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公开(公告)号：CN118097257A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410220735.9
申请日：2024-02-28
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/50 , G06V20/54
Abstract: 本发明公开了一种用于桥梁中行驶车辆的车型分类方法、装置及可存储介质，涉及智慧交通技术领域，其中方法包括以下步骤：实时采集桥梁通过车辆的车牌图像数据以及对应的桥梁转角变形数据；对所述车牌图像数据进行识别，得到重复车流量信息，同时对所述桥梁转角变形数据进行处理，得到所述重复车流量信息对应的特征数据，并将所述特征数据按照一定比例划分为训练集和测试集；构建并优化分类模型，利用所述训练集和所述测试集对经过优化的所述分类模型进行训练及测试；利用所述分类模型进行后续的识别，得到分类结果；本发明通过捕捉车辆通过桥梁时产生的转角变换信号，你的方法在实现车辆分类时可能无需额外的传感器或设备。
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公开(公告)号：CN117216612A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311191887.2
申请日：2023-09-15
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G06F18/23213 , G06F16/35 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于自动机解释的文本对抗样本检测方法，属于文本处理技术领域，包括构建原始分类模型；依据概率学习算法，从原始网络模型中抽象生成概率自动机；基于测试数据集生成对抗样本，加入到测试集中，构成待筛选的混合数据集；将待筛选的混合数据集输入原始网络模型，进而得到样本在概率自动机上的运行轨迹，将样本在自动机上的运行信息带入指标计算公式，根据指标结果对样本进行筛选。本发明通过计算样本在循环神经网络模型的代理模型‑概率自动机上运行的信息，通过可疑度指标来度量样本是对抗样本的可疑程度，通过对样本可疑度指标进行排序，可以有效筛选出样本集中的对抗样本。
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公开(公告)号：CN118115818A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410392054.0
申请日：2024-04-02
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的神经网络故障修复方法、图像分类模型、图像分类方法，涉及深度神经网络修复技术领域。包括：利用修复数据集，计算故障数据和正常数据在神经网络不同层之间的神经元激活差异；根据余弦相似度选择神经元激活差异最大的层，插入注意力模块；通过修复数据集，训练注意力模块，从而在中间层过滤错误信息，进而修复神经网络。本发明通过在模型中插入注意力模块，利用注意力机制，过滤导致故障的样本信息，从而修复模型。
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公开(公告)号：CN118072157A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410024625.5
申请日：2024-01-08
Applicant: 浙江省农业科学院 , 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/771 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及病虫害监测技术，公开了一种瓠瓜叶片白粉病早期的预测方法及系统，基于高光谱和神经网络的瓠瓜叶片白粉病发生过程预测手段，通过对接种白粉病的瓠瓜叶片进行高光谱数据采集，获得对应叶片在实验周期内每日的光谱数据以及变化状况。然后定义目标输出目标输出Yi,1和Yi,2，通过竞争自适应重加权采样法对上述光谱波段进行特征波段提取，并将两次提取出的特征波段进行合并处理。最后通过构建神经网络对输出目标进行拟合预测。本发明能够快速、准确、无损的对一段周期时间内同一批次采集的瓠瓜叶片是否将要发生白粉病进行预测判定。
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公开(公告)号：CN117710895A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311820009.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于图像曝光增强的夜间PM2.5监测方法，应用于夜间大气环境监测技术领域。包括：通过数字摄像设备获得不同曝光度下的相同场景的多张图像，设置目标区域并取出图像；对获取的多张图像进行归一化处理，通过RGB通道分裂图像设置阈值得到二值图像；对二值图像使用最小距离迭代算法获得二值图像对应的内切圆半径，并组成曝光特征向量；根据获取的曝光特征向量，将真实大气环境中的PM2.5环境读数作为标签，进行支持向量机模型学习；获取新的图像的曝光特征向量作为输入进行支持向量机模型训练，通过训练后的支持向量机模型监测PM2.5的值。本发明可以使用监控摄像头获取图像，并估计目标场景中的大气PM2.5浓度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118275523A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410286194.X
申请日：2024-03-13
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G01N27/72 , G01N33/02 , G06V20/68 , G06V10/77 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于磁感应断层扫描的多汁类果蔬新鲜度检测方法和装置，其方法包括：将检测目标放置于设备场域中央位置后，通过磁感应断层扫描设备获取所有频率下的目标相位数据，并在此基础上进行预处理；利用标准正态变换(SNV)平滑数据，以及采用竞争性自适应重加权采样法(CARS)进行降维特征提取；根据检测目标及检测时间建立数据的新鲜度标签，并搭建神经网络模型，将相位数据和标签作为输入训练集进行模型训练；对通过训练后的神经网络输入新的相位数据，并预测目标的新鲜度。本发明通过磁感应断层扫描的获取果蔬在多频段下的相位数据信息，并估计其新鲜度。
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公开(公告)号：CN118097382A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410252465.X
申请日：2024-03-06
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G06V10/98 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于神经元稳定度的目标检测模型故障定位方法，涉及自动驾驶技术领域。包括：确定目标自动驾驶系统，组成原始测试用例集；生成预设数量的蜕变测试用例，组成蜕变测试用例集；将原始测试用例集和蜕变测试用例集分别输入目标检测模型测试，组成故障测试用例集；执行原始测试用例集和故障测试用例集，计算每个神经元的稳定度；根据神经元稳定度排序，选取前预设比例最不稳定的神经元，作为故障神经元输出；基于输出的故障神经元得到当前自动驾驶系统定位错误决策因素。本发明有助于解决自动驾驶系统中深度神经网络故障检测的难题，为实现更安全、可靠的自动驾驶技术提供新的技术手段。
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公开(公告)号：CN117975154A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410173185.X
申请日：2024-02-07
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院 , 浙江工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/58 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的豌豆白粉病检测方法，涉及叶片病害检测技术领域，包括：获取豌豆白粉病不同阶段叶片的RGB图像和高光谱图像；分别对图像进行预处理，并将预处理后的图像对应划分数据集；构建多个分类模型并分别通过数据集进行训练和测试；通过K折交叉验证方式融合多个分类模型构建随机森林分类器；通过随机森林分类器对豌豆白粉病进行检测。本发明通过融合豌豆叶片的RGB图像和高光谱图像，更全面准确地反映病情，增加了豌豆白粉病诊断的信息丰度；具有通用性，不仅限于豌豆白粉病检测，对于大多数叶片病害的检测都具有参考价值；与仅使用RGB图像进行病害识别相比，能够在病害的早期阶段更有效地区分患有白粉病的豌豆。
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公开(公告)号：CN118279735A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410134185.9
申请日：2024-01-31
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06Q10/04 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱的菜用大豆早期除草剂胁迫预测方法、系统、装置及存储介质，属于农业监测技术领域，包括获取不同浓度除草剂下菜用大豆叶片的高光谱图像，并进行光谱数据提取，构建训练集和测试集；基于一维卷积神经网络构建预测模型，并利用训练集和测试集对预测模型进行训练和测试；利用训练好的预测模型对菜用大豆早期除草剂胁迫进行预测，得到预测结果。本发明有效解决了农业领域菜用大豆早期除草剂胁迫人工感官测评成本大，且极大受到主观因素影响的问题，预测精度高，对菜用大豆的育种具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN118050291A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410161885.7
申请日：2024-02-05
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G01N15/075 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 一种基于变分估计增强的夜间PM2.5估计方法和装置，其方法包括：S1.通过摄像设备捕获光源图像，定位光源中心并将其分割若干扇形/扇环图块；S2.依据S1中获得的图块逐个进行异常值剔除，随后计算剩余像素值的统计量并进行分布估计；S3.依据S2中获得的图块像素分布逐个进行采样，不同图块的采样结果拼接后构成光源特征向量，通过对单张图像的多次采样实现数据增强；S4.设计一维卷积神经网络对增强后的数据进行训练，真实PM2.5作为标签，预测值为单张图像对应的多个样本的模型预测均值。本发明通过变量分布估计的方式实现数据增强，避免为大量数据的获取付出代价。
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