电位信号。以实现降低在线检测计算消耗的同时提升检测准确性。
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公开(公告)号：CN109598225A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811444505.1
申请日：2018-11-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种尖锐注意力网络，包括一个用于对输入特征图进行采样的尖锐注意力掩膜产生器，该尖锐注意力掩膜产生器会生成一个基于可微的Gumbel-Softmax采样的尖锐注意力掩膜，实现对细微局部区域特征的采样。该尖锐注意力网络能够实现对判别性细微局部特征的坚定判定，以准确提取细微局部特征。还公开了一种包含该尖锐注意力网络的神经网络。还公开了一种基于该神经网络的行人再识别方法。该行人再识别方法能够准确地识别行人。
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公开(公告)号：CN108596910A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810208987.4
申请日：2018-03-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本实施例提供一种基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法，其特征在于，包括(1)获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳深度图像数据转换为正交坐标系下的点云数据；(2)对所述点云数据进行采样，以可变分辨率R为参数，将所述点云数据下采样为多个紧邻的边长为R的体素；(3)利用单高斯模型对下采样过的包含有点的体素进行图像分割；(4)利用图像分割结果对每个体素进行累加评分，根据所述累加评分分出前景数据和背景数据；(5)对下采样后的体素进行基于N帧像素强度平均值的阈值滤波；(6)对于每一个体素，若滤波处理的结果中包含有步骤(4)处理后的背景数据，则将该背景数据去掉，剩下的即为最后的前景数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108537814A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810208737.0
申请日：2018-03-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ViBe的三维声纳点云图像分割方法，其特征在于，包括：(1)获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳深度图像数据转换为正交坐标系下的点云数据；(2)对所述点云数据进行采样，以可变分辨率R为参数，将所述点云数据下采样为多个紧邻的边长为R的体素；(3)利用ViBe算法对下采样过的点云数据进行图像分割；(4)利用图像分割结果对每个体素进行累加评分，根据所述累加评分分出前景数据和背景数据；(5)对所述前景数据进行聚类后，以体素内原始点为中心，对所述前景数据进行膨胀操作，以获得最终的前景点云数据。
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公开(公告)号：CN104331087B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410577717.2
申请日：2014-10-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的水下传感器网络目标跟踪方法，包括以下步骤：(1)利用正态逆伽玛分布模型对水下传感器节点的测量偏置以及非高斯随机测量噪声进行建模；(2)利用变分贝叶斯近似方法对正态逆伽玛分布的模型参数的更新过程进行求解；(3)结合扩展卡尔曼滤波算法实现对目标状态以及传感器节点测量偏置的估计，并对非高斯测量噪声具有一定的鲁棒性。本发明提供的鲁棒的水下传感器网络目标跟踪方法，充分考虑了传感器节点本身存在测量偏置以及复杂的水下环境导致的非高斯随机测量噪声对目标状态估计的影响，利用正态逆伽玛分布模型对测量偏置和非高斯随机测量噪声进行建模，实现了鲁棒地同时估计目标状态和测量偏置。
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公开(公告)号：CN103744073B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201310724683.0
申请日：2013-12-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S7/52
Abstract: 本发明公开了一种远场分布式并行子阵波束形成方法，包括以下步骤：（1）将换能器全阵列划分成若干个一级子阵，每个一级子阵作为一个基本单元，所有一级子阵组成二级子阵；（2）所有一级子阵并行进行波束形成；（3）每个一级子阵的波束形成结果作为二级子阵的一个基元，经过波束抽取后，进行二级子阵波束形成。本发明提供的远场分布式并行子阵波束形成方法，能够在减少时延参数存储空间和计算负载的前提下，获得与直接波束形成算法主瓣宽度和旁瓣峰值相近的波束方向图，大幅度提高计算效率，满足水下三维声纳成像的实时性需求。
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公开(公告)号：CN105974399A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610303592.3
申请日：2016-05-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S7/52
CPC classification number: G01S7/52004 , G01S15/8993
Abstract: 本发明公开了一种相控阵三维声学摄像声呐系统的故障检测方法，包括：步骤1，主要芯片上电启动状态检测；步骤2，系统数据链路传输状态检测；步骤3，前端大规模信号调理电路及A/D采集电路状态检测；步骤4，复杂高速数字系统的波束形成算法模块状态检测。本发明设计以BIT设计要求为原则，实现自动准确定位三维声学摄像声纳系统故障，检测覆盖率高，故障定位周期短，极大地提高了设备的可测试性。
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公开(公告)号：CN103197308B
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201310084892.3
申请日：2013-03-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S7/52
Abstract: 本发明公开了一种基于多波束相控阵声纳系统的三维声纳可视化处理方法，包括以下步骤：采集声纳数据，并通过网络发送；通过网络逐帧获取声纳数据，将每一帧声纳数据对应的范围图像转化为全局坐标系下的点云数据；对点云数据进行过滤，将过滤得到的点云数据连接成三角面片，并计算每个三角面片的法向量和顶点；将当前帧与前一帧进行配准，将配准后的当前帧和前一帧中的点云数据进行马赛克化处理，然后利用遍历交叉点算法将马赛克化后的当前帧和前一帧的点云数据进行融合，并进行三维场景图像模型点集的更新；依据融合后的点云数据的强度以及三角面片的法向量和顶点的法向量，生成三维场景图像。本发明方法速度快，精度高。
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