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[发明专利]基于双流Vision Transformer的微表情序列识别方法-CN202310062839.7在审
发明人： 周文晖;豆孝龙;祝浩男;张桦;戴国骏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于双流VisionTransformer的微表情序列识别方法；首先获取连续时间内的多张微表情图像，对微表情序列图像进行预处理，得到预处理后的微表情序列图像和光流图像；通过TS‑ViT模块，获得每张光流图像和对应微表情图像的融合特征；再通过时间注意力机制模块学习连续帧的时空特征，然后进行特征融合得到新的特征向量序列；将新的特征向量序列输入到Bi‑LSTM学习微表情序列时间维度上的前向和后向的依赖关系，最后输出微表情识别结果。本发明解决了微表情数据集数据量偏少导致网络训练欠拟合的问题。
基于双流 vision transformer 表情序列识别方法

[发明专利]一种基于注意力引导张量网络的想象语音分类方法及系统-CN202310580969.X在审
发明人：孔万增;李昌盛;周文晖;王宇涵;莫良言;金宣妤 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G10L15/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于注意力引导张量网络的想象语音分类方法及系统。获取意念想象语音脑电数据，以及其对应的标签label；对上述意念想象语音脑电数据进行数据增强，构建训练数据集；构建注意力引导张量网络，利用数据集中的数据增强后训练集进行训练，并采用数据集中未增强的测试集进行测试；利用训练并验证好的注意力引导张量网络实现脑电的想象语音分类。本发明方法将数据增强以及注意力机制的分类标识位引导的张量网络技术结合起来，实现高精度的想象语音脑电分类性能。
一种基于注意力引导张量网络想象语音分类方法系统

[发明专利]一种基于语义分割和自训练的夜间图片领域自适应方法-CN202310522697.8在审
发明人：黄凡丁;周文晖;张桦 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义分割和自训练的夜间图片领域自适应方法。本发明包括步骤1：源域图像有监督指导学生模型；步骤2：在源域标签中进行稀有类抽样；步骤3：源域渐进域混合目标域白天和目标域黑夜；步骤4：源域和目标域在输出级别对齐；步骤5：集成不同因素教师知识以迭代学生模型；步骤6：重复步骤1～步骤5的若干次进行迭代。本发明缓解了传统的自训练中存在的噪声信号监督造成的确认偏差问题，利用多个教师模型专门对学生模型指导，使得知识迁移更加平滑；引入教师知识‑学生反馈机制提高模型抗干扰能力，闭环系统训练更鲁棒的学生模型。本发明使用轻量简便，不需要额外的风格迁移网络。
一种基于语义分割训练夜间图片领域自适应方法

[发明专利]面向医疗数据的深度卷积模糊神经网络及其训练方法-CN202310431951.3在审
发明人： 周文晖;刘晓敏;何丽莉;李熙铭;白洪涛 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向医疗数据的深度卷积模糊神经网络及其训练方法，包括基于深度卷积模糊神经网络的医疗数据可解释性预测模型(IP‑DCFNN)IP‑DCFNN由三个部分组成：模糊逻辑前件部分：模糊逻辑前件部分提取输入数据，输入数据通过模糊逻辑前件部分中的隶属函数的运算从数值转化为一组对于模糊语言标量的隶属度值；深度卷积计算部分：深度卷积部分提取输入规则权重中的隐藏特征，并将隐藏层权重转换为高纬度信息表示；模糊结果表示部分：模糊结果表示部分是用来处理模糊推理中去模糊化的过程。本发明涉及计算机技术技术领域，本发明所述的IP‑DCFNN在模糊推理系统的基础上加入深度卷积神经网络的理念来达到针对医疗数据的可解释性预测能力。
面向医疗数据深度卷积模糊神经网络及其训练方法

[发明专利]一种基于Swin Transformer的小篆识别方法-CN202310198895.3在审
发明人： 周文晖;刘金宇;汪启明;张瑞天;张桦;戴国骏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SwinTransformer的小篆识别方法。本发明选用小篆图片及其对应的繁体字图片作为模型的输入，经过预处理操作后的小篆图片首先被送入到基于SwinTransformer搭建的编码器E中，编码得到图片全局特征；随后网络采用一种并行三分支结构：繁体图片生成分支、小篆图片生成分支、小篆预测分支。本发明使用Swin‑Transformer模块取代传统识别模型编码器，Swin‑Transformer的W‑MSA机制以及SW‑MSA机制提高了图片全局特征提取能力，使得模块能够完成小篆识别这样的高难度任务，并且能够实现将小篆图片转换为繁体字图片的功能。
一种基于 swin transformer 小篆识别方法

[发明专利]一种基于视觉检测的正步训练动作要领评估方法-CN202310090465.X在审
发明人：周红春;周文晖;高庆阳;申兴发 -专利权人：杭州浩聚科技有限公司;杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉检测的正步训练动作要领评估方法。本发明步骤：步骤S1：多机位部署及标定；步骤S2：人体区域提取及相机切换；步骤S3：人体关键点提取；步骤S4：人体各部分姿态计算；步骤S5：人体动作姿态评分。本发明通过人体正步图片或视频，分析出人体各关键部位的位姿数据，如肩、肘、膝、踝关节等部位的姿态信息，以用于判断正步训练时各项分解动作是否符合标准，提高训练效率。本系统具有操作简单，评测精确，性能优良等优点。
一种基于视觉检测正步训练动作要领评估方法

[发明专利]一种基于无监督深度学习的光场深度估计方法-CN202010581570.X有效
发明人： 周文晖;燕雨祥;洪勇杰;张桦;戴国骏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无监督深度学习的光场深度估计方法。本发明设计了无监督损失函数；同时从光场图像中提取一组3×3排列的子光圈图像作为光场深度估计网络的输入，输出中心子光圈图像的视差图，实现端到端的训练。步骤S1.准备光场数据集，制作训练集和测试集；步骤S2.搭建无监督光场深度估计网络；步骤S3.设计无监督光场深度估计损失函数；步骤S4.使用训练集训练无监督光场深度估计网络；本发明通过使用本发明自主搭建的网络结构以及损失函数，在海德堡图像处理实验室提供的4D光场数据集评测网站上，可以获得优于其它无监督深度估计方法的精度。
一种基于监督深度学习估计方法

[发明专利]一种基于深度学习的光场视频时间-角度超分辨率网络-CN202310214716.0在审
发明人： 周文晖;张昊;瞿年;张桦;戴国骏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的光场视频时间‑角度超分辨率网络。本发明步骤如下：1、假设输入为低角度分辨率宏像素形式的光场图像以合成中间帧低角度分辨率的宏像素形式的光场图像为目标，设计时间超分辨率模块；2、对时间超分辨率模块的输出结果进行角度超分辨率运算，最终得到角度超分辨率运算后的宏像素形式的光场图像本发明设计了一种角度独立的通道注意力机制代替光流预测模块来更好地完成前后帧像素的过滤与融合。
一种基于深度学习视频时间角度分辨率网络

[发明专利]一种基于计算机视觉的颅脑手术虚拟导航系统-CN202310198898.7在审
发明人： 周文晖;高庆阳;张昊;瞿年;张桦;戴国骏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于计算机视觉的颅脑手术虚拟导航系统。本发明包括如下步骤：1：获取患者的面部三维可见光点云数据；2：获取患者的面部三维CT点云数据；3：采用可见光和CT点云配准方法，估计旋转和平移矩阵；4：基于棋盘格检测的颅钻追踪。本发明利用VTK框架和CT数据进行人的头颅的三维重建，然后获取模型脸部数据，再使用RGBD相机进行人脸识别，获取人脸点云数据，利用三维重建的的人脸数据与人脸识别获取的点云数据进行配准，解决病灶位置的坐标转换问题。针对颅钻在手术过程中的实时检测和导航，采用将棋盘格镶嵌在颅钻上，利用RGBD对其进行定位和实时追踪，以便准确的切除肿瘤从而完成开颅手术。本发明操作简单、评测精确、性能优良。
一种基于计算机视觉颅脑手术虚拟导航系统

[发明专利]一种基于Transformer的光场极线几何图像视差估计方法-CN202310105817.4在审
发明人： 周文晖;闫正茂;钟林;瞿年;张桦;戴国骏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的光场极线几何图像视差估计方法。该方法设计了一种具有空间一致性信息保持的EpiFormer网络结构；该方法从0°、45°、90°、135°四个方向提取EPI图像块，并且每个方向提取三个相邻的EPI图像块，共12个EPI图像块作为EpiFormer网络结构的输入，输出为中心像素的视差值，通过把光场中心子光圈所有像素估计的视差值拼接起来，从而得到对应的光场视差图。本发明基于Transformer的方法，有效的建模EPI图像块中像素与像素之间的关联，同时添加了空间信息，缓解了遮挡带来的影响，同时也能得到更精确的像素匹配。
一种基于 transformer 光场极线几何图像视差估计方法

[发明专利]一种基于隐式对极几何函数的光场连续角度域表示方法-CN202310059328.X在审
发明人： 周文晖;纵榜诚;钟林;汪启明;张桦;戴国骏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-01-20 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐式对极几何函数的光场连续角度域表示方法。首先构建光场对极几何图像数据集；然后构建整体光场角度超分辨率网络，包括空间‑角度特征提取网络和局部隐式对极几何函数超分网络；再为整体光场角度超分辨率网络设计损失函数；为整体光场角度超分辨率网络定义一种水平方向与垂直方向分治的训练策略，进行水平‑垂直混合训练；最后利用训练好的整体光场角度超分辨率网络，采用三阶段拆分‑组合策略实现光场角度超分辨率。本发明提出了一种分治的学习机制以保证训练的有效性与光场的几何一致性。本发明的方法可以达到相似或更好的效果，可以实现更高倍率的角度超分辨率，并且高倍率仍然有很好的重建效果。
一种基于几何函数连续角度表示方法

[发明专利]一种光场图像的质量检测方法-CN202211603785.2在审
发明人：付炜;申兴发;周文晖 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种光场图像的质量检测方法；该方法如下：1、对被测光场图像进行分解，得到子孔径图像序列。2、将子孔径图像序列进行两两配对，得到多个左右视图对；每个左右视图对均生成一个光场三维视图。3、构建用于质量评估的神经网络；并使用神经网络生成被测光场图像的质量分数S。本发明综合了光场图像的图像观感体验与图像可识别度这两项指标，能够准确分析光场图像的质量。
一种图像质量检测方法

[发明专利]一种基于变分法和遮挡互补的光场流估计方法-CN201811395639.9有效
发明人：林丽莉;曹露;周文晖;马慧彪 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分法和遮挡互补的光场流估计方法。该方法基于变分法的光流算法，创造性地把光场深度参数直接代入光流计算公式中，从而建立一种变分光场流模型即光场的深度流模型并对多帧子光圈图像进行光场流估计。并且利用超松弛(SOR)迭代求出光场流，提高了算法的效率。同时，利用多分辨率光场流计算(包括金字塔构建和光场流逐层计算)，对所得结果进行进一步的优化，在降低了算法复杂度的同时，提高了光场图像深度估计的精度。本发明利用图像变换和光场子光圈阵列的遮挡互补特点得到一系列的初始光场流，最后对其结果进行平均值优化即获得最终的光场流。
一种基于变分法遮挡互补光场流估计方法

[发明专利]园林工具BLDC电机控制器测试工装及其使用方法-CN202111424850.0在审
发明人：丁扬扬;田小刚;吴梦芸;周文晖 -专利权人：中科芯集成电路有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及BLDC电机控制器技术领域，具体涉及园林工具BLDC电机控制器测试工装及其使用方法，包括：工装盒体、触摸显示屏、电源数字显示屏、单包CS/DA测试模块、串口通信模块、便携式把手、双包PWM（脉冲宽度调制）测试模块、双包NTC（负温度系数）测试模块、放电模块、程序烧写模块、NTC设置模块、上电指示灯、高低速指示灯、功能模块、调速模块、电源开关按钮、电源接线口、线束接线口和测试设备放置处；大大提高电机控制器测试自动化程度的同时节省制作材料，降低制作测试工装成本，可广泛应用于园林工具电机控制器生产测试环节，并大大提高工作效率。
园林工具 bldc 电机控制器测试工装及其使用方法

[发明专利]面向小扰动带限图信号的采样集的最优分配方法-CN202110475649.9有效
发明人：王保云;周文晖 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： H04N19/132 文献下载
摘要：本发明是一种面向小扰动带限图信号的采样集的最优分配方法，包括如下步骤：S1，由N个节点V与一组ε个边组成的无向图G，描述图的拓扑；S2，定义一个信号x在无向图G上映射：V→R，将每个节点与一个实数联系起来；S3，导出微扰特征值或特征向量对的近似封闭表达式；S4，对拓扑不确定性下的图信号分析；S5，对采样集量化，并对采样图信号重构；S6，基于贪婪算法的节点速率分配，实现对采样集的最优速率分配。本发明使量化信号值的信号恢复误差最小化。实验结果表明，所提出的解决方案总能获得比均匀速率分配更好的性能。
面向扰动带限图信号采样最优分配方法

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