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公开(公告)号：CN111402303A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010095828.5
申请日：2020-02-17
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明涉及一种基于KFSTRCF的目标跟踪架构，包括离散时间卡尔曼估计器DKE以及STRCF，DKE包括离散时间系统测量以及离散时间系统副本子系统；STRCF的目标跟踪结果输出作为离散时间系统测量中观测模型的测量值输入，通过离散时间系统副本子系统对DKE的模型进行更新，获得状态估计观测更新方程。本发明将卡尔曼滤波器与STRCF相结合实现视觉跟踪，以克服由于大规模应用变化带来的不稳定性问题；并且，还引入步长控制方法来限制所提出的框架的输出状态的最大振幅，以克服由突然加速和转向引起的丢失目标问题，在大多数情况下都优于STRCF，特别是在体育赛事中，表现出比竞争对手更好的性能和更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108540938B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810335571.9
申请日：2018-04-16
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明涉及一种修复无线传感器网络中漏洞的方法，其中包括根据粗栅格区域和细栅格区域建立生成树分支并放置新的信标节点，根据生成树算法寻找通向最近漏洞的细栅格区域，并调整生成树分支，到达漏洞后放置一个新信标节点采用了本发明的修复无线传感器网络中漏洞的方法，利用划分粗栅格和细栅格解决覆盖、避障和漏洞问题，本方法通过定位冗余漏洞确定运动方向，同时在检测到障碍物时调整路线避开，根据移动路径调整生成树分支，保证机器人能够到达漏洞并设置新的信标节点，修复漏洞，现无线传感器网络完全覆盖，增强了机器人的灵活性、鲁棒性和精确性，具有更广泛的应用范围。
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公开(公告)号：CN110401675A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910767115.6
申请日：2019-08-20
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种传感云环境下不确定性DDoS攻击防御方法，其特征在于，在t时刻按照以下步骤进行防御：(1)协同防御者，获取当前状态下AI训练任务的训练精度st和AI训练任务k的资源分配动作；(2)基于马尔可夫过程采用Q-learning算法，确定资源分配动作 (3)更新资源适配器对AI训练任务k分配的资源，并获取更新后AI训练任务k的训练精度状态st+1；(4)计算达到更新状态的防御奖励Rt+1；(5)更新Q值函数；(6)判断是否超满足于预设的训练精度要求、以及是否满足预设的奖励要求。本发明使得协作防御者在资源分配区间中获得最优的资源分配策略，对抗DDoS攻击。
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公开(公告)号：CN109063556A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810673753.7
申请日：2018-06-27
Applicant: 绍兴文理学院
CPC classification number: G06K9/00335 , G06K9/46 , G06K9/629 , G06K2009/6295
Abstract: 本发明涉及一种基于镜像视觉实现机器人舞蹈姿态自主评判的方法，包括采集相应的样本镜像视觉图像，将样本镜像视觉图像和自身植入的审美标签得到舞蹈姿态样例集，并基于该舞蹈姿态样例集进行机器学习，建立舞蹈姿态自主评判模型，进而对新舞蹈姿态进行评判采用该种方法，通过对机器人舞蹈姿态的镜像视觉图像采集、预处理、特征提取及特征融合，在建立舞蹈姿态样例集的基础上进行机器学习，建立舞蹈姿态自主评判模型，使机器人具备理解自身舞蹈姿态美感的能力，从视觉信息感知通道出发，实现了机器人更加精准评判自身舞蹈姿态的审美结果，具有如舞蹈治疗、机器人玩具等更广泛的应用范围。
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公开(公告)号：CN108414977A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810184014.1
申请日：2018-03-07
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明涉及一种基于无线传感器网络实现移动机器人定位的方法，其中包括三边测量法和分别根据两个建立通信连接的信标节点与移动机器人的距离做的两个圆的交点数量判断所述的移动机器人的实际坐标信息。采用本发明的基于无线传感器网络实现移动机器人定位的方法，利用两个信标节点实现了移动机器人的定位，弥补了三边测量法的缺陷，算法简单可靠，且在非刚性的网络结构下仍然可以精准定位移动机器人的位置，降低了对硬件的要求，无需里程计和陀螺仪，避免定位算法的累积误差，节省了网络成本，可扩展性强，适用性强、成本低廉、具有广泛的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120008586A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510486724.X
申请日：2025-04-18
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G01C21/00 , G01S17/86 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种机器人探索未知环境的优化方法及系统，通过获取多个传感器采集移动机器人探索未知环境的传感器数据并构建探测地图，采用多种RRT边界点检测算法检测分析探测地图得到探测地图的边界点，将边界点设置为路径规划目标点并向路径规划目标点移动以得到边界点集，基于自适应K‑means++算法提取边界点集的边界点得到聚类后的边界点，将聚类后的边界点输入预设探索模型进行优化评估分析得到探索目标点，基于探测地图和探索目标点生成路径规划模型，可防止机器人错过地图的小角落，基于自适应K‑means++的聚类算法进行过滤，无需在每次检测中指定聚类中心的数量，根据边界点数量进行自适应聚类，从而减轻了计算负担。
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公开(公告)号：CN119148721A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411612623.4
申请日：2024-11-13
Applicant: 绍兴文理学院 , 绍兴市基础设施建设投资有限公司 , 宝略科技(浙江)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应KMeans算法的机器人未知环境探索方法，通过获取机器人在未知环境中移动的未知区域，并基于RRT算法对所述未知区域进行识别得到边界点，采用KMeans算法对所述边界点进行聚类处理，并基于信息增量算法对聚类处理后的边界点进行计算以确定目标点，基于TEB路径规划算法引导所述机器人到达所述目标点，并采用Gmapping算法进行地图构建以完成机器人未知环境探索，可以根据地图采集到的边界点动态调整聚类中心的数量，根据数据的特性和分布情况，智能地决定最佳的聚类中心数目，从而提高聚类的效果和精确度，基于KMeans聚类算法对边界点进行聚类，并通过信息增量算法对目标点进行优化，以提高聚类的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116245145A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310143448.8
申请日：2023-02-21
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种面向高维数据的分类系统及训练方法。系统包括特征提取模块和分类模块；特征提取模块包括，第一至第五卷积层组；每一组的卷积层通道数量倍增，从而提高特征深度；卷积层组包括2到3层一维卷积层和一层池化层；卷积层后串联有整流线性单元，卷积层使用大小为3的一维卷积核；分类模块，具有多层全连接层，全连接层之间，串联有整流线性单元。本发明将10至15层的以为卷积神经网络，分置在5组卷积层组中，每组卷积层组配合池化层在提高特征深度的同时，约束整体的参数量，获得良好的分类效果。本发明提供的训练方法，提出了一种新的目标函数，用于准确评估网络模型的性能，因为目标函数包括各种具有代表性的性能评估指标。
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公开(公告)号：CN112187823B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011088039.5
申请日：2020-10-13
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了雾计算架构下面向恶意程序扩散的物联网可用度评估方法，包括：(1)获取待评估的物联网拓扑结构、以及受恶意程序扩散影响的物联网节点状态转换图；(2)建立物联网节点状态转换的马尔可夫矩阵，计算马尔可夫矩阵的稳定点得到物联网节点的可用度；(3)计算每一条路由下物联网节点到汇聚节点的可用度，从而得到整个物联网的可用度；(4)按照可用度越高物联网可用的可能性越大的原则，当判断可用度大于预设门限时，说明待评估的物联网处于可用状态。本发明能解决未考虑物联网恶意程序扩散的影响和典型物联网拓扑结构、以及可用度评估方法计算复杂而物联网节点计算能力不足的技术问题。
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