-
公开(公告)号：CN115866747A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211472432.3
申请日：2022-11-23
Abstract: 本发明公开了一种基于Wi‑Fi与超宽带技术混合的室内定位方法，包括：步骤1：在室内部署一个UWB定位基站和多个Wi‑Fi信号接入节点，并记录设备位置，补偿UWB测距误差；步骤2：在预先设定的指纹点处采集各个AP的信号强度值，将处理后的信号强度值与指纹点对应的位置坐标录入指纹库；步骤3：根据UWB测量得到的目标用户与基站之间的距离,确定相应范围内的多个指纹点和有效AP，以缩减解空间并消除不可靠AP引入的定位误差；步骤4：利用步骤3筛选得到的指纹信息和当前实测数据，计算与UWB基站之间的距离，选取与UWB距离测量值之差最小的目标位置估计值作为最终的定位结果。本发明具有穿透力强、抗干扰效果好、定位精度高的优点。
-
公开(公告)号：CN112150497B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202011097835.5
申请日：2020-10-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于二值神经网络的局部激活方法，前向传播过程中，通过比较中心像素与相邻像素的差值，进而判断局部激活值；前向传播过程中，通过设置合适的局部激活通道数量及激活方向，得到具备不同激活方向的局部激活特征图；前向传播过程中，利用可以学习的权重系数对经过局部激活与直接激活的输出特征图进行通道融合，并得到同时包含纹理特征与轮廓特征的输出特征图；后向传播过程中，通过采用渐进正弦函数对二值神经网络的权重进行更新。以及提供基于二值神经网络的局部激活系统。本发明能够有效减少二值激活过程中的信息损失；可以有效减少二值神经网络后向梯度更新过程中的梯度失配，从而提高二值神经网络的性能表现。
-
公开(公告)号：CN118260686A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410115139.4
申请日：2024-01-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/2433 , A61B5/024 , G06F18/2453 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于分区拟合庞加莱图的心率变异性分析方法及装置，将心率信号时间序列中相邻两个值作为散点的横纵坐标，绘制庞加莱图，利用椭圆拟合庞加莱图散点分布，计算椭圆的半长轴、半短轴和面积，根据椭圆的长轴和短轴将庞加莱图划分为4个区域，对每个区域，分别利用1/4椭圆拟合散点分布，计算1/4椭圆的半长轴、半短轴和面积，然后对椭圆短轴的两侧，分别计算2个1/4椭圆面积之和与完整椭圆面积的比值，得到心率变异性的非线性特征。在挑战性较大的胎儿心率变异性分析任务中，本发明所采用的技术方案得到的非线性特征在正常和病理胎儿心率信号之间表现出了比传统特征更高的显著性差异。
-
公开(公告)号：CN113177580A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110395377.1
申请日：2021-04-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于通道重要性剪枝与二值量化的图像分类系统，包括训练模块，用于训练初始复杂神经网络的权重参数，得到训练后的复杂神经网络模型；压缩模块，用于对训练后的复杂神经网络模型重复进行基于通道重要性的网络剪枝与恢复性训练，在保证精度的前提下，得到初步压缩的神经网络模型；接着对初步压缩的神经网络模型进行二值量化，从而得到精简的神经网络模型；分类模块，用于将压缩后的神经网络模型，用于对目标图像进行图像分类。本发明缩小神经网络的模型体积，提高运行速度。
-
公开(公告)号：CN112150497A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011097835.5
申请日：2020-10-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于二值神经网络的局部激活方法，前向传播过程中，通过比较中心像素与相邻像素的差值，进而判断局部激活值；前向传播过程中，通过设置合适的局部激活通道数量及激活方向，得到具备不同激活方向的局部激活特征图；前向传播过程中，利用可以学习的权重系数对经过局部激活与直接激活的输出特征图进行通道融合，并得到同时包含纹理特征与轮廓特征的输出特征图；后向传播过程中，通过采用渐进正弦函数对二值神经网络的权重进行更新。以及提供基于二值神经网络的局部激活系统。本发明能够有效减少二值激活过程中的信息损失；可以有效减少二值神经网络后向梯度更新过程中的梯度失配，从而提高二值神经网络的性能表现。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110188809A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910429440.1
申请日：2019-05-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/587
Abstract: 一种基于图像分块的回环检测方法，包括以下步骤：步骤1，对于每个输入图像帧，将图像分块为网格图像，提取每个网格图像的特征向量；步骤2，进行排序，综合排序结果计算历史图像帧与输入图像帧的空间相似性，选出与输入图像帧拥有最大空间相似性的历史图像帧，记为最佳候选图像帧；步骤3，计算最佳候选图像帧与输入图像帧之间的归一化平均纹理相似性，并根据约束条件计算最佳候选图像帧与输入图像帧的回环合理性；步骤4，若最佳候选图像帧满足回环合理性，则将最佳候选图像帧与输入图像帧标记为回环图像对，反之则不标记；步骤5，将输入图像帧信息加入到历史图像帧中，获取新的输入图像帧。本发明可以加速回环检测过程，精确度更高。
-
公开(公告)号：CN105678222B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201511009411.8
申请日：2015-12-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于移动设备的人体行为识别方法，利用移动设备内置的多种传感器实时采集数据；对传感器获得的数据进行校正、滤波、计算生成数据和数据分割等一系列的数据预处理操作；对预处理后的数据段进行特征提取，将提取的对应特征向量输入设备位置分类模型，获得设备位置类别；根据获得的设备位置类别选择对应的行为分类模型，将提取的对应特征向量输入行为分类模型，获得最终的行为识别结果。本发明提供一种通用性良好、准确性较高的基于移动设备的人体行为识别方法。
-
公开(公告)号：CN106859617A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710115475.9
申请日：2017-03-01
Applicant: 浙江大学 , 杭州质子科技有限公司
IPC: A61B5/0205 , A61B5/0402 , A61B5/11 , A61B5/145
CPC classification number: A61B5/02055 , A61B5/0015 , A61B5/01 , A61B5/024 , A61B5/02444 , A61B5/0402 , A61B5/0816 , A61B5/1118 , A61B5/14542 , A61B5/6823 , A61B5/7203 , A61B5/725 , A61B2562/0219
Abstract: 一种穿戴式多生命体征参数采集设备，包括主机、辅助配件和参数提取终端，主机佩戴于使用者的胸部位置，主机包括系统芯片模块、无线通信模块、电源管理模块、心电传感器、呼吸率传感器以及体温传感器，心电传感器、呼吸率传感器以及体温传感器均与系统芯片模块连接，电源管理模块与系统芯片连接，系统芯片模块与无线通信模块连接；辅助配件佩戴于使用者的喉部位置，辅助配件包括脉搏波传感器与运动传感器，脉搏波传感器与运动传感器均与系统芯片模块连接，以及提供一种生命体征参数提取方法。本发明功能丰富、健康监护与疾病防治功能较好、参数提取方式系统、同时实现人体颈部的生命体征信息采集。
-
公开(公告)号：CN114639138B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210147904.1
申请日：2022-02-17
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/094
Abstract: 一种基于生成对抗网络的新生儿疼痛表情识别方法，构造生成对抗网络来学习如何从姿态各异且存在遮挡的新生儿面部图像中恢复出无遮挡且姿态端正的面部图像；将生成对抗网络中生成器的隐藏变量视作修正后的面部疼痛特征；构建结合注意力机制的残差网络来筛选并分析零和博弈修正后的面部疼痛特征，以进一步摆脱遮挡和姿态变化的影响，输出准确的疼痛级别结果。本发明致力于提高真实环境下的新生儿疼痛表情识别准确率、增强新生儿疼痛识别方法对遮挡的鲁棒性和面对姿态变化的适应性，依据生成对抗网络来优化疼痛特征的提取，并通过注意力机制实现对疼痛特征的筛选，有效解决了遮挡和姿态变化环境下新生儿疼痛表情识别问题。
-
公开(公告)号：CN114266950B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202111458363.6
申请日：2021-12-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于语义梯度点以及道路幂点的视觉场景识别方法，利用语义梯度点在强场景外表变化下可被重复检测的特性、语义梯度点不同层特征的不同优势以及场景本身的结构，提升在极具挑战场景下的性能。语义梯度点在强场景外表变化下可被重复检测的特性保证了正确匹配两者间所采纳特征的交集；将语义梯度点不同层的特征拼接在一起，能够利用不同层特征对于场景外表变化以及相机视角变化的不同特性；根据道路幂点划分区域并且在计算相似度时考虑区域间的对应关系，能够增加视觉重叠部分在相似度计算中的权重，更加专注于视觉重叠部分，排除无关部分的干扰。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
47
records
(took 0.016 seconds)
