公开(公告)号：CN117853525A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311763014.4

申请日：2023-12-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 何志伟 ,  许安琪 ,  聂佳浩 ,  高明裕 ,  吕旭冬 ,  董哲康 ,  杨宇翔

IPC: G06T7/246 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于跨层级特征交互和可学习池化的三维单目标跟踪方法，包括如下步骤：S1、构建连续两帧点云t和t‑1的数据集，通过点云体素化、共享权重的三维稀疏卷积和体素特征压缩，得到多尺度BEV特征#imgabs0#和#imgabs1#S2、基于特征#imgabs2#和#imgabs3#进行跨层级特征交互，生成增强的BEV特征表示#imgabs4#和#imgabs5#并级联两帧特征，得到#imgabs6#S3、将#imgabs7#输入到可学习池化模块中，计算得到全局特征线索#imgabs8#S4、基于全局特征信息#imgabs9#进行预测。该方法所提的跨层级特征交互模块和可学习的池化模块可以沟通不同尺度的BEV特征并获取准确的运动线索，能够有效地提高跟踪地准确率。

公开(公告)号：CN116493273A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310515639.2

申请日：2023-05-09

Applicant: 杭州电子科技大学 ,  上海越冲科技有限公司

Inventor： 林辉品 ,  吕旭冬 ,  鲍政怡 ,  董哲康 ,  周明月 ,  林泉

IPC: B07C5/02 ,  B07C5/34 ,  B07C5/36

Abstract: 本发明公开了一种半导体外观破损成品剔除装置，其包括：主柜体，所述主柜体的侧壁设置有横向贯通的检测仓，且所述检测仓的前侧方设置有安装在所述主柜体上的透明玻璃窗；滑台模组架，所述滑台模组架安装在所述检测仓的内顶部，所述滑台模组架的移动台上固定设置有两个第一电缸，每个所述第一电缸的驱动端均固定安装有劣品分选机构；以及传输机构，所述传输机构设置于所述主柜体的右侧方，且所述传输机构的末端穿过所述检测仓，并延伸至所述主柜体的左侧方。本发明装置中设置有托载机构和劣品分选机构，两者能够配合进行分选劣品半导体器件，大幅提高半导体器件的生产效率及质量。

公开(公告)号：CN118214109A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410240949.2

申请日：2024-03-04

Applicant: 杭州电子科技大学 ,  南通京翔科技有限公司

Inventor： 林辉品 ,  董哲康 ,  李平 ,  唐赛 ,  吕旭冬 ,  方钦

IPC: H02J7/00 ,  H01M10/42 ,  H01M10/44 ,  G06F30/20 ,  G01R31/388 ,  G01R31/389 ,  G01R31/396 ,  G01R31/367

Abstract: 本申请提供了应用数字孪生技术的电池组均衡管理方法，涉及均衡管理技术领域，所述方法包括：搭建孪生仿真模型，然后结合状态评定模型，对单体差异状态评定与劣化趋势预测，配置电池组的单体约束基线，读取实时充放电数据结合单体约束基线确定均衡策略，然后执行单体充放电的均衡调控，判定是否符合策略均衡能效并进行均衡偏差示警。本申请主要解决了现有方法对电池状态的预测精度较差，特别是在电池老化、容量衰减等方面的预测精度较低，无法实时监测电池组的充放电状态，导致无法及时发现和解决潜在问题。通过交互电池组的基础配置信息，搭建孪生仿真模型，进行单体差异状态评定与劣化趋势预测，提高了电池组的使用性能，提高了能源利用率。

公开(公告)号：CN119990198A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510470143.7

申请日：2025-04-15

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 桂荣磊 ,  吕旭冬 ,  林辉品 ,  董哲康 ,  王耀农 ,  林贤德

IPC: G06N3/049 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应阈值整数激活神经元的脉冲神经网络训练方法，具体包括以下步骤：输入神经形态数据流或者静态图像，经过时间编码生成脉冲序列，以此作为模型的输入；在主干网络中，使用基于自适应阈值整值激活的LIF神经元的SNN模块进行下采样和提取多尺度特征；以及将视觉任务分为图像识别，图像检测与图像分割，分别接入不同的处理模块进行处理输出；本发明通过在Meta‑SpikeFormer元模块的基础上，使用一种基于自适应阈值整值激活的LIF神经元的脉冲神经网络，减小训练时的内存开销，提高直接训练的网络性能，拓展脉冲神经网络的应用范围，让网络更好地应用到图像分类，识别与分割任务中。

公开(公告)号：CN116385713A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310356618.0

申请日：2023-04-04

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 何志伟 ,  许安琪 ,  聂佳浩 ,  杨宇翔 ,  吕旭冬 ,  高明裕 ,  董哲康

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/77 ,  G06V10/766

Abstract: 本发明公开了一种基于级联霍夫曼投票的3D点云单目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建目标模板(点云序列中给定的一个跟踪目标)和搜索区域的数据集，通过PointNet++，将目标模板及搜索区域的点进行下采样并提取采样点的特征，得到目标模板特征和搜索区域特征通过融合PointNet++输出的与得到特征增强的搜索区域的特征S2、基于特征进行级联的霍夫曼投票将搜索区域的点进行偏移，得到了M2个搜索区域点的状态信息从而逐步回归到潜在的目标中心；S3、对进行聚类得到聚类后的点的状态信息Tj；S4、基于聚类后的点的状态信息进行预测。该方法所提的级联霍夫曼投票策略可以嵌入到目前主流的3D点云单目标跟踪方法中，能够有效地提高跟踪地准确率。

公开(公告)号：CN119952694A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510022599.7

申请日：2025-01-07

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 杨宇翔 ,  李子龙 ,  李靖轩 ,  凡金龙 ,  李平 ,  吕旭冬

IPC: B25J9/16 ,  G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06T7/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉语言模型的机械臂自主抓取系统及其控制方法，该方法首先初始化机械臂，采集工作区间的彩色图像和深度图像。其次基于彩色图像和自然语言描述，生成目标物体边界框以及置信度，判断场景中是否存在目标物体；不存在目标物体时，对当前场景中可见物体进行实例分割和抓取可行性检测。然后将深度图像与通过抓取可行性检测的物体二值掩码送入交互物体选择策略、动作选择策略，得到待交互物体以及推动动作方向。最后获取待交互物体中心坐标，机械臂中心坐标与推动动作方向移动障碍物，直到目标物体出现且可抓取，机械臂抓取目标物体并放置在指定位置。本发明准确的实现对人类自然语言指定的物体进行识别并抓取。