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公开(公告)号：CN112755022A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011601427.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 浙江工业大学
IPC: A61K31/4152 , C07D231/26 , C07D409/04 , A61P3/04
Abstract: 本发明公开了一种如式I所示的3‑芳基吡唑啉酮类化合物在制备胰脂酶抑制剂中的应用，并经过结构优化发现了一个新的先导化合物23。本发明首次将3‑芳基吡唑啉酮类化合物用于制备胰脂酶抑制剂，并据此发现了新的先导化合物，为开发基于脂胰酶的脂质代谢调控靶标药物提供潜在选择。
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公开(公告)号：CN107592547B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201710767176.3
申请日：2017-08-31
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04N19/80 , H04N19/527 , H04N19/573
Abstract: 本发明涉及一种基于HEVC压缩域的运动感知图提取方法，输入一帧已编码帧的编码信息；全局运动检测，判断是否有全局运动；计算运动矢量幅值，并以4×4像素块为基本单位建立运动矢量幅值图；运动矢量幅值空间中值滤波；基于块尺寸的幅值滤波；基于Skip模式的幅值滤波；更新Intra模式CU的运动矢量幅值；对运动矢量幅值图进行膨胀处理，保存膨胀后的感知图给下一P帧参考；根据前一帧是否为P帧来决定是否进行基于时间域上的运动矢量幅值滤波；根据权重值生成当前P帧的运动感知图。本发明充分利用了HEVC编码过程中产生的编码信息，能够有效的提取单目标或者多目标的运动区域，相比像素域的处理方法极大的减少了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN101839768A
公开(公告)日：2010-09-22
申请号：CN201010171799.2
申请日：2010-05-14
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01J3/32
Abstract: 一种基于CPLD和LABVIEW的便携式光纤光谱仪，包括光学系统、光谱信号获取与处理系统及上位机，所述光学系统是折叠交叉非对称式切尼尔-特纳结构，包括两片反射镜和闪耀光栅；所述光谱信号获取与处理系统包括光谱探测器CCD、复杂可编程逻辑器件CPLD、A/D转换电路、单片机，光谱探测器CCD将聚焦于CCD探测器的像敏面上的入射光束转变成随光强变化的电信号送入单片机中进行处理；CPLD负责产生CCD正常工作所需要的驱动脉冲信号，以及A/D转换的时钟信号和单片机对信号进行处理所需要的同步和控制信号；单片机负责将转换后的数字信号存于RAM并送计算机进行后期处理。本发明的有益效果：性能稳定、分辨率高、灵敏度高、体积小、功耗低、价格低、使用方便。
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公开(公告)号：CN119085549A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411233517.5
申请日：2024-09-04
Applicant: 大象建筑设计有限公司 , 中建三局集团有限公司 , 中建三局基础设施建设投资有限公司 , 浙江工业大学
IPC: G01B17/02
Abstract: 本发明公开了一种混凝土结构裂缝快速量测方法，包括以下步骤：S1、选择测试部位；S2、清理混凝土表面；S3、布置超声测点；S4、探头与设备连线；S5、分别作跨缝和不跨缝超声测试；S6、记录首波反相时的测试距离；S7、求不跨缝各测点的声波实际传播距离及混凝土声速；S8、根据裂缝深度公式计算，所述S1中，选择测试部位时避开混凝土结构中的钢筋位置，测试部位为混凝土结构的两壁。本发明所述的一种混凝土结构裂缝快速量测方法，在通过砂轮对混凝土表面进行打磨的时候，可以避免打磨过程中的灰尘和颗粒物进入混凝土裂缝中，这样便不需要在打磨后对裂缝进行清理，从而使得在对混凝土结构裂缝进行测量的时候，可以快速的完成。
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公开(公告)号：CN105447834B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201511002435.0
申请日：2015-12-28
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于特征分类的麻将图像光照不均校正方法，包括以下步骤：（1）输入待检测整体排版麻将的麻将行列数，并采集一幅背景图像；（2）输入一幅包含整体排版麻将的采集图像，并从中分割得到整体排版麻将灰度图；（3）利用等间距法将所有单个麻将从整体排版麻将中划分开来；（4）根据光照特征，对单个麻将进行光照类型分类；（5）对分类后的单个麻将进行均值归一化处理；（6）对整体排版麻将灰度图进行锐化；（7）利用色度信息增强整体排版麻将图案；（8）对分类后的单个麻将进行去噪。本发明根据麻将图像的光照特征，对不同类型单个麻将进行针对性的光照校正处理，有效改善图像质量，提高了麻将排版识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105447834A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201511002435.0
申请日：2015-12-28
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002
Abstract: 本发明涉及一种基于特征分类的麻将图像光照不均校正方法，包括以下步骤：（1）输入待检测整体排版麻将的麻将行列数，并采集一副背景图像；（2）输入一副包含整体排版麻将的采集图像，并从中分割得到整体排版麻将灰度图；（3）利用等间距法将所有单个麻将从整体排版麻将中划分开来；（4）根据光照特征，对单个麻将进行光照类型分类；（5）对分类后的单个麻将进行均值归一化处理；（6）对整体排版麻将灰度图进行锐化；（7）利用色度信息增强整体排版麻将图案；（8）对分类后的单个麻将进行去噪。本发明根据麻将图像的光照特征，对不同类型单个麻将进行针对性的光照校正处理，有效改善图像质量，提高了麻将排版识别率。
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公开(公告)号：CN112755022B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202011601427.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 浙江工业大学
IPC: A61K31/4152 , C07D231/26 , C07D409/04 , A61P3/04
Abstract: 本发明公开了一种如式I所示的3‑芳基吡唑啉酮类化合物在制备胰脂酶抑制剂中的应用，并经过结构优化发现了一个新的先导化合物23。本发明首次将3‑芳基吡唑啉酮类化合物用于制备胰脂酶抑制剂，并据此发现了新的先导化合物，为开发基于脂胰酶的脂质代谢调控靶标药物提供潜在选择。
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公开(公告)号：CN107592547A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710767176.3
申请日：2017-08-31
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04N19/80 , H04N19/527 , H04N19/573
Abstract: 本发明涉及一种基于HEVC压缩域的运动感知图提取方法，输入一帧已编码帧的编码信息；全局运动检测，判断是否有全局运动；计算运动矢量幅值，并以4×4像素块为基本单位建立运动矢量幅值图；运动矢量幅值空间中值滤波；基于块尺寸的幅值滤波；基于Skip模式的幅值滤波；更新Intra模式CU的运动矢量幅值；对运动矢量幅值图进行膨胀处理，保存膨胀后的感知图给下一P帧参考；根据前一帧是否为P帧来决定是否进行基于时间域上的运动矢量幅值滤波；根据权重值生成当前P帧的运动感知图。本发明充分利用了HEVC编码过程中产生的编码信息，能够有效的提取单目标或者多目标的运动区域，相比像素域的处理方法极大的减少了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN105208387A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510675511.8
申请日：2015-10-16
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/147
Abstract: 本发明涉及一种HEVC帧内预测模式快速选择方法，包括以下步骤：（1）输入一个待估计PU，建立实际可用的帧内预测模式集合；（2）计算待估计PU中的所有像素与其不同方向空间相邻像素的差绝对值和；（3）根据不同方向空间相邻像素的差值绝对值和判断待估计PU的纹理方向特性；（4）根据纹理方向特性确定粗级模式搜索范围；（5）根据粗级模式搜索范围和实际可用的帧内预测模式集合建立率失真优化候选模式集合；（6）选取最佳帧内预测模式。本发明根据待估计PU的纹理方向特征先减少预测模式的粗级搜索范围，再减少进行率失真优化的候选模式个数，可以在保持良好编码率失真性能的同时显著降低HEVC帧内预测模式选择的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN105208387B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201510675511.8
申请日：2015-10-16
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/147
Abstract: 本发明涉及一种HEVC帧内预测模式快速选择方法，包括以下步骤：（1）输入一个待估计PU，建立实际可用的帧内预测模式集合；（2）计算待估计PU中的所有像素与其不同方向空间相邻像素的差绝对值和；（3）根据不同方向空间相邻像素的差值绝对值和判断待估计PU的纹理方向特性；（4）根据纹理方向特性确定粗级模式搜索范围；（5）根据粗级模式搜索范围和实际可用的帧内预测模式集合建立率失真优化候选模式集合；（6）选取最佳帧内预测模式。本发明根据待估计PU的纹理方向特征先减少预测模式的粗级搜索范围，再减少进行率失真优化的候选模式个数，可以在保持良好编码率失真性能的同时显著降低HEVC帧内预测模式选择的计算复杂度。
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