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公开(公告)号：CN102999696B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201210454749.4
申请日：2012-11-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于目标跟踪领域，主要涉及噪声相关系统基于容积信息滤波的纯方位跟踪方法。现有的容积卡尔曼的非线性系统目标跟踪方法是在过程噪声与测量噪声不相关的假设前提下进行的，这就大大限制了它的使用范围。本发明是在推导了噪声相关的扩展卡尔曼信息滤波的前提下，在时间更新与测量更新这两个过程中嵌入容积卡尔曼信息滤波。也就解决了噪声相关的问题，使得本发明的方法实用性大大增强。
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公开(公告)号：CN105159314A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510405378.4
申请日：2015-07-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种自由移动多传感器配置及多目标跟踪方法，针对多目标跟踪中自由移动多传感器配置问题，本发明提出了一种基于线性规划自由移动传感器的选择配置算法，该方法以最小化传感器使用费用，目标失检率和目标跟踪精度三者的总和为准则，使用凸优化方法选择最佳的传感器及其输入模态观测目标，并且通过该算法同时选择近似最优的传感器和相应的输入模态，解决了在跟踪过程中，多自由移动传感器的选择与跟踪过程的耦合及传感器模态与跟踪过程的耦合。
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公开(公告)号：CN102789676B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201210285220.4
申请日：2012-08-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G08B21/18
Abstract: 本发明涉及一种基于报警证据融合的工业报警器设计方法，属于工业报警器设计技术领域。该方法基于模糊隶属度函数构造出模糊阈值，将每个时刻过程变量的测量值与模糊阈值进行比较计算出报警证据，该报警证据体现了过程变量取值超过或低于模糊阈值的不确定性程度；利用线性加权证据更新规则将当前时刻报警证据与以往时刻报警证据进行融合，得出当前时刻的全局报警证据，在相关判定准则下判定是否发出警报，融合过程可以有效降低不确定性的影响，提升报警器的精准性；并根据过程变量测量数据中提取的测试样本，给出了寻找误报率和漏报率最低准则下最优模糊阈值的方法。
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公开(公告)号：CN103246277A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310106567.2
申请日：2013-03-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于过程监控领域，主要涉及一种基于相对化变换的信息增量矩阵的工业过程监控方法。已有的信息增量矩阵的过程监控方法，虽然能有效地克服传统主元分析方法因存在严重的模式复合效应而不能辨识故障的不足，但是其自身忽略了量纲的影响，常造成在一些系统中起重要作用的变量因其自身绝对值较小而不能检测出绝对值更小的故障，而这些重要变量的很小故障通常又对系统的安全和稳定起着非常关键的作用。本发明依据各变量在实际生产过程中的重要程度，在对系统进行相对化变换的基础上，提出了一种改进的信息增量矩阵的过程监控方法，该方法在保持能有效检测出原有故障的同时，又能检测出原系统一些虽然较小但却起重要作用的变量所发生的故障。
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公开(公告)号：CN102915441A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210315858.8
申请日：2012-08-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种快速的基于Haar纹理的非结构化道路检测方法。现有的方法存在计算复杂度高和实时性差等问题。本发明提出了一种新的Haar纹理特征提取方法，引入积分图的思想来实现Haar纹理提取的快速性，通过正交校正实现Haar特征表示准确性，并提出了新的投票机制，同时，在消失点的约束下，利用OCR特征和相邻区域的色彩差别实现了非结构化道路的分割，本发明可以对没有车道线或者标记、道路边界不清晰、道路形状多变等非结构化道路有效实现道路消失点的检测，并且对非结构化道路的检测有较好的作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102789676A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210285220.4
申请日：2012-08-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G08B21/18
Abstract: 本发明涉及一种基于报警证据融合的工业报警器设计方法，属于工业报警器设计技术领域。该方法基于模糊隶属度函数构造出模糊阈值，将每个时刻过程变量的测量值与模糊阈值进行比较计算出报警证据，该报警证据体现了过程变量取值超过或低于模糊阈值的不确定性程度；利用线性加权证据更新规则将当前时刻报警证据与以往时刻报警证据进行融合，得出当前时刻的全局报警证据，在相关判定准则下判定是否发出警报，融合过程可以有效降低不确定性的影响，提升报警器的精准性；并根据过程变量测量数据中提取的测试样本，给出了寻找误报率和漏报率最低准则下最优模糊阈值的方法。
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公开(公告)号：CN102663744A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210079057.6
申请日：2012-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度点对约束下的复杂道路检测方法。现有的道路检测方法，由于受阴影及路面破损的影响，检测效果不理想、准确性和可靠性较差，无法满足交通安全的需求。本发明首先根据结构化道路两侧车道线的平行透视关系，利用梯度点对得到车道宽度信息和消失点坐标，然后利用梯度点对估计车道中线双曲线模型的参数，在此基础上实现两侧车道线的检测。本发明可以在阴影、路面破损、其他路面标识及车辆遮挡等情况下准确可靠地提取直线以及曲线车道，并能够有效地实现虚线和实线道路的检测，充分体现了复杂道路检测的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102497675A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110405497.1
申请日：2011-12-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W76/02
Abstract: 本发明涉及一种智能消防上位机与无线节点之间的通信方法。现有的智能消防上位机与无线节点之间的通信网络，由于随着楼层数的增加，具有构建结构复杂、成本高、效率低等诸多不便之处。本发明依靠基站节点上传和下发数据完成，实现上位机与整个无线传感网络的通信及控制以及网络高效性和节点的低成本。通过本发明和智能消防应急灯的搭配使用能够在发生火灾等危险时，实现应急灯的故障报警和预警、应急灯实时状态等功能的显示，安全地指引逃生者逃离现场，最大限度的保障人员财产安全。
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公开(公告)号：CN113032988B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202110290122.9
申请日：2021-03-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最大相关熵的高阶扩展卡尔曼滤波器设计方法。本发明给定两个一维随机变量，得到有限数据驱动下随机变量对的相关熵；然后给定无人机运动的状态模型和测量模型；通过将状态模型中的高阶多项式定义为系统的隐性变量，将系统的状态模型伪线性化表示，并同理将测量模型伪线性化表示，得到它们的线性形式；对线性形式的状态模型和测量模型，利用递归滤波器设计思想得到高阶扩展卡尔曼滤波器；利用多维独立向量的相关熵形式和得到的高阶扩展卡尔曼滤波器，设计得到基于最大相关熵的高阶扩展卡尔曼滤波器。本发明可以解决在非线性非高斯系统情况下，滤波性能下降和发散的问题，可以将其应用到实时估计和目标跟踪领域中去。
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公开(公告)号：CN113642655B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110947955.8
申请日：2021-08-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机和卷积神经网络的小样本图像分类方法。本发明通过用少量带标签图片样本中的训练集训练支持向量机SVM，用训练好的支持向量机SVM给大量无标签的图像样本打标签，形成伪标签。将少量带标签图像样本中的训练集与带伪标签的图像样本组合，形成增强训练集ATS。通过增强训练集训练卷积神经网络模型，实现从支持向量机SVM到卷积神经网络的知识迁移，最后，用少量带标签样本中的验证集验证迁移后的卷积神经网络图像分类准确率。由于支持向量机只能处理少量数据，且神经网络在少样本下图像分类准确率不高，而经过支持向量机知识迁移的卷积神经网络在训练后，对图像分类准确率明显提高，且增强了模型的泛化能力。
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