公开(公告)号：CN118485904A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410503650.1

申请日：2024-04-25

申请人： 杭州电子科技大学丽水研究院

发明人： 方楼 ,  颜成钢 ,  郭雨晨 ,  王廷宇 ,  江劭玮 ,  朱尊杰

IPC分类号： G06V10/82 ,  A63F13/822 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/70 ,  A63F13/85

摘要： 本发明涉及机器视觉技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于CNN图像处理的三消游戏辅助系统及方法，方法包括：一种基于CNN图像处理的三消游戏辅助方法，包括以下步骤：步骤1：对游戏界面的图像进行截取，获得棋盘的图像；步骤2：采用Mask‑RCNN方法对获得的图像进行无监督学习，获得预训练模型；步骤3：利用预训练模型对棋盘内的棋子进行分割，得到棋子的分类和位置；步骤4：根据图像处理结果模拟棋盘；步骤5：基于三消游戏的逻辑，设计三消游戏算法R，确定最优操作；本发明提出一种新颖的三消游戏算法，能够辅助用户得出最佳操作。

公开(公告)号：CN117975309A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410228082.9

申请日：2024-02-29

申请人： 杭州电子科技大学丽水研究院

发明人： 颜成钢 ,  杨子颢 ,  陈泉 ,  王廷宇 ,  路荣丰 ,  张继勇

IPC分类号： G06V20/17 ,  G06V20/13 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764

摘要： 本发明公开了一种基于特征动态偏移的图像语义信息挖掘方法。首先获取网络训练需要的图像数据集；然后构建基于权重自适应的对角线特征偏移融合策略的交叉视角地理定位网络模型；网络模型包含无人机视角分支和卫星图视角分支，两个分支采用共享权重的学习方式；每个分支都由三个部分组成：特征提取部分、特征划分部分和分类监督部分；经过训练的神经网络模型接收需要定位的无人机视角图像，为其匹配对应的卫星图像。本发明采用权重自适应的对角线特征偏移融合策略，能够根据图像中的目标区域自适应选择划分坐标更合理的环形分区策略，从而提高了特征区域的覆盖率和表达能力，避免了因目标区域不在视觉中心位置而导致的特征提取不足问题。

公开(公告)号：CN116797785A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310327951.9

申请日：2023-03-30

申请人： 杭州电子科技大学丽水研究院

发明人： 颜成钢 ,  马立栋 ,  陈泉 ,  孙垚棋 ,  朱尊杰 ,  高宇涵 ,  王鸿奎 ,  王帅 ,  王廷宇 ,  殷海兵 ,  张继勇 ,  李宗鹏 ,  赵治栋

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种基于特征提炼的伪装物体检测方法，首先获取伪装物体检测数据集，进行数据预处理；构建基于特征提炼的伪装物体检测模型；再通过训练集对构建好的基于特征提炼的伪装物体检测模型训练，对预测结果使用结构损失函数进行监督学习。最后对模型训练结果加以验证。本发明基于特征提炼的方式来构建伪装物体检测模型，对伪装物体图像的特征进行增强处理以及去除背景噪声，利用结构损失函数对结果进行监督学习，使得预测结果更加准确，具有较强的鲁棒性，从而实现对伪装物体的精确分割，对社会具有重要意义。

公开(公告)号：CN116245968A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310210835.9

申请日：2023-03-07

申请人： 杭州电子科技大学丽水研究院

发明人： 颜成钢 ,  陈如枫 ,  王帅 ,  何敏 ,  高宇涵 ,  孙垚棋 ,  朱尊杰 ,  王鸿奎 ,  王廷宇 ,  殷海兵 ,  张继勇 ,  李宗鹏 ,  赵治栋

IPC分类号： G06T11/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455

摘要： 本发明公开了基于Transformer的LDR图像生成HDR图像的方法，首先构建基于Transformer的HDR图像生成模型，包括浅层特征对齐模块、金字塔融合模块和图像重建模块；通过浅层特征对齐模块进行特征对齐，通过金字塔融合模块对对齐后的特征进行处理，获得不同尺度的特征，将金字塔融合模块处理后的不同尺度的特征融合成一个尺度；再将融合后的特征送入图像重建模块进行图像重建；最后将图像重建模块输出的结果使用卷积操作得到3层的HDR最终图片。本发明可以更好地学习非局部特征并自适应地减少虚拟阴影。本发明提出了一种新的金字塔融合模块，使图像可以与较低计算成本和根据全局信息。

公开(公告)号：CN116306828A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310210826.X

申请日：2023-03-07

申请人： 杭州电子科技大学丽水研究院

发明人： 颜成钢 ,  沈晨雨 ,  李文超 ,  杨德富 ,  王帅 ,  何敏 ,  高宇涵 ,  孙垚棋 ,  朱尊杰 ,  王鸿奎 ,  王廷宇 ,  殷海兵 ,  张继勇 ,  李宗鹏 ,  赵治栋

IPC分类号： G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G16H50/50

摘要： 本发明公开了一种基于图同构神经网络的脑网络链接预测方法，首先对于脑网络数据进行处理，完成脑结构网络建模；再构建基于图同构神经网络的脑网络链接预测模型，包括子图提取模块和图同构神经网络模块；之后进行脑网络链接预测模型的训练和测试；最后通过训练完成的脑网络链接预测模型完成脑网络链接预测。本发明在实现较为高的准确率的基础上降低了时间成本，极大的提升了模型对于子图结构的学习能力，对于接下来的链接预测有十分重要的意义。

公开(公告)号：CN118865392A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411339837.9

申请日：2024-09-25

申请人： 杭州电子科技大学丽水研究院

发明人： 汪奇挺 ,  颜成钢 ,  郭雨晨 ,  赵强 ,  王廷宇 ,  赵治栋

IPC分类号： G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/34 ,  G06V10/82 ,  G06N3/092

摘要： 本发明公开了基于强化学习的场景布局估计方法，涉及场景布局估计技术领域，包括如下步骤：将场景的稠密点云映射到平面上，利用形态学侵蚀进行分割，并进行合并处理，得到房间点云；再将房间点云投影到二维平面上，提取房间点云中的边缘点云，并进行分割处理，得到独立区域的壁面点云；然后基于Q‑learning算法，确定强化学习中的状态、动作和奖励；再基于独立区域的壁面点云采用Q‑learning算法拟合线段，得到独立区域的壁面线段数据；最后基于独立区域的壁面线段数据，生成场景布局模型；本发明用于解决现有技术中无法在消除了独立区域之间的干扰和遮挡物的影响的同时减少计算量，场景布局估计效率和准确性较低的问题。

公开(公告)号：CN116071606A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310210827.4

申请日：2023-03-07

申请人： 杭州电子科技大学丽水研究院

发明人： 颜成钢 ,  张帅杰 ,  王帅 ,  何敏 ,  高宇涵 ,  孙垚棋 ,  朱尊杰 ,  王鸿奎 ,  王廷宇 ,  殷海兵 ,  张继勇 ,  李宗鹏 ,  赵治栋

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了基于多尺度多注意力实例学习的sMRI图像分类方法，首先获取数据集，构建多尺度多注意力实例学习模型，通过空间金字塔池化模块将不同大小脑区转化为相同尺度；通过patch‑net处理模块获取相应的局部特征增强；通过注意力多实例学习模块来增强全局特征；通过分类器得到分类结果；最后通过训练多尺度多注意力实例学习模型。本发明是采取了区域块的分析方法，能获取对大脑病变影响更大的位置，引入了双注意机制，能增强到局部和全局的特征；本发明采用了将分割数据和脑区数据结合的多模态数据，加强分类效果。