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公开(公告)号：CN109816793B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201811494117.4
申请日：2018-12-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了基于等几何分析的浅浮雕模型建立方法，主要分为四个阶段：用户输入设计草图、对草图区域进行区域分解以及参数化、根据草图上的浮雕笔画在参数化结果上选取采样点、通过求解带有限制条件的泊松方程获得浅浮雕模型。本发明实现了从用户设计的草图出发到浅浮雕模型的获得，草图的输入形式可以让用户自由设计浮雕模型的外部轮廓以及内部的浮雕形状，这一输入形式能使得用户的设计更加流畅，从而摆脱了传统CAD软件对象按钮的模型构建方式，使设计阶段拥有更多自由与趣味。
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公开(公告)号：CN108446589B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201810122730.7
申请日：2018-02-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种复杂环境下基于低秩分解和辅助字典的人脸识别方法。本发明步骤如下：1.通过非凸稳健主成分分析法对输入人脸图片进行低秩分解，求解基于范数的目标函数，得到初步去除复杂环境影响的低秩内容；2.基于核范数的去相关性低秩分解：在目标函数中添加去除类间相关性的正则项，并将上一步骤获得的低秩内容进行奇异值分解后用作初始化矩阵，通过ADMM算法交替迭代求解得到用于识别的低秩字典。3.基于辅助字典学习的分类识别：获得模拟复杂环境变化的辅助字典，并通过与低秩字典联立使用，通过RADL进行人脸分类识别。本发明使用到的低秩分解目标函数能够充分去除干扰信息，使分解后的人脸图像更具有身份识别能力和抗环境干扰性。
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公开(公告)号：CN108717493B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201810486449.1
申请日：2018-05-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/15 , G06T17/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种面向结构化四边网格生成的二维区域自动分解方法。当前，针对复杂几何外形的结构化网格生成，主要依赖人工将复杂区域手动分解为规则的子区域，增加了出错的可能性。本发明步骤：建立分析实体对象的二维几何模型，并离散成三角形网格模型；根据几何边界约束建立二维几何模型内部区域光滑矢量场的控制偏微分方程，并采用边界元数值方法进行求解；建立与光滑矢量场对应的光滑标架场，并通过分析光滑标架场的奇异结构实现对二维几何模型的自动分解。本发明可以自动快速地获得任意复杂二维几何模型的高质量分区结果，为后续多块结构化四边形网格生成提供输入。
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公开(公告)号：CN113987856A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111126884.1
申请日：2021-09-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了针对复杂几何特征约束及尺寸约束的模型的一种基于标架场的复杂多约束结构网格生成方法。现有四边形网格生成方法很难在达到在满足复杂约束的同时存在高鲁棒性的方法并保证较高质量的网格结果。本发明采用的标架场指导网格方法一方面有着较高质量的保证，此外，标架场仅在初始流线的生成扮演着一定作用，后续方法均脱离标架场，避免了标架场的求解不适用网格生成的情况，此方法在测试的多种复杂约束情况下，网格在保证几何约束，并满足尺寸约束的情况下能够以较高质量的结果生成。
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公开(公告)号：CN112257202A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011145501.0
申请日：2020-10-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了多内孔零件的基于神经网络的二维结构网格自动分解方法。现有分块结构化网格生成中人工环节的引入将大大降低网格生成效率。本发明首先制作用于神经网络学习二维区域分解的样本集，通过样本集中各网格点的位置信息以及各标架的标架向量标注信息训练神经网络模型；然后对待划分结构网格的多内孔零件的预测样本数据进行神经网络预测，利用神经网络预测的标架向量标注信息对预测样本数据进行处理，得到最终的区域分解数据；最后利用映射法生成待划分结构网格的多内孔零件的四边形网格。本发明能实现针对新模型的快速自动区域分解，对多内孔零件的快速、准确仿真分析具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109800771A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910089341.3
申请日：2019-01-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种混合时空平面局部二值模式的自发微表情定位方法。本发明根据自发微表情视频中连续帧的相关性，通过精细匹配实现了像素级人脸区域对齐，从而对头部偏移等干扰具有较强的抗干扰能力。同时在空间轴平面提取扇形区域特征，并在时间轴提取去冗余的线性特征，既减少了特征点冗余计算，又通过非线性特征融合的方式结合时空特征，形成更完备的特征表示，因此能更加鲁棒地表示自发微表情，提高了自发微表情视频中自发微表情定位精确率。
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公开(公告)号：CN107085865A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710335308.5
申请日：2017-05-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了应用于有限元分析的四边形分割方法。四边网格的划分没有在各种主流软件中实现。本发明首先将多连通多边形变为单连通，然后在边界化简过程中减少边界定点数并提取边界的几何特征点；将原多边形分解为多个几何形状相对简单，便于拓扑生成和映射的多边形；拓扑生成则采用固定的拓扑模式去匹配不同的子多边形以完成构建拓扑结构；最后则利用超限插值映射法得到最终的网格。本发明提出了一种高质量四边形网格剖分方法。本发明生成的四边网格具有较少奇异点，并具有良好光滑性、均匀性和正交性，可直接应用于有限元分析仿真求解。
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公开(公告)号：CN104331534B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201410478297.2
申请日：2014-09-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了CAD模型中局部误差驱动的等几何分析计算域优化方法。等几何分析方法需要对全体内部控制顶点进行优化，因而仅适用于计算域为简单形状的情形。本发明首先利用残值法得到计算域子面片上的局部误差指示子，然后根据局部标记策略确定需要进行优化的控制顶点集合；通过标记曲面片上的误差指示子，得到所标记的内部控制顶点的最优分布；并且在自适应r型细化算法基础上提出自适应h‑r型细化算法，得到计算域的最优参数化。本发明不仅提高模拟仿真效率、等几何分析的求解精度，而且使得r型细化方法可应用于几何形状比较复杂的CAD模型,拓宽了等几何分析方法的应用广度。
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公开(公告)号：CN119863589A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411896819.0
申请日：2024-12-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明针对目前四边形网格自动生成方法在CFD工程的实际应用情况，公开了一种基于模板重构的结构占优表面网格质量优化方法，本发明通过寻找包含一定数量的奇异元素的凸分区，套用四边形网格拓扑模板，根据分区的边界段数重构分区内的网格拓扑结构，消除分区内的非四边形单元、减少奇异点，提高网格中四边形元素和规则顶点的占比，其中，本方法的以尖锐特征作为源点计算测地距离，优先从特征边界出发寻找凸分区进行优化，并且设计了与测地距离相关的几何质量标准，避免出现几何质量较差且难以优化的单元，因此基于模板的分区重拓扑方法不仅可以处理任意类型的奇异元素，还高度适用于原网格单元质量较差的情况。
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公开(公告)号：CN114998476B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210632079.4
申请日：2022-06-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明公开了一种基于离散几何映射的等几何分析参数化迁移方法，包括如下步骤：步骤(1)提取源模型的顺序边界；步骤(2)输入源模型和目标模型，并使得源模型和目标模型两个CAD边界模型的边界控制点的一一对应；步骤(3)构造离散网格间的几何映射；步骤(4)优化步骤(3)得到的映射结果中的翻转面片。本发明中提出的离散映射可高度近似保持源参数化模型的G1连续性，而不需在参数化的过程中进行G1连续性约束的复杂优化过程。本发明利用离散的几何映射进行相似模型地参数化迁移过程可以有效地降低对目标模型参数化的时间成本。
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