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公开(公告)号：CN116824205A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310378988.4
申请日：2023-04-11
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 一种基于注意力多源特征融合的食用菌杂菌检测方法，包括：1.采集温度、湿度、CH4、H2S、NH3和图像数据，归一化数据集提升收敛速度；2.构建主干网络ResNet50，利用残差结构较强的特征提取能力来提取视觉特征；3.构建MLP，利用该网络对连续数的有效处理，提取传感器特征；4.设计特征融合网络，自注意力机制分别计算图像和传感器特征的注意力，交叉注意力机制学习图像和传感器特征之间的相关性，有效地融合两种特征；5.使用Softmax分类，处理融合后的特征信息并映射分类；6.使用交叉熵损失函数评估模型；7.采用迁移学习，加载模型的预训练权重并进行微调，以加快模型的训练速度和提高模型的准确性；8.用训练好的模型对杂菌进行检测。
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公开(公告)号：CN111787494B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010371348.7
申请日：2020-05-06
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于微服务的短信发送可靠方法，以微服务的方式将短信发送模块进行单独的设置，进行独立部署，与其他功能模块通过消息队通信，模块通过注册中心注册功能，调用模块通过注册中心发现指定服务，该方法包括以下步骤：1)消费消息队列内容；2)短信组装；3)直接回调消费成功加入内部消息队列；4)多渠道短信对接；5)第三方短信发送渠道结果回调。本发明提供了一种基于微服务的短信发送可靠方法，提高了大批量短信发送的性能并且提高了短信发送的可靠性。
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公开(公告)号：CN113487548A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110726963.X
申请日：2021-06-29
申请人： 嵊州市浙江工业大学创新研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T5/00 , G06K9/32 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种基于YOLO‑v3的产品缺陷检测方法，通过高清摄像头给每个产品拍摄设定数量张数的张图像，并将图像发送到边缘服务器；对于上传的图像，边缘服务器将图层进行预处理后交给神经网络，基于YOLO‑v3的目标检测网络会对图像进行识别检测方向、检测区域以及边缘梯度阈值，并对可疑区域进行框定，产生预警信息，并标注出可疑区域方便针对性的进行处理。本发明解决了传统的工业生产管理中落后的人工预防方式，节省了人力成本，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN112118583A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010804320.8
申请日：2020-08-12
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于目标覆盖的可充电小车移动最优路径规划方法，包括以下步骤：(1)、构建网络模型并根据网络中传感器节点和覆盖目标的位置构建网络图；(2)、构造互不相交覆盖集；(3)、从互不相交覆盖集中选出关键覆盖目标tj，实现区域内的目标都能被覆盖；(4)、调度关键目标的覆盖目标集实现最大化网络寿命；(5)、在网络区域中心部署基站BS，引入移动充电小车MC，对覆盖目标集中的传感器节点进行无线充电。本发明通过联合考虑目标覆盖问题和传感器节点能量问题，确保目标全覆盖的条件下，进行最大化覆盖目标的传感器节点的同时最大化网络寿命，在此基础上引入移动充电小车MC。
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公开(公告)号：CN110189327A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910297397.8
申请日：2019-04-15
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，包括如下步骤：S01：图像采集标注；S02：图像预处理；S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征由邻域信息，纹理和光照不敏感特征组成；S04：构建结构化随机森林编码器：使用结构化标签代替随机森林分类的二值标签，构建结构化随机森林编码器；S05：特征编码重构：通过结构化随机森林编码器对上述提取特征进行编码重构，得到新的特征；S06：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型；S07：眼底视网膜血管分割：对需要分割的图像提取结构化随机森林编码特征，输入随机森林分类器，得到分割完成的血管图像。
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公开(公告)号：CN103113175B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201310044502.X
申请日：2013-02-04
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： C07B41/06 , C07C45/36 , C07C45/34 , C07C49/76 , C07C49/807 , C07C49/84 , C07C67/29 , C07C69/157 , C07C49/80 , C07C49/78 , C07C49/403 , C07C49/395 , C07C49/04
摘要： 本发明公开了一种钯催化氧化烯烃生成甲基酮的方法，所述方法包括：以烯烃化合物为原料，所述的烯烃化合物的结构如（I）、（II）或（III）所示，以空气或氧气为氧化剂，醋酸钯为催化剂，苯醌和亚硝酸钠为助催化剂，酸为引发剂，在反应溶剂中充分反应，制得相应的结构如（IV）、（V）或（VI）所示的甲基酮化合物。本发明方法反应条件温和、高效高选择性、对环境友好。
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公开(公告)号：CN118133084A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410293646.7
申请日：2024-03-14
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06F18/24 , G06Q10/04 , G01W1/10 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/21
摘要： 本发明公开一种基于分层图卷积网络的无监测站区域空气质量预测方法和装置，其方法通过以下步骤实现：首先，定义研究集合并收集输入数据；随后，进行数据预处理并构建输入特征；接着，构建多视图空气质量近似模块和分层图卷积网络；然后，引入时间因果注意卷积模块；最后，划分数据集、计算损失函数并对模型进行训练及性能评估。本发明成功克服了无监测站区域空气质量细粒度预测的挑战，提供了一种在京津冀地区经实验验证、性能优越的精准预测方法。与现有技术相比，本发明显示出更佳的预测性能，能有效协助城市空气质量预测系统的决策和管理，为控制空气污染贡献力量。
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公开(公告)号：CN111787500B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010390838.1
申请日：2020-05-11
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于能量优先的移动充电车辆多目标充电调度方法，首先，采用K‑Means‑PER算法对网络进行聚类分簇，使得能量需求紧急度高的节点优先成为聚类中心；其次，综合考虑节点的能量和距离双重权重，采用RED‑CHS机制选择通信簇头，使其在普通节点与基站之间中转信息；然后，根据虚拟力场理论，采用VFF‑AS算法确定簇内锚点的最佳位置，使其能够兼顾簇内各节点的充电需求；最后，对蚁群系统进行改进，采用PER‑ACS算法对MCV进行路径规划和调度，使得移动路线最优，并根据请求状况自适应调节MCV对节点的充电量，精确求解MCV在各个锚点的停靠时长。本发明的PER‑MTCS方法给出了MCV的最优调度，有效解决了WRSN节点的能量补给问题。
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公开(公告)号：CN115908914A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211434613.7
申请日：2022-11-16
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 一种优化改进湿地鸟类小样本分类训练速度的方法，包括：步骤1、收集并标注鸟类目标图像数据集；步骤2、划分收集的数据集以便于进行不同的子任务；步骤3、使用调零技巧优化MAML算法训练；步骤4、使用MAMl学习到最有潜力的鸟类小样本分类模型；步骤5、将不同的鸟类测试样本送入训练好的模型中进行推理得出检测结果。本发明削弱了干扰项的影响，减轻干扰。并且可以使模型训练的次数大幅下降，减少训练时间。另外在相同的训练次数下，对湿地鸟类分类的准确率有所提升。
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