“邵艳利”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果40个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]卡环式前驱动桥壳总成-CN201810380672.8有效
发明人：李云超;罗容;邵艳利;张逊 -专利权人：重庆卡福汽车制动转向系统有限公司
申请日： 2018-04-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： B60B35/16 文献下载
摘要：本发明申请属于皮卡车驱动桥壳技术领域，具体公开了一种卡环式前驱动桥壳总成，包括前驱动桥壳和卡环，所述卡环上加工有卡簧槽；所述前驱动桥壳上设有内孔，前驱动桥壳的一端设有与内孔同轴设置的轴孔，所述卡环外部的一端通过压力压入轴孔内。与现有技术相比，本前驱动桥壳总成加工难度小、生产成本低，适用性能广泛。
卡环驱动总成

[发明专利]基于注意力机制的时空连接增强3DCNN交通预测方法-CN202110801710.4有效
发明人：王兴起;赵一鸣;邵艳利;方景龙;魏丹;陈滨 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的时空连接增强3DCNN交通预测方法，本发明设计了由周期组件、趋势组件和近期组件组成的时空连接增强3DCNN模型框架，周期组件和趋势组件用于提取时间间隔较远的交通流数据的时空特征，近期组件用于提取近期数据的时空特征并进一步学习另外两个组件提取的信息以提高预测精度；在传统注意力机制时空维度基础上考虑通道维度，构建时空影响注意力模块来捕获时空特征的影响程度，达到量化时空异质性进而提高预测精度的目的；将多注意力模块连接，低层模块得到信息对高层模块可见度变高。本发明进一步提高交通流数据的预测精度。
基于注意力机制时空连接增强 dcnn 交通预测方法

[发明专利]基于BERT和BILSTM的重复缺陷报告检测方法-CN202310718582.6在审
发明人： 邵艳利;霍佳敏;王兴起;方景龙;魏丹;陈滨 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于BERT和BILSTM的重复缺陷报告检测方法。首先，使用BERT的词嵌入法将缺陷报告的文本信息映射成高维特征向量，捕获文本的深层语义信息。然后，将BERT模型输出的单词嵌入向量输入到BILSTM中，捕获时序信息，得到文本的高级特征表示。通过BERT的位置编码可以解决同样的词语，排列位置不同，语义可能不同的问题，而多头注意力机制扩展了模型关注不同位置的能力，BILSTM则可以更好的捕捉双向的语义依赖，在提取词的语义信息时更好的结合上下文。最后，采用MLP分类器来预测缺陷报告是否重复。实验结果表明该方法能够进一步提升重复缺陷报告检测的准确率。
基于 bert bilstm 重复缺陷报告检测方法

[发明专利]一种面向软件缺陷预测的加权朴素贝叶斯方法-CN201910700517.4有效
发明人：王兴起;王赛;魏丹;陈滨;邵艳利;王大全 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-07-31 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向软件缺陷预测的加权朴素贝叶斯方法，现有技术中朴素贝叶斯方法没有考虑到训练集数据与测试集数据之间的相似性对预测结果的影响。已有的朴素贝叶斯的改进方法没有考虑到某一特征值在该特征属性中所占的概率大小的影响，所计算的相似性不够准确，因此对样本权重计算不够精确，会影响分类效果的准确性。本发明所提出的一种面向软件缺陷预测的加权朴素贝叶斯方法能够根据训练集样本与测试集样本的相似度为训练集样本加权，并且能够考虑到某一特征值在该特征属性中所占的概率大小的影响。因此，本发明可以提高朴素贝叶斯的预测性能。
一种面向软件缺陷预测加权朴素贝叶斯方法

[发明专利]探测器月面任务规划路径的验证方法、装置-CN202310266294.1在审
发明人：裴照宇;康焱;邵艳利;付中梁;梁德栋 -专利权人：深空探测实验室;探月与航天工程中心;苏州同元软控信息技术有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：一种探测器月面任务规划路径的验证方法、装置，所述方法包括：获取月面任务对应的规划路径、探测器装置仿真实例、以及月球环境数据；其中，所述探测器装置仿真实例是探测器装置仿真模型基于所述月面任务而输出的；输入所述探测器装置仿真实例、所述规划路径、以及所述月球环境数据至探测任务仿真模型，获得所述探测任务仿真模型输出的关于所述规划路径的验证结果。本发明能够快速自动仿真出探测器装置仿真实例，并且通过针对不同的月面任务，使用不同粒度的基础单元，降低了仿真计算负荷。
探测器任务规划路径验证方法装置

[发明专利]一种基于深度Retinex的低光图像增强方法-CN202310155602.3有效
发明人：陈滨;杨剑豪;邵艳利;魏丹;王兴起 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度Retinex的低光图像增强方法，该方法根据Retinex理论，利用层分解网络将低光、正常光图像分解为反射图像和照度图像；然后，将低光照度图像和低光反射率图像作为反射率恢复网络的输入，学习低光反射图像到正常光反射图像的映射，得到反射率恢复图像。接着，将低光照度图像作为照度调节网络的输入，学习低光照度图像到正常光照度图像的映射，得到照度增强图像。然后融合反射率恢复图像和照度增强图像，得到初步增强图像；最后使用感知强化网络学习初步增强图像到正常光图像的映射，得到最终增强图像。本方法可以有效地恢复输入图像的纹理细节和增强色彩信息，使图像的亮度分布更加自然，并且具备更低的噪声。
一种基于深度 retinex 图像增强方法

[发明专利]一种Bug修复后网站后端的检验方法及其装置-CN202310210845.2在审
发明人：王兴起;周旋;邵艳利;方景龙;魏丹 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开一种Bug修复后网站后端的检验方法及其装置。对Bug修复后的网站后端代码寻找最大可疑度snapshot，识别过拟合补丁并对过拟合补丁进行分类。通过的测试用例在bug程序和正确补丁程序的程序动态行为是相同的，失败的测试用例在bug程序和正确补丁程序的程序动态行为是不同的。从bug程序和测试集中构造导致程序发生错误的snapshot，从补丁程序中读取相同的snapshot，根据snapshot的值是否随着使用补丁而变化来判断补丁是否过拟合。本发明从程序不变量和程序表达式的角度重新诠释了补丁相似性，提出了一种用于计算补丁相似性的五元组表示方法，用于自动补丁生成的过拟合补丁识别与细分。
一种 bug 修复网站后端检验方法及其装置

[发明专利]一种基于改进U-net的患者脑室图像分割方法-CN202310255948.0在审
发明人：孙嘉壕;邵艳利 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进U‑net的患者脑室图像分割方法，本发明对经典的U‑net分割模型进行改进，在其基础上采用编码器‑解码器结构，解码器部分用亚像素卷积代替反卷积操作亚像素卷积的插值点综合了其周围点的信息，在实现小矩阵到大矩阵映射的同时最大限度的利用且丰富了图像信息。其次，在构建完模型之后，为了解决厚层图像分割较难，准确率不高而导致临床应用困难的问题，设计了用未标记薄层图像约束厚层图像的损失函数，通过最小化两者差异，提高了厚层图像分割精度。
一种基于改进 net 患者脑室图像分割方法

[发明专利]一种面向软件缺陷预测的类不平衡处理方法-CN202310204180.4在审
发明人：魏丹;何梁勇;王兴起;邵艳利;陈滨 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向软件缺陷预测的类不平衡处理方法，采用两阶段处理。第一阶段执行通过分层过采样操作，利用K‑近邻和K‑均值对预处理后的缺陷数据集进行分层操作，使同层中的缺陷类具有类似的空间分布信息，并且其周围可利用的空间范围缩小，最后对分层后的每种缺陷类进行基于主成分分析空间映射的非线性过采样，以适当提升缺陷类样本数量，从数据层面初步改善了类不平衡问题。第二阶段对采样后的整体样本使用基于集成学习的双向渐变代价提升策略，引入两种渐变代价因子，分别抑制两种误分类错误的发生，即缺陷类预测为无缺陷类以及无缺陷类预测为缺陷类，从算法层面进一步处理类不平衡问题，以提升模型的整体预测性能。
一种面向软件缺陷预测不平衡处理方法

[发明专利]一种基于改进U-Net模型的遥感建筑物影像提取方法-CN202310154107.0有效
发明人： 邵艳利;黎鑫;王兴起;魏丹;陈滨;方景龙 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于改进U‑Net模型的遥感建筑物影像提取方法。使用U‑Net模型作为骨干网络，在模型的跳跃连接阶段，加入协调注意力门控模块，以更好定位建筑物主体信息并有效整合不同级别语义信息。在模型的桥梁连接部分，引入了高效连续金字塔模块，使用分组的小尺度空洞卷积进行特征提取，并在组内进行特征分层叠加，强化了模型对于捕获建筑物主体间可能存在的空间上下文关系的能力。在模型的解码器部分，引入双向联级深度监督模块，按照从深到浅和从浅到深两个方向依次融合相邻解码器阶段所得的预测图，以实现对不同网络层特定监督，有效提升了模型的多尺度建筑物主体提取能力。
一种基于改进 net 模型遥感建筑物影像提取方法

[发明专利]基于图卷积网络的轻量化三维CAD模型分类与检索的方法-CN202310265514.9在审
发明人：侯钧皓;秦飞巍;邵艳利;陈一飞 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图卷积网络的轻量化三维CAD模型分类与检索的方法，S1、构建一个三维CAD模型数据集；S2、对三维CAD模型数据集进行数据预处理与特征抽取，进而得到几何信息和拓扑信息，并将抽取的几何信息和拓扑信息转换为以图结构表示的三维模型描述符；S3、构建图卷积网络FuS‑GCN，根据图卷积网络FuS‑GCN，以三维模型描述符为输入指导三维CAD模型分类与检索，得到全局特征向量，S4、全局特征向量作为输入通过一个全连接层获得分类结果；S5、将由图卷积网络FuS‑GCN和全连接层组成的分类检索模型运用于数据集进行训练测试。该方法基于B‑rep图设计了名为FuS‑GCN的轻量化融合自注意力GCNs框架，用以聚合拓扑几何特征，实现了CAD模型的分类与检索。
基于图卷网络量化三维 cad 模型分类检索方法

[发明专利]一种空间和通道加权和动态非对称卷积的物体识别方法-CN202211689883.2在审
发明人：陈滨;王秦科;邵艳利;魏丹;王兴起;方景龙 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种空间和通道加权和动态非对称卷积的物体识别方法，本发明通过提出的非对称卷积组对平方卷积进行重构，加强卷积局部信息与全局信息的内在联系，使得网络获得3个不同卷积部位的特征，增强模型学习能力。其中，非对称卷积组针对平方卷积的骨干部分进行重构，增加卷积对局部显著特征的捕获。这种局部显著信息能够帮助模型更好的获得物体特征上下文语义信息，提高模型对物体识别准确率。
一种空间通道加权动态对称卷积物体识别方法

[发明专利]一种基于双向连接的图像情感分析方法-CN202211689872.4在审
发明人：王兴起;何金义;邵艳利;魏丹;陈滨;方景龙 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向连接的图像情感分析方法。本发明主要考虑扩充特征提取模型的宽度取代深度堆叠来提升深度神经网络在视觉情感分析领域对情感这一抽象目标的适应性。本发明采用双向特征连接的方式，首先对训练集进行数据增强扩充样本容量，然后采用横向连接深度特征提取网络扩充特征提取网络宽度，然后采用类特征金字塔的纵向特征连接方式提高模型特征提取能力，最后使用分类网络得到情感分类结果，成功弥补了图像情感分析中深度神经网络对情感这一抽象目标的识别过充分的缺陷，进一步提高视觉情感分析的准确率。
一种基于双向连接图像情感分析方法

[发明专利]一种利用线标注的弱监督阴影检测方法-CN202211739474.9在审
发明人：周凯;邵艳利;方景龙;魏丹 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用线标注的弱监督阴影检测方法。本发明首先用线重新标注两个现有的基准数据集，命名为S‑SBU和S‑ISTD；设计一个基于Transformer的阴影检测网络来捕获显著的上下文信息交互，并提出一个边缘导向的多任务学习框架，以产生具有丰富结构的中间和主要预测。通过融合这两个互补的预测，得到一个边缘保留的精细阴影图；还引入一个特征导向的语义感知损失来克服复杂场景干扰，使模型能够使用更高层次的语义信息来感知阴影和非阴影区域。本发明可以从线标注的弱监督学习中获得高质量的阴影预测图。在三个基准数据集上的实验结果表明，与全监督的最先进方法相比，本方法获得了具有竞争力的性能。
一种利用标注监督阴影检测方法

[发明专利]一种基于动态对齐及光照感知卷积的阴影去除方法-CN202211610576.0在审
发明人：陈滨;戴佳莱;邵艳利;魏丹;王兴起 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态对齐及光照感知卷积的阴影去除方法，本发明为减少unet网络参数量在unet网络解码器部分去除转置卷积操作，而在unet结构解码器部分使用本文设计的DAIC结合双线性插值上采样方法，实现在最终误差基本保持不变的基础上，简化网络，将网络参数量减少到原来的62％；本方法设计FAM用于对齐特征，能够解决经过一系列下采样而产生偏移的特征，经过对齐后的特征更有助于图像修复工作的进行；本方法设计DWM用于生成动态卷积参数，能够根据不同光线变化生成相应卷积权重，更好的针对阴影样本进行去阴影操作。
一种基于动态对齐光照感知卷积阴影去除方法

1
2
3
下一页»
尾页
共 40 条