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公开(公告)号：CN111612832B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010355040.3
申请日：2020-04-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/593 , G06N3/0464 , G06F3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种利用多任务互补提高深度估计准确性的方法。本发明方法使用SFM系统得到的稀疏的深度图像作为辅助输入，与RGB图像一同输入到卷积神经网络，作为辅助线索提高深度估计的准确性。将稀疏的深度图像和RGB图像当作有噪声的数据，通过去噪编码器对输入数据进行编码，提取其中的特征，将提取的四组特征串联后进行共享，解决了单独的RGB图像以基于卷积神经网络的方法进行深度估计时没有可靠且鲁棒的线索的问题；将编码后的特征通过解码器重建为精确的深度图，得到了更加精确的深度估计结果。
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公开(公告)号：CN113158866A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110401376.3
申请日：2021-04-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制与数据不平衡的跨年龄人脸识别方法。首先从跨年龄人脸识别数据集中抽取同一个人不同年龄的面部照片组成人脸时间序列，通过自注意力机制进行处理得到处理后的特征序列；然后将自注意力机制处理后的特征序列进行线性融合；将将融合后的面部特征分解为身份特征与年龄特征；采用重加权的年龄损失和身份损失分别对年龄估计和身份估计任务进行监督，并采用相关性损失约束年龄特征与身份特征之间的相似性。本发明方法通过融合同一个身份不同年龄的面部照片以及自注意力机制，学习了年龄对面部的影响，提取了更加鲁棒的身份特征；通过重加权年龄损失，缓解了年龄数据分布不平衡导致的准确率下降。
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公开(公告)号：CN116863192A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310448412.0
申请日：2023-04-24
Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/10 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度先验的深度估计空间划分优化方法，首先获取RGB图及对应的稀疏深度图，通过轻量化特征提取模块处理稀疏深度图，获得空间划分结果；再通过深度估计网络进行概率预测；最后将得到的空间划分结果和概率结合起来得到最终的深度图。本发明相较于传统的分类‑回归类单目深度估计方法增加了基于稀疏深度图的引导，在一定程度上提升了深度空间划分的质量，达到使深度估计结果更加准确的效果。
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公开(公告)号：CN115511914A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211215389.2
申请日：2022-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于YOLO算法和PID算法的鸟类摄影云台控制方法，首先准备包含各类鸟类的照片数据并进行标注，通过标注好的照片数据对YOLOv5网络模型进行训练，在现有摄影云台的主控芯片上加载训练好的网络模型；通过网络模型对图像进行检测有无鸟类。对比鸟类中心坐标和图像中心的坐标，若有偏差，则转动舵机，使得相机追踪鸟类，相机转动角度用PID算法来优化，并保存图像。本发明针对于特定的摄影环境和摄影对象，旨在帮助摄影师更好的追踪和捕捉鸟类，本发明在传统的云台控制算法上，融入了人工智能相关算法，在保证预测准确度的同时，也要充分考虑芯片性能以保证算法运行和算法推理运算速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111123323A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911421709.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种提高便携设备定位精度的方法。本发明利用多个普通GPS/BDS芯片同时进行定位，将每个普通GPS/BDS芯片的数据不同的权重进行融合，然后用卡尔曼滤波器对融合后的数据进行滤波，从而提高便携设备定位精度。本发明的多GPS/BDS芯片结构的定位精度有明显的优化，并且大大克服了普通GPS/BDS芯片受到干扰产生漂移的问题。加权方法用GPS/BDS芯片间的相对几何位置对检测数据进行约束，从而解决了多个GPS数据间的加权问题，更加可以削弱漂移数据的影响。没有复杂的数学计算，既有利于工程实现，又有利于减轻处理器的运算负担。
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公开(公告)号：CN112085702A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010777954.9
申请日：2020-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于关键区域稀疏深度的单目深度估计方法，首先对训练集进行裁剪、旋转、亮度变化，对测试集进行裁剪，然后设计网络模型结构，网络模型分为编码器和上采样网络。再将训练集中的RGB图像image和相应的稀疏深度输入到编码器进行特征提取，然后进行上采样得到与输入图像相同尺寸的预测深度图，计算网络的损失函数，进行反向传播，通过选定的优化器和相应参数对连接权重进行优化。训练多轮后得到最终的网络模型。最后通过测试集进行测试。本发明采样点更加合理，有针对性，选择了对神经网络进行深度估计较关键的点，对深度估计的定量效果有了提升，相对于以往方法预测的深度更加准确，误差更小，生成的深度图效果更加清晰。
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公开(公告)号：CN115496788A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211215408.1
申请日：2022-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种使用空域传播后处理模块的深度补全方法，首先确定深度估计网络模型；然后确定空域传播后处理模块；再对加上空域传播后处理模块的深度估计网络进行训练；最后通过训练好的模型完成深度补全。本发明相较于传统的单目深度估计、补全网络增加了额外的后处理过程，使得模型能够更加充分地利用来自LiDAR的精确稀疏深度信息，达到使深度补全结果更加准确的效果。
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公开(公告)号：CN111123323B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201911421709.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种提高便携设备定位精度的方法。本发明利用多个普通GPS/BDS芯片同时进行定位，将每个普通GPS/BDS芯片的数据不同的权重进行融合，然后用卡尔曼滤波器对融合后的数据进行滤波，从而提高便携设备定位精度。本发明的多GPS/BDS芯片结构的定位精度有明显的优化，并且大大克服了普通GPS/BDS芯片受到干扰产生漂移的问题。加权方法用GPS/BDS芯片间的相对几何位置对检测数据进行约束，从而解决了多个GPS数据间的加权问题，更加可以削弱漂移数据的影响。没有复杂的数学计算，既有利于工程实现，又有利于减轻处理器的运算负担。
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公开(公告)号：CN111612832A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010355040.3
申请日：2020-04-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种利用多任务互补提高深度估计准确性的方法。本发明方法使用SFM系统得到的稀疏的深度图像作为辅助输入，与RGB图像一同输入到卷积神经网络，作为辅助线索提高深度估计的准确性。将稀疏的深度图像和RGB图像当作有噪声的数据，通过去噪编码器对输入数据进行编码，提取其中的特征，将提取的四组特征串联后进行共享，解决了单独的RGB图像以基于卷积神经网络的方法进行深度估计时没有可靠且鲁棒的线索的问题；将编码后的特征通过解码器重建为精确的深度图，得到了更加精确的深度估计结果。
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