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公开(公告)号：CN111652269A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010324194.6
申请日：2020-04-22
Applicant: 浙江盈狐云数据科技有限公司 , 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群智交互的主动机器学习方法及装置。本发明主要利用众包形式的训练集的获取方式并与主动机器相结合，提出了一种增强式的主动机器学习方法及装置。在训练集的获取过程中，充分利用机器标注对于众包过程的引导作用。并且基于汇集结果确定性的变化率，提出了一种面向众包的迭代优化工作流，该工作流可控制众包冗余度及汇集结果的准确度。同时在学习阶段，基于测试集的信息熵，提出了一种主动机器学习中迭代过程的控制方式，从而保障主动机器学习的可靠性。
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公开(公告)号：CN108073884A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201611040412.3
申请日：2016-11-17
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00798
Abstract: 本发明公开了一种用于车道线检测的图像预处理方法，该方法将输入图像划分成具有重叠区域的子块，对子块图像计算灰度直方图，根据灰度直方图构造一个分段均匀的直方图，并且由上述两个直方图计算合成直方图，由合成直方图采用直方图均衡化算法计算灰度值映射表，将根据映射表变换后的像素值累积到结果图像的相应位置；在完成所有子块的处理以后，每个像素累积的像素值除以累积次数作为输出结果。本发明通过直方图均衡化算法压缩图像中较小灰度值部分的对比度，提高较大灰度值部分的对比度，达到提高道线与道路中的其它部分的对比度的目的。
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公开(公告)号：CN103065141A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201310031392.3
申请日：2013-01-24
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，公开了一种基于色彩聚类的车牌定位方法：1）将包含车牌影像的彩色源图像转换为灰度图；2）将所述车牌影像所在区域均匀划分为方格；3）分别计算方格内部所有像素点的垂直边缘响应之和，将垂直边缘响应之和超过阈值的方格选定为待选方格；4）将所述彩色源图像转换为HSV色彩空间，分别计算所述候选集中方格的色彩模式列表；5）对所述候选集中的方格进行聚类，得到车牌候选区域列表；6）选择一个区域为车牌区域；7）应用Canny算法对所述车牌区域进行边缘检测，应用霍夫变换获得所述边缘的精确位置。本发明的优点在于，具有较强的图像识别能力，能够在道路光照条件复杂的情况下，对图像中的车牌区域进行快速准确的定位。
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公开(公告)号：CN101739662A
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200910155356.1
申请日：2009-12-21
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种并行图形绘制的混合式自适应体系结构设计，它适用于支持多屏拼接显示的PC集群环境。在此并行图形绘制体系结构下，多个PC节点通过主从关系结合为动态绘制组作为绘制基本单元，参与针对多屏拼接显示的第一层sort-frist并行绘制。在动态绘制组内部，各PC节点根据绘制状态在sort-first和sort-last两种工作流程中切换，并通过缓帧技术将组内工作流程并行化处理。通过动态绘制组之间的第一层并行绘制流水线和组内的第二层并行绘制流水线，整个并行绘制系统以复式嵌套并行绘制流水线方式完成绘制任务，提高并行图形绘制系统的绘制性能。
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公开(公告)号：CN115937926A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211265533.3
申请日：2022-10-17
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的表情识别方法，包含以下步骤：S1:对表情图片进行可调节滤波处理。S2:通过肤色自适应灰度化对滤波后的表情图像进行灰度处理。S3:将灰度化处理后的表情图片进行低衰减插值处理。S4:将处理好的表情图像划分为训练集和数据集。S5:通过训练集和数据集对搭建好的用于表情识别的卷积神经网络模型进行训练。本发明的基于卷积神经网络的表情识别方法，采用深度学习中的网络对图像具有较好的提取特征的能力，从而避免了人工提取特征的繁琐，而深度学习除了预测外，还扮演着特征工程的角色，从而省去了人工提取特征的步骤。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN104935832A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510151211.X
申请日：2015-03-31
Applicant: 浙江工商大学
IPC: H04N5/272
Abstract: 本发明公开了针对带深度信息的视频抠像方法，包括计算每帧图像的三分图；对视频进行分段，使每个视频分段内的帧间保持连贯；获得各帧的未知区域内各像素最优的前景和透明度估算值；获得该视频分段中所有未知区域内像素的全局优化解；完成整段视频的抠像处理。本发明适合于对具有帧间连贯性的视频序列进行快速高效的前景目标提取，能够保持视频抠像的时空一致性，减少闪烁和视觉突变，提高了抠像计算效率。
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公开(公告)号：CN101739226A
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200910155355.7
申请日：2009-12-21
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明公开了一种基于节点迁移的并行图形绘制负载平衡算法，它适用于支持多屏拼接显示的PC集群环境。由于最终显示区域由多个显示屏幕构成，传统基于屏幕图像空间划分的负载平衡算法受到制约。本发明基于节点迁移的负载平衡算法针对此类最终显示区域的划分基本固定的应用而设计，每个显示屏幕设定对应的动态绘制组，通过调整动态绘制组的计算能力来适应各显示屏幕区域内负载的变化，以此达到良好的负载平衡效果。
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