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公开(公告)号：CN111127490A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911414686.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明是一种基于循环残差U-Net网络的医学图像分割方法。本发明在深度残差模型、循环卷积网络和U-Net模型基础上，提出了两种分别加入了循环卷积单元的U-Net和循环残差卷积操作的U-Net的分割模型。本发明引入了循环卷积单元和残差卷积单元，较好的解决了分割任务中数据缺乏和分类不平衡的问题。由于循环结构和残差结构只是从结构上改变了网络，并没有增加额外的参数，在分割任务上表现出更好的性能。循环和残差的操作并没有增加网络参数的数量，对训练和测试性能有显著性提高。
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公开(公告)号：CN111612790A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010355011.7
申请日：2020-04-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于T型注意力结构的医学图像分割方法。本发明提出了一种用于医学图像分割的改进的U-Net模型，在U-Net网络的解码网络结构中引入带有T注意力模块的门控注意力机制，在编码网络结构和解码网络结构中加入ResNet残差模块；通过带有T注意力模块的门控注意力机制，可以将浅层的输入图像的全局特征信息提取出来，解决了之前因为直接进行跳跃结构引起的图像特征不充分问题。并且T注意力模块之间共享模型参数，降低时间和空间复杂度。对于每一个卷积层，加入了残差模块，解决了训练过程中梯度消失和爆炸问题，网络训练时更容易优化。
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公开(公告)号：CN113393688A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110523552.0
申请日：2021-05-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种基于队列长度预测的交叉口生态驾驶优化方法。首先，利用车路通信技术获得交通流和信号灯相位信息，基于运动冲击波模型预测队列排队长度；接下来，考虑排队长度，构建燃油最优车辆轨迹优化问题，并将其简化为停车等待和不停车优化问题，以获取实时解；然后，将获取的实时解作为智能汽车的期望加速度，并且为了保证车辆的安全，必要时，将根据智能驾驶员模型所得的安全加速度作为智能汽车的期望加速度，以避免碰撞。本发明方法使得智能汽车利用车路通信技术获得交通流与信号灯信息，以预测车队长度，所设计的生态驾驶算法避免了车辆在交叉口处的剧烈加减速，从而减少智能汽车通过交叉口时的油耗与行驶时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111612790B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010355011.7
申请日：2020-04-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于T型注意力结构的医学图像分割方法。本发明提出了一种用于医学图像分割的改进的U‑Net模型，在U‑Net网络的解码网络结构中引入带有T注意力模块的门控注意力机制，在编码网络结构和解码网络结构中加入ResNet残差模块；通过带有T注意力模块的门控注意力机制，可以将浅层的输入图像的全局特征信息提取出来，解决了之前因为直接进行跳跃结构引起的图像特征不充分问题。并且T注意力模块之间共享模型参数，降低时间和空间复杂度。对于每一个卷积层，加入了残差模块，解决了训练过程中梯度消失和爆炸问题，网络训练时更容易优化。
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公开(公告)号：CN112896161B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110171999.6
申请日：2021-02-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B60W30/14
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的电动汽车生态自适应巡航控制系统，包括信息获取模块、纵向动力学模块、电动汽车储能模块、控制目标模块、控制器设计模块；信息获取模块通过雷达和车载信息传感器获取前车的位置和速度信息；纵向动力学模块用于计算加速度、集总阻力、实际车距、车轮扭矩和期望功率；电动汽车储能模块用于电动汽车驱动和制动情况下的需求功率以及电阻的计算；控制目标模块通过对车辆间距进行约束，确保车辆安全；通过给定优化目标提高节能驾驶、延长电池寿命；控制器设计模块用于确定控制过程中的状态变量以及代价函数的具体涉及的内容。本发明系统可保证电动汽车跟随性能、实现行驶安全、增强能源经济性和延长电池使用寿命。
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公开(公告)号：CN112896161A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110171999.6
申请日：2021-02-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B60W30/14
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的电动汽车生态自适应巡航控制系统，包括信息获取模块、纵向动力学模块、电动汽车储能模块、控制目标模块、控制器设计模块；信息获取模块通过雷达和车载信息传感器获取前车的位置和速度信息；纵向动力学模块用于计算加速度、集总阻力、实际车距、车轮扭矩和期望功率；电动汽车储能模块用于电动汽车驱动和制动情况下的需求功率以及电阻的计算；控制目标模块通过对车辆间距进行约束，确保车辆安全；通过给定优化目标提高节能驾驶、延长电池寿命；控制器设计模块用于确定控制过程中的状态变量以及代价函数的具体涉及的内容。本发明系统可保证电动汽车跟随性能、实现行驶安全、增强能源经济性和延长电池使用寿命。
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公开(公告)号：CN111611879A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010364616.2
申请日：2020-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于逐点空间注意力机制的场景解析方法。本发明方法以一种自适应的方式灵活的聚合长距离的上下文信息，设计了双向信息传播路径以全面理解复杂场景，每个位置从所有其他位置收集信息，以帮助预测自身，反之亦然，每个位置的信息可以分布在全局，以帮助其他位置进行预测。最后，将双向聚合的上下文信息与局部特征融合，形成复杂场景的最终表示。本发明方法可以全自动的实现对复杂场景的精准分割，相比于以往的全卷积分割网络，空间逐点注意力网络可以同时聚合局部空间信息以及长距离的上下文信息，从而大大提升场景解析的精度。
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公开(公告)号：CN113393688B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110523552.0
申请日：2021-05-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/16
Abstract: 本发明公开了一种基于队列长度预测的交叉口生态驾驶优化方法。首先，利用车路通信技术获得交通流和信号灯相位信息，基于运动冲击波模型预测队列排队长度；接下来，考虑排队长度，构建燃油最优车辆轨迹优化问题，并将其简化为停车等待和不停车优化问题，以获取实时解；然后，将获取的实时解作为智能汽车的期望加速度，并且为了保证车辆的安全，必要时，将根据智能驾驶员模型所得的安全加速度作为智能汽车的期望加速度，以避免碰撞。本发明方法使得智能汽车利用车路通信技术获得交通流与信号灯信息，以预测车队长度，所设计的生态驾驶算法避免了车辆在交叉口处的剧烈加减速，从而减少智能汽车通过交叉口时的油耗与行驶时间。
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