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公开(公告)号：CN113934881A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111122178.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种利用分类层权重进行检索特征主成分分析的方法。首先构建特征分类网络；然后根据任务准备特定的数据集，将数据域划分为训练集和测试集，利用训练集训练网络，直到网络参数拟合，即特征提取网络能够提取到具有区分性的特征；抽取训练好的网络的分类层的权重矩阵，利用标准主成分分析的方法处理权重矩阵，接着利用奇异值分解的方法求得主成分矩阵；将测试集图像输入训练好的网络提取特征，并用得到的主成分矩阵处理测试图像的特征；利用降维后的图像特征进行图像检索。本发明利用分类层权重矩阵，在降低特征维度的同时，提高了检索的精确度。
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公开(公告)号：CN111580550A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010355519.7
申请日：2020-04-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种无人机仿人智能控制方法。本发明方法确定无人机飞行数学模型；然后进行仿人智能控制器设计；仿人智能控制包括三层结构：运行控制层、参数校正层、任务适应层；最后采用粒子群优化对比例微分系数进行优化。仿人智能控制器能够根据被调量的偏差及偏差的变化趋势来确定变化策略，能够有效解决四旋翼飞行器PID控制参数自适应问题。但仿人智能控制中的比例、微分系数和衰减系数会影响最终的控制效果，因此采用了粒子群算法对其进行参数优化。因此基于粒子群算法的仿人智能控制器能够实现无人机角度的快速响应，提高了稳定性和抗干扰性。
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公开(公告)号：CN118247486A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410386802.4
申请日：2024-04-01
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化三分支编解码网络的多模态显著性目标检测方法及系统，方法如下：步骤1：获取训练和测试任务的RGB‑D‑T数据集，并对数据集进行预处理；步骤2：构建并使用训练数据集训练基于深度学习的轻量化RGB‑D‑T图像显著性目标检测模型；步骤3：使用完成训练的网络模型接收测试数据集进行显著目标检测。经过训练后本发明提出的轻量化网络模型对显著目标检测具有较高的精准度。
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公开(公告)号：CN113342023A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110704677.3
申请日：2021-06-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进模糊PID的无人机仿人控制方法首先确定无人机飞行数学模型；然后进行仿人智能控制器设计；最后采用模糊PID对控制参数进行调节。本发明将模糊PID与仿人智能控制进行结合，进一步优化了仿人智能控制中的比例微分控制，将此算法应用到四旋翼无人机控制中，在角度相应、稳定性控制、抗干扰等实验中得到了不错的控制效果。
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公开(公告)号：CN110364223A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910548286.X
申请日：2019-06-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G16B30/00
Abstract: 本发明公开冷链一种基于多示例学习的IRES序列搜寻方法。本发明以经过实验验证过的含IRES的序列为正样本，未含IRES的序列为负样本，以多示例学习为框架，通过对正负样本组成的数据集进行训练，获得一个有效的IRES预测估计模型。本发明可以快速高效的判断细胞mRNA中是否存在IRES序列以及存在的大致位置。本发明针对mRNA中IRES序列验证的生物实验较为复杂且人力、物力成本消耗过高的问题。本发明可以对mRNA序列是否存在IRES序列进行快速判断，并预估其大概所在位置，从而可使相关科研工作者优先对大概率存在IRES序列的mRNA片段进行生物实验验证，以提高工作效率，减少工作强度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110363204A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910548683.7
申请日：2019-06-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务特征学习的对象表示方法。本发明的方法，在终端采用深度神经网络对特征进行提取，减少了传输视频的数据量，加快了传输速度，减少了存储空间占有量；在云端由计算机进行对象的分析和恢复，减少了人力成本的投入，同时提高了事件处理效率；且能够实现多个任务同时进行，联合优化的效果。本发明本发明采用人工智能神经网络方法，通过对原视频图像进行特征提取，减少传输数据量，再通过特征计算，实现智能分析，并且利用转置卷积技术，实现图像的还原，大大提高了事件的处理速度，并节省了资金。
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公开(公告)号：CN118570623A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410673247.3
申请日：2024-05-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了基于语义指导融合的RGB‑D水下显著性目标检测方法。首先获取训练和测试该任务的RGB‑D水下显著性目标检测数据集，并对图像数据集进行预处理；然后构建并使用训练数据集训练基于深度学习的轻量化RGB‑D水下显著性目标检测模型；最后使用完成训练的网络模型接收测试数据集进行显著目标检测。本发明网络模型以更低的计算复杂度和更少的参数获取不同模态的特征并进行融合，所提出的语义感知模块对高层的两模态特征的交互进行了指导。经过训练后本发明提出的轻量化网络模型对显著目标检测具有较高的精准度。
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公开(公告)号：CN110364223B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910548286.X
申请日：2019-06-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G16B30/00
Abstract: 本发明公开冷链一种基于多示例学习的IRES序列搜寻方法。本发明以经过实验验证过的含IRES的序列为正样本，未含IRES的序列为负样本，以多示例学习为框架，通过对正负样本组成的数据集进行训练，获得一个有效的IRES预测估计模型。本发明可以快速高效的判断细胞mRNA中是否存在IRES序列以及存在的大致位置。本发明针对mRNA中IRES序列验证的生物实验较为复杂且人力、物力成本消耗过高的问题。本发明可以对mRNA序列是否存在IRES序列进行快速判断，并预估其大概所在位置，从而可使相关科研工作者优先对大概率存在IRES序列的mRNA片段进行生物实验验证，以提高工作效率，减少工作强度。
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公开(公告)号：CN111625002A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010494207.4
申请日：2020-06-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种仿人机器人爬楼步态规划与控制的方法。本发明以搭建的机器人物理样机模型作为本研究的参考对象，对其进行运动学建模、稳定性分析，设计出能够满足稳定条件的步态规划方法，并提出了一种基于DQN算法的步态优化方法。进而，对机器人腿部进行动力学建模与联合仿真，验证所提出算法的合理性与可行性，最后将最终得到的步态实验结果在物理样机上进行试验，进一步证明算法的有效性，达到理想结果。本发明将传感器信息进行融合，记忆步态并选取最优，调整步态参数，从而达到在线步态优化的目的获得更准确的机器人步态，对约束环境下的仿人机器人步态规划和控制有着指导价值。
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公开(公告)号：CN110531779A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910711590.1
申请日：2019-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机仿人协同飞行控制器及其实现方法。本发明系统将控制器分成三层结构：直接控制层、参数校正层、任务适应层。本发明实现步骤如下：步骤1、确定双机协同飞行的数学模型；步骤2、设计协同飞行控制器。步骤3、控制器参数优化。本发明以“长机-僚机”作为双机协同飞行方式，这种方式通过保持长机与僚机之间的距离和角度，从而确保飞行编队的稳定性，进而极大程度上降低了无人机协同编队的控制难度。本发明将仿人智能控制引入到双机协同控制当中，通过以往经验对控制器特征模型中的阈值进行划分校正，从而将控制器特征模型划分出不同的区域，可根据不同的特征区域采取相对应的控制策略，增加了双机飞行过程的稳定性。
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