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公开(公告)号：CN110046327A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910299354.3
申请日：2019-04-15
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于帕德逼近的通信误差函数逼近方法。现有逼近方法或逼近效果不够精确，或算式复杂度较高。本发明方法首先设定上界函数U(x)，令x点第i阶导数U(i)(x)＝Q(i)(x)，得到含有n个未知数n个方程的方程组，解出的ai带入U(x)，整理后得到UQ(x)；然后设定下界函数L(x).建立方程组解出的bj带入L(x)，整理后得到LQ(x)；得到的UQ(x)、LQ(x)将Q(x)上下紧密包围，达到逼近效果。本发明通过对于Q(x)及其积分的高精度估算，有助于提高通信信号系统的性能分析精度。通信误差函数的逼近方法可以在各种通信系统计算机仿真软件中得到应用。相比较于常规的查表方法，更加精确，计算通信误码率更加准确。
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公开(公告)号：CN110009023A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910232644.6
申请日：2019-03-26
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种智慧交通中的车流统计方法。现有技术对于车辆识别的准确率不足、效率不高。本发明方法采用神经网络中的SSD和ResNet，与传统的目标跟踪CamShift算法两个部分组建，包括车辆检测方法和车辆跟踪方法。车辆检测方法首先建立SSD网络，SSD得到多个不同尺寸的特征图，对于同一特征层上的默认框采取不同的宽高比，增强默认框对物体形状的鲁棒性，SSD训练同时对位置和目标种类进行回归。车辆跟踪方法是采用连续自适应期望移动算法对单次移动视觉网络检测器第一帧识别出的车辆进行跟踪。本发明方法不仅可以更加准确的检测出车辆，进行统计，而且可以通过跟踪防止车辆目标丢失而重新统计，得到的车流数据更加准确。
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公开(公告)号：CN110046327B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201910299354.3
申请日：2019-04-15
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于帕德逼近的通信误差函数逼近方法。现有逼近方法或逼近效果不够精确，或算式复杂度较高。本发明方法首先设定上界函数U(x)，令x点第i阶导数U(i)(x)＝Q(i)(x)，得到含有n个未知数n个方程的方程组，解出的ai带入U(x)，整理后得到UQ(x)；然后设定下界函数L(x).建立方程组解出的bj带入L(x)，整理后得到LQ(x)；得到的UQ(x)、LQ(x)将Q(x)上下紧密包围，达到逼近效果。本发明通过对于Q(x)及其积分的高精度估算，有助于提高通信信号系统的性能分析精度。通信误差函数的逼近方法可以在各种通信系统计算机仿真软件中得到应用。相比较于常规的查表方法，更加精确，计算通信误码率更加准确。
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公开(公告)号：CN118034468A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410099427.5
申请日：2024-01-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F1/20 , B01D46/10 , B01D46/681 , G06F1/18
Abstract: 本发明公开了一种CPU散热结构。本发明包括散热结构主体，散热结构主体的上表面开设有凹槽，凹槽的内部安装有限制散热结构主体在CPU下端移动位置的定位机构，散热结构主体的下表面安装有过滤机构，过滤机构的下表面设置有收集灰尘的收集机构，通过推动定位机构，将定位机构卡接至CPU安装框架的外端，再通过定位机构设置在散热结构主体的内部，从而降低了工作人员在安装散热结构主体时耗费的时间，进而便于操作者对散热结构主体进行安拆；通过过滤机构对散热结构主体内部吸入的气体进行过滤，从而尽量避免灰尘积攒在散热结构主体的内部，因此降低了使用者定期对散热结构主体进行的清洁次数。
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公开(公告)号：CN116630192A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310606693.8
申请日：2023-05-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机的图像处理去噪装置。本发明包括中央控制系统，所述中央控制系统通过无线与图像采集模块实现双向连接，所述图像采集模块的输出端与图像分析单元的输入端电性连接，所述中央控制系统通过无线与模型构建单元实现双向连接，所述模型构建单元的输出端与去噪模块的输入端电性连接，本发明涉及图像处理技术领域。该基于计算机的图像处理去噪装置，通过将图像看做二维矩阵，生成坐标位置，直接得到坐标位置对应的像素值，然后对每个像素点计算四个方向上每个方向像素与中心点像素值的差值加权和，从而避免将边缘或者平坦的区域判定为噪声，提升对噪声点的判断精度，使得图像去噪后不易模糊。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119166817A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411291411.0
申请日：2024-09-14
Applicant: 杭州电子科技大学 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室
IPC: G06F16/35 , G06F40/279 , G06F16/33 , G06F40/166 , G06F40/103 , G16H15/00 , G16H10/60 , G16H30/20 , G16H50/20 , G06N3/0895 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BioClinicalBERT模型的乳腺疾病语料库构建方法，通过乳腺MRI语料库构建方法，结合人机协同标注和先进的自监督学习技术，从乳腺MRI图像中提取出具有判别性的特征，并通过计算多级相似性，有效提升了乳腺MRI诊断的精确度和效率。不仅为乳腺疾病的早期诊断和治疗提供了有力支持，同时也因其通用性而展现出在其他医学图像分析和诊断领域的广泛应用潜力。并且应用在病例文本标准化方法中，还能够让这些病历文本不仅包含了准确的结构化标签和医学图像信息，还具有高度的可读性和可理解性。医生可以快速地浏览病历文本，准确地获取关键信息，从而更高效地做出诊断和治疗决策。
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公开(公告)号：CN116309065A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310278321.7
申请日：2023-03-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于插值的透明结构化的自学习超分辨率图像重构方法。本发明步骤：1、将待处理低分辨率图像上传至计算机，并存入计算机相应的低分辨率输入图像文件中；2、输入图像预处理；3、图像特征信息提取，对预处理后的图像进行下采样后得到的更低分辨率图像进行分类提取；4、图像特征信息分类，将每一个3×3棋盘格分为对应的类别，大致的分类方式为：根据3×3棋盘格中9个像素的像素值分为大区像素和小区像素；5、基于插值的超分辨率重构系数的计算；6、构建特征信息类的决策器；7、将低分辨率图像重构为高分辨率图像。本发明能够很好地保留低分辨率图像的纹理和边缘信息，计算过程简单且重构得到的高分辨率图像的质量更好。
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公开(公告)号：CN119228995A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411193548.2
申请日：2024-08-28
Applicant: 杭州电子科技大学 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室
IPC: G06T17/00 , G06T7/10 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于SAM大模型的牙科CBCT三维牙齿快速标注方法。本发明利用改进的SAM网路在CBCT图像中将牙齿与牙周膜和牙槽骨区分开来，具体步骤如下：阶段一、牙齿数据到可训练数据的转换和处理；阶段二、构建改进的SAM网络模型；阶段三、网络模型训练；阶段四、基于CBCT数据的牙齿标注和三维可视化。本发明使用Lora微调技术来帮助SAM网络适应医学图像数据集的图像特点弥补其由于原本仅在自然图像上训练的不足。此外，采用了CNN旁路网络来充分利用3维切片中空间信息和帮助捕捉切片中的边缘信息。最后，还巧妙利用前一张预测结果来帮助生成目标框提示充分发挥SAM网络中的prompt机制。本发明使用同样的少量标注进行训练时，能够得到更好的牙齿标注效果。
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公开(公告)号：CN118071778A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410099426.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆边缘轮廓检测方法。本发明通过待测车辆图像进行多尺度采样，并使用预设平滑模块得到修正多尺度采样子图，再将多尺度采样子图转化为相应的2*2格子序列，然后采集格子序列中的极值得到相应的极值图，将相应的极值图进行相减得到RBG差值直方图，通过将RGB差值直方图反向映射回原本的采样子图得到相应的采样子图的基础边缘，在通过高重复性的边缘效验模块重新组织新的格子序列对边缘进行验证，再通过将各尺度的边缘图组合到一起完善边缘，最终得到完整的边缘图。本发明减少了运行时间和计算量，同时使用模块重复度高的方法对边缘进行验证，减少了代码量和负载量，提升了车辆边缘轮廓检测的鲁棒性和精确度。
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公开(公告)号：CN110728688A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910987879.6
申请日：2019-10-17
Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于能量优化的三维网格模型分割方法及系统。在本方法中，第一阶段使用能量函数、凹凸性和区分度特征对输入的模型进行初始标记，构造分割区域。第二步使用改进的腐蚀算法，能量最小化原则和曲率相似性得到精确的分割环。改进的腐蚀算法保证了在分割区域细化时原有分割区域和内部区域连通性不被改变。能量最小化原则和曲率相似性保证了分割线按照合理的分割边界生长，并遵循已有分割线的结构特征。第三步使用区域连通性原理和Dijstra单源最短路径算法优化分割环。区域连通性去除了一部分无效的分割线段，Dijstra算法使分割环上的锯齿部分光滑。与大多数单一特征分割算法相比，本发明分割精度更高，鲁棒性更强，分割结果更容易被人接受。
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