-
公开(公告)号：CN119169208B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411690058.3
申请日：2024-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于多模态正则化和温度平滑约束的三维场景重建方法，属于计算机视觉技术领域。该方法首先对同一三维场景相同视角下的彩色‑温度图像对进行配准，然后通过混合或轮廓线叠加的方式生成增强的图像。对增强的图像进行运动构造，生成点云与相机位姿。再创建两个独立的高斯模型，输入点云数据和相机位姿，分别渲染得到温度图像和彩色图像。为温度模态和彩色模态的高斯模型设置损失函数，在温度模态的损失函数中引入平滑项。设置一个正则化系数，将温度模态和彩色模态的损失函数联立起来。利用总损失函数计算整体损失和梯度，并反向传播，通过自适应密度控制对模型的各项参数进行优化。最后使用训练后的模型完成三维场景的重建。
-
公开(公告)号：CN118501844B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410966112.6
申请日：2024-07-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/41 , G01S7/292 , G01S7/295 , G01S13/88 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2323 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提出了基于标签约束和邻域密度相似度量的海面小目标检测方法。该方法首先提取样本的特征向量，设置杂波样本中心与目标样本中心，然后通过样本间的距离关系获取每个样本的h近邻。选择近邻平均距离较大的样本，根据其与两个样本中心之间的关系进行近邻平均距离的调整，控制虚警率。以调整后的近邻平均距离作为一个参考信息，参与样本相似性的衡量。最后基于相似性矩阵进行矩阵变换和谱分解，利用谱聚类方法对未知杂波样本进行分类。在谱聚类过程中引入标签约束，保证所有样本都能被分为杂波或目标。该方法解决了传统谱聚类算法不适用于海杂波样本的问题，且受样本不均衡的影响较小，是一种极具应用潜力的海面小目标检测方法。
-
公开(公告)号：CN115758125A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211565490.0
申请日：2022-12-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于特征结构优化和深度学习的工业污水处理软测量方法；本发明首先对工业污水处理厂所采集的数据进行重叠特征的剔除。此外，采用完全集合经验模式分解方法将输入的特征序列和历史数据分解。输入序列和历史数据分解为各自的内在模式函数，接着，使用特征选择Relief F方法将IMFs进行特征筛选。然后，本发明应用一个新的混合深度学习模型，以预测出水四项指标，模型结合卷积神经网络和门控循环单元网络，通过注意机制进行优化。本发明相比未经过特征优化的软测量算法，本发明提升了预测效果。
-
公开(公告)号：CN109009143B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201810763736.2
申请日：2018-07-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种通过人体步态预测心电信息的方法。本发明首先，通过三维动作分析系统及心电采集系统采集人体的步态信息和ECG信号；然后，对采集到的信息进行特征提取，提取过程中通过滤波器消除一些不必要的噪声；接着，将数据分成一个个小子集，建立数据样本集；最后，建立基于正则极限学习机（RELM）的预测模型，找出步态信息与ECG信号之间的关联性。本发明采用传统检测QRS波群的方法，计算量相对较小，便于实时检测心电信号。
-
公开(公告)号：CN108734725B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201810320130.1
申请日：2018-04-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于高斯过程的概率数据关联滤波扩展目标跟踪方法。该方法首先提出了基于高斯过程的联合跟踪门，以选择各个时刻测量中的有效测量，总结各个有效测量来源的情况，获得关于测量来源的相关事件。第二，以相关事件，当前时刻的有效测量和近似足够统计为条件，基于卡尔曼滤波，获得相关事件对应的目标状态估计。第三，基于贝叶斯概率理论，以所有时刻的有效测量为条件，求得相关事件的权重。最后，结合总体概率公式，将所有相关事件的条件估计与相对应的权重加以总结，获得融合的状态估计和协方差估计。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111695461A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010475397.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图频特性的雷达杂波智能分类方法，基于数学模型的方法鲁棒性不够，数据特征提取多基于经验，本发明将一维杂波信号序列转换为图结构数据，用无向图表达杂波信号间的关联特性，用设计的特征提取器主要挖掘图结构中的谱半径最大特征值和表示连通性的第二小特征值作为数据特征的挖掘，将该图特征提取器与SVM结合，达到杂波类型区分的目标，本发明的使用，能够实现原始数据深层关联特征的信息提取，提高检测效率，省略对数据分布概率的建模过程，提高数据利用效率，增强检测的适应能力。
-
-
-
-
公开(公告)号：CN103064294A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201310018109.3
申请日：2013-01-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种化工过程解耦非最小实现扩展状态空间二次型控制方法。目前采用传统的简单控制手段，控制参数完全依赖技术人员经验，控制效果不理想。本发明方法首先基于化工过程模型建立解耦状态空间模型，挖掘出基本的过程特性；然后基于该解耦状态空间模型建立化工过程解耦非最小实现扩展状态空间二次型控制回路；最后通过计算化工过程解耦非最小实现扩展状态空间二次型控制器的参数，将过程对象整体实施解耦非最小实现扩展状态空间二次型控制。本发明方法通过数据采集、过程处理、预测机理、数据驱动、优化等手段，确立了一种化工过程解耦非最小实现扩展状态空间二次型控制方法，利用该方法可有效提高控制的精度，提高控制平稳度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
45
records
(took 0.026 seconds)
