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公开(公告)号：CN119888169A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411861558.9
申请日：2024-12-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征纹理增强的SAR船舰小目标检测方法，该方法首先获取船舰SAR图像数据集，并划分为训练集和测试集。其次设计联合表征增强模块和特征增强注意模块CSAT，在YOLO结构的主干网络Backbone最后三个卷积阶段后分别加入CSAT。然后在YOLO结构中的特征融合部分，将跨尺度通道特征拼接模块，改成自注意力特征融合模块FFM。最后经过上述改进后得到SAR船舰小目标模型，输出检测结果，通过改进的损失函数NWD，由训练集和测试集进行训练和测试。本发明减少岸边其他目标对船舶检测的干扰，对复杂海场景下的舰船有较好的识别率，并改善训练样本匹配中小目标困难的问题。
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公开(公告)号：CN119620564A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510158539.8
申请日：2025-02-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Halcon的晶圆套刻误差测量方法，属于计算机图形学技术领域。该方法基于Halcon软件提供的算子功能，首先从晶圆图像中提取套刻误差标记不同区域的图像，并基于该图像生成对应的模版。对于套刻误差待测量的晶圆图像，利用套刻误差标记模版寻找对应的套刻误差标记区域，实现亚像素级别的套刻误差测量，从而计算不同层间的偏移量。本方法显著提高了测量精度和效率，能够适应多种复杂的芯片场景。通过分步的模版搜索，有效降低了测量过程中的误差干扰和计算成本。本方法在多种芯片环境下表现优异，对单张晶圆图像的测量时间小于一秒，提供了一种高效、可靠的套刻误差测量解决方案，具有广泛的工业应用前景。
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公开(公告)号：CN119512563A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510073503.X
申请日：2025-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于LRU缓存的解释型指令集模拟器及其指令执行方法。所述模拟器包括可执行文件加载模块、指令集模块、寄存器模块、内存模块和反汇编模块。通过加载ELF文件中的程序的入口地址，按照指令执行方法完成指令模拟工作，并展示反汇编结果。所述指令执行方法，通过子缓存存储跳转指令的地址，并在跳转指令第二次出现时，将两个跳转指令间的指令块译码结果存入LRU缓存中，减少了不必要的缓存操作，最大化的利用了缓存资源。在后续译码前，直接从LRU缓存中取出译码结果，避免对一个指令块进行多次、重复译码，提高模拟器的运行效率。并基于最近最少使用策略对缓存空间进行清理。
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公开(公告)号：CN119150108B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411658987.6
申请日：2024-11-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息特征级融合的舰船分类方法，首先获取舰船目标的HRRP和SAR原始雷达数据，并对HRRP原始雷达数据预处理，生成两种格式的HRRP样本。其次在第一种格式的HRRP样本上进行特征提取，构成传统特征。然后构建时序网络模型分支，以第二种格式的HRRP样本作为输入，并嵌入传统特征，输出混合特征；构建二维卷积模型分支，将SAR原始雷达数据通过轻量级的CNN网络，提取舰船目标结构特征。最后设计注意力加权机制的特征融合模块，将混合特征与舰船目标结构特征加权融合，输出舰船分类结果。本发明解决了自动目标雷达识别基于单一模态数据识别精度和性能有限的问题，提高分类准确率。
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公开(公告)号：CN119124460A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411342679.2
申请日：2024-09-25
Applicant: 杭州电子科技大学 , 东莞弘浦仪器科技有限公司
IPC: G01M1/12
Abstract: 本发明公开了一种球拍重平试验机，涉及球拍检测技术领域。本发明包括机体，所述机体上方一端的中部设有电动导轨，所述电动导轨上方的一侧设有刻度尺，所述电动导轨的上方滑动配合有扶正框，所述扶正框的一侧装设有长度检测感应传感器，所述机体上方的中部装设有重量检测感应元件，所述重量检测感应元件的周侧滑动配合有两个定位座。本发明通过在机体的上方设置的电动导轨，可根据球拍的长度调节扶正框及长度检测感应传感器的距离，并利用定位座将放置于重量检测感应元件上方的球拍进行位置定位，另外，通过拍头固定座和两个定位头对拍头的位置进行位置定位，从而可更加精准地对球拍重量进行检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118587549A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411069633.8
申请日：2024-08-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V20/60 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于HRRP与SAR数据可信决策融合的舰船分类方法，该方法首先获取舰船HRRP与SAR图像数据，分别进行预处理。其次构建两个分类模型，分别对SAR图像数据和HRRP数据使用训练集做有监督训练，分别得到可信度值A1和A2，以及对应的后验概率和分类预测结果。然后对得到的两个后验概率做再分配，构建出两组新的初始置信函数，融合两组初始置信函数得到对目标样本的分类结果、融合后的可信度值A3与A4。最后将A3、A4与A1、A2，做AA融合计算，输出分类结果对应的可信度。本发明提高了在目标类别较多时的分类准确率、初始置信函数的可靠性、鲁棒性以及舰船分类的准确率。
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公开(公告)号：CN112053407B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010769403.8
申请日：2020-08-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/90 , G06T3/4084 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种交通执法影像中基于AI技术的车道线自动检测方法，属于图像识别领域。因此本发明方法提出一种只预测车道线两个端点的方法，并针对车道线的特殊性对端点特征点对组合分析，最终达到标注工作量小，要求低，预测速度快，预测准确的有益效果。本发明方法检测速度快、准确率高。该检测结果除应用在车辆违法变道检测(压实线检测)外，还可以应用在一些需要使用图像数据检测车道线位置的实际场景应用中如车道数判断等。
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公开(公告)号：CN113158954B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110480226.6
申请日：2021-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种交通非现场的基于AI技术的斑马线自动检测方法，属于图像识别领域。本发明以Darknet‑53网络作为骨架网络构建斑马线识别模型，模型输入为包含斑马线的图片，Darknet‑53网络从输入的图片中提取3种尺寸的特征图，并通过9个不同尺寸的锚框进行多尺度目标检测，输出图片中每条斑马线的边界框数据，最终边界框数据包括边界框中心点坐标、边界框宽度、边界框高度、第一斜率、第二斜率、目标类别和置信度，通过斜率即可将边界框转换为斑马线。本发明即使在复杂多变的场景中，也可以有效准确的识别出斑马线，而且识别速度大大快于人工识别。
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公开(公告)号：CN112488083B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011553049.1
申请日：2020-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于heatmap提取关键点的交通信号灯的识别方法、装置、介质。本发明提出的基于heatmap提取关键点的交通信号灯的识别方法，会对输入图片经过特征提取之后进行反卷积来增加分辨率得到下采样的heatmap，使得网络的感受野变得更加精确,即使是小目标也更为敏感。其次，分配的锚点仅仅是放在位置上，没有尺寸框，不需要手动设置阈值区分前后景。最后从heatmap中提取目标，不需要像yolo3在预测时使用非极大值抑制算法(NMS)，进一步减少了计算量，从而提升了预测速度。在同一验证集上的预测结果表明，就准确率而言，Yolo3准确率为87.67％，本发明为95.48％。
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公开(公告)号：CN114387572A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210027025.5
申请日：2022-01-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种交通执法影像中基于AI技术的闯红灯违法车辆匹配方法。该方法从连续多张违法影像中按照时间戳依次获取违法影像，先通过定位模块定位得到违法影像中的所有车辆作为候选车辆集合；再针对候选车辆集合中的每一辆候选车辆，通过车牌识别模型识别出候选车辆车牌号，同时通过所述车辆分类模型得到候选车辆类别概率分布；然后计算候选车辆集合中的每一辆候选车辆与目标车辆之间的匹配指数，将匹配指数最小的候选车辆作为匹配车辆。本发明提供的车辆匹配方法具有较高的匹配准确率，即使在黑夜、阴天、雨天、雾天场景下，仍具有不错的表现。而且本发明将极大减轻人工工作量，同时还可以减少执法尺度不一、疲劳判读、错误判读等情况的发生。
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