-
公开(公告)号：CN115457214A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211203731.7
申请日：2022-09-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/246 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的相机跟踪失败检测方法，包括如下步骤：步骤1：数据集选取与三维重建；步骤2：ICP匹配算法与特征获取；步骤3：计算当前样本特征对应的距离误差，并进行分类，构建用于支撑向量机数据集；步骤4：训练支持向量机模型；步骤5：通过训练好的多分类模型完成相机跟踪失败检测；本发明使用了在机器学习有监督学习分类问题中使用较为广泛的支持向量机来训练模型，具有良好的理论支持。本发明使用多分类而非二分类来训练模型，提高了准确率和精度，能够更好的设立阈值，优化重建结果。
-
公开(公告)号：CN115409857A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211215390.5
申请日：2022-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的三维脑积水CT图像分割方法，包括以下步骤：步骤(1)、获取数据集；步骤(2)、数据预处理；步骤(3)、构建残差U‑net卷积网络模型；步骤(4)、通过预处理后的数据对构建的残差U‑net卷积网络模型进行训练；步骤(5)、将测试数据输入训练好的残差U‑net卷积网络模型，对模型进行测试。本发明引入残差卷积作为基本卷积单元，增强分割模型得鲁棒性本发明基于深度学习对CT图像中的脑室区域构建三维分割模型，充分利用数据在三维空间上带来的优势，探究高维度信息给模型带来的可能性，提高最终表现效果的准确度。
-
公开(公告)号：CN115409714A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211201824.6
申请日：2022-09-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图片切割分类的视频超分辨率方法，首先制作分类器模块的数据集，然后训练分类器模块；再制作总模型数据集，构建总体模型结构，并通过总模型数据集对总体模型进行训练；最后通过训练好的总体模型完成视频超分辨率重建。本发明使用了一个分类器模块与其他几个现有的超分辨率成果结合，实现了在保证处理质量的同时，大大减少了处理的计算量和存储量。
-
公开(公告)号：CN115409713A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211201813.8
申请日：2022-09-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高效实时的单张图像超分变率重建系统及方法，单图像超分辨率重建方法首先进行数据预处理，然后构建高效实时的图像超分辨率重建网络；通过预处理后的数据训练构建好的图像超分辨重建网络，使网络具有图像超分辨重建的效果；最后通过训练好的图像超分辨重建网络完成单图像超分辨率重建。单图像超分辨重建系统，包括数据预处理模块、网络构建模块、训练模块和图像超分辨重建模块。本发明减少网络模型参数量，使得网络模型的计算量减少，资源消耗少；在性能和效率方便达到很好的平衡；能够部署在移动端设备上。
-
公开(公告)号：CN115329213A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210955735.4
申请日：2022-08-10
Applicant: 杭州电子科技大学 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06Q30/06 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于双通道变分超图自编码器的协同过滤推荐方法，首先对用户‑物品交互数据以超图形式进行建模；然后获得的超图生成其对偶超图；再利用双通道变分超图自编码器分别对用户和物品进行特征提取，生成用户嵌入和物品嵌入，并计算用户喜欢该物品的概率；最后训练双通道变分超图自编码器模型。本发明技术方案将用户‑物品交互信息以超图形式建模，可以捕获用户和物品间的高阶复杂关系，并且采用带有跳跃连接优化的变分超图自编码器学习用户和物品的潜在分布，能够带来更好的推荐效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115205990A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210556127.6
申请日：2022-05-19
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸识别的停车场收费系统，属于互联网交通领域。该系统包括停车场出入口设置模块、人脸图像采集检测模块、人脸图像特征提取模块、人脸图像匹配识别模块、车主停车时间模块和车主个人支付账户模块，其实现了完整的基于人脸识别的停车场收费功能。相比于传统的扫码或者现金在停车场停车，本发明提出的停车场收费系统无需手机、现金等其他设备，直接通过面部识别，便可精准确定车主信息，减少了人力、资金投入；同时更有利于数据实现共享，使车主获得更好的在停车场停车的体验。
-
公开(公告)号：CN114926827A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210522281.1
申请日：2022-05-13
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V20/13 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种基于最优传输理论的交叉视角地理定位方法。该方法的步骤如下：S1、获取待定位的无人机图像，同时获取由不同位置的带有定位信息的卫星图像组成的卫星图像集；S2、将无人机图像与卫星图像集中的每一张卫星图像组成图像对，输入经过训练的交叉视角地理定位网络，由交叉视角地理定位网络输出两者的匹配概率；S3、从卫星图像集中选择与无人机图像匹配概率最高的一张卫星图像，以该卫星图像中的定位信息对无人机图像进行定位。本发明将最优传输理论应用到交叉视角地理定位中，通过最优传输模型缓解交叉视角地理定位任务中的无人机视角与卫星视角的特征分布差异较大问题，优化整个网络的分类效果，从而提高匹配检索和定位的准确率。
-
公开(公告)号：CN114125460A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111265265.0
申请日：2021-10-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/182 , H04N19/18 , H04N19/86 , H04N19/48 , H04N19/186 , H04N19/124 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种定码率压缩视频质量增强方法，首先将原始视频压缩成对应的定码率压缩视频；然后搭建图像增强网络模型，训练图像增强网络模型；最后，将压缩后的定码率压缩视频输入视频增强网络模型得到增强后的高质量视频。本发明方法通过采用提出的定码率压缩视频质量增强网络模型作为视频增强模型，对定码率压缩视频进行增强，使经过网络增强后的定码率压缩视频的观感质量获得提升。
-
公开(公告)号：CN113554566A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110863831.1
申请日：2021-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可学习频域先验的去摩尔纹系统及方法。本发明使用一个统一的框架来执行摩尔纹消除和颜色恢复两个任务，通过学习频域先验从图像中分离出摩尔纹，再进行全局和局部的色调映射以实现精确的颜色恢复。通过在索贝尔滤波中引入膨胀率来构造三维索贝尔损失，可以在多个尺度上感知结构高频信息，并显著提高去摩尔纹的性能，改进后的索贝尔滤波器提供了2个45度的附加滤波器。可以使用任何块大小的通带来拟合莫尔条纹的频率先验。通过几个不同密集块大小的可学习滤波带通来拟合频率先验，带来了明显的性能增益，但几乎没有增加额外的计算负担。
-
公开(公告)号：CN113553973A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110865486.5
申请日：2021-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双向注意力的伪装物体检测方法。首先获取伪装物体检测数据集，然后对伪装物体检测图像进行预处理，再将预处理后的伪装物体检测图像输入到伪装对象检测网络中，使用ResNet50骨干网络提取多级特征，使用搜索模块融合三个深层的特征，从而得到粗略的预测结果；最后使用双向注意力模块通过级联的方式得到精确的预测结果。本发明设基于双向注意力来构建伪装对象检测模型，对伪装对象图像的特征进行精确提取并且细节保留完整，利用显著性目标检测中效果较好的结构损失函数对结果进行监督学习，使得预测结果更加准确，具有较强的鲁棒性，从而实现对伪装对象的精确分割，对社会具有重要意义。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
162
records
(took 0.033 seconds)
