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公开(公告)号：CN114062442A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202110932193.4
申请日：2021-08-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种自动寻污采样水质监测方法及监测船；该监测方法如下：一、无人监测船在被测水域中进行巡逻，在多个不同位置检测电导率，并记录检测位置坐标；每个检测位置及其电导率形成一个样本；各样本组成样本数据集。各电导率均转化为数据向量。对各样本根据电导率的大小分类；二、利用KNN算法，对样本数据集中各样本进行聚类，找出聚类中心值的最大值，并计算聚类中心值的最大值对应位置的坐标。该坐标即为污染中心。本发明通过无人监测船在被测水域中随机采样，并利用KNN算法对所得样本进行聚类，提取聚类中心，进而自动获得被测水域的污染中心位置，且无人监测船能够自动行驶到污染中心释放活性炭，进行污染的应急处理。
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公开(公告)号：CN113781489B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110981690.3
申请日：2021-08-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06T5/20 , G16H30/20
Abstract: 本发明公开了一种息肉影像语义分割方法及装置。该装置包括采集模块、分割模块和显示模块。使用方法为：采集模块采集肠镜视频，转换为图像帧。分割模块对转换后的图像进行预处理，去除反光的部分，然后输入由编码器、中间层、解码器组成的Ext‑HarDNet网络，抛弃图像的浅层特征，提取深层特征对应的注意力特征，经过特征融合后进行双线性采样。得到的分割结果由显示模块展示。本方法可以克服主流的去反光方法导致的图片压缩、模块问题，使用低流量的HarDNet框架构建主干网络，可以提高速度，满足实时性。中间层可以加强全局特征联系。解码器的融合方法可以提升有效感受野的比例。最终实现对息肉图像的精准、快速分割。
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公开(公告)号：CN113781489A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110981690.3
申请日：2021-08-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种息肉影像语义分割方法及装置。该装置包括采集模块、分割模块和显示模块。使用方法为：采集模块采集肠镜视频，转换为图像帧。分割模块对转换后的图像进行预处理，去除反光的部分，然后输入由编码器、中间层、解码器组成的Ext‑HarDNet网络，抛弃图像的浅层特征，提取深层特征对应的注意力特征，经过特征融合后进行双线性采样。得到的分割结果由显示模块展示。本方法可以克服主流的去反光方法导致的图片压缩、模块问题，使用低流量的HarDNet框架构建主干网络，可以提高速度，满足实时性。中间层可以加强全局特征联系。解码器的融合方法可以提升有效感受野的比例。最终实现对息肉图像的精准、快速分割。
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公开(公告)号：CN114886432A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210506150.4
申请日：2022-05-10
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑Net和LSTM网络的房颤检测方法及装置，具体将获取的待检测心电数据输入至一训练好的U‑Net‑LSTM网络，输出获得与输入数据长度相同的预测心电信号分割结果；将预测心电信号分割结果根据心拍位置进行划分，统计每个心拍中被分割为房颤的数据点数量并据此判别每个心拍是否为房颤信号。本发明可以克服主流的CNN等模型准确率不高的问题，使用U‑Net‑LSTM框架构建主干网络，可以更大程度地提高识别精度，满足实际识别的需要。LSTM网络具有记忆功能，可以解决长期依赖的问题。分割成长段进行识别可以在避免模型输入过长方便训练的情况下提高识别的速度。最终实现对心电房颤信号的精准识别与检测。
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公开(公告)号：CN113066208A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110275400.3
申请日：2021-03-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NFC的动态安全系统及使用方法，包括主控制器以及与主控制器连接的NFC Shield模块、液晶屏模块、电磁锁和GSM模块；所述的NFC Shield模块用于读写标签，所述液晶屏模块用于显示NFC标签信息及开锁状态，所述的电磁锁用于在接收到控制器的开锁指令时开锁，所述的GSM模块用于进开锁状态通过短信发送给用户；所述的主控制器用于在用户每次在NFC Shield模块上刷卡时，获取密码信息进行匹配，在NFC Shield模块读取到正确的密码信息时给所述的电磁锁发送开锁指令。本发明在保证安全性的同时可采用多种工作模式，从而满足不同用户的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114062442B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110932193.4
申请日：2021-08-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种自动寻污采样水质监测方法及监测船；该监测方法如下：一、无人监测船在被测水域中进行巡逻，在多个不同位置检测电导率，并记录检测位置坐标；每个检测位置及其电导率形成一个样本；各样本组成样本数据集。各电导率均转化为数据向量。对各样本根据电导率的大小分类；二、利用KNN算法，对样本数据集中各样本进行聚类，找出聚类中心值的最大值，并计算聚类中心值的最大值对应位置的坐标。该坐标即为污染中心。本发明通过无人监测船在被测水域中随机采样，并利用KNN算法对所得样本进行聚类，提取聚类中心，进而自动获得被测水域的污染中心位置，且无人监测船能够自动行驶到污染中心释放活性炭，进行污染的应急处理。
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