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[发明专利]一种高动态环境下的激光惯性SLAM方法-CN202310827403.2在审
发明人：王铮;吴伟壮;赵燕伟;屠杭垚;魏金岭 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本发明提出一种高动态环境下的激光惯性SLAM方法，包括：分别对IMU数据和激光点云数据进行初始化，并构建局部地图；分别构建当前激光帧点云和局部地图点云的伪栅格；比较当前激光帧点云和局部地图点云对应的所述伪栅格，获取潜在的动态点集合，遍历所述动态点集合，去除所述局部地图中的动态点；对所述局部地图中的剩余点云进行优化；将激光帧中的点云和优化后的局部地图中的点云进行配准，利用激光观测的点面和点线残差进行位姿估计，生成仅包含静态点的点云地图。本发明能够同时提高SLAM在动态环境下定位的准确率以及剔除激光帧中的动态点从而构建静态的点云地图。
一种动态环境激光惯性 slam 方法

[发明专利]一种基于深度学习的双臂协作抓取方法-CN202110943699.5有效
发明人：王万良;钱宇彤;尤文波;屠杭垚;陈嘉诚;潘杰;赵燕伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的双臂协作抓取方法，包括首先构建右臂抓取检测模型，通过数据集训练，来让模型达到识别未知物体的抓取位置的效果；通过在抓取检测模型的基础上加入通道剪枝训练，来得到一个轻量的左臂遮挡检测模型，大大加快检测速度；用相机采集操作画面，对图像进行尺寸上的变化和预处理，以便模型更好的操作；最后将检测到的信息按照一定逻辑通过ROS系统与机器人进行通信，以实现清除遮挡物、抓取物体的操作。本发明将深度学习与双臂协作的思想带入到非结构化的物体抓取中，提高了抓取的效率。同时由剪枝训练得到轻量级左臂遮挡检测模型，更进一步加快了操作的速度。
一种基于深度学习双臂协作抓取方法

[发明专利]一种基于多通道协同胶囊网络的结肠癌病理学图像分类方法-CN201911396915.8有效
发明人：王万良;李存发;屠杭垚 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：一种基于多通道协同胶囊网络的结肠癌病理学图像分类方法，利用胶囊网络的动态路由机制构建网络模型，在特征提取层利用多输入特征融合方式进行图片的特征提取，并在胶囊层并行多个通道来加速训练，然后利用margin loss损失函数对模型进行训练。本发明有效的克服了传统卷积神经网络技术在训练过程中空间信息丢失、不具有旋转、平移不变性等问题，并利用特征融合提高了模型的泛化能力，胶囊层允许通道间协同合作加速训练，能够有效的节约时间成本，减少网络的参数，使网络训练更加的高效的网络。
一种基于通道协同胶囊网络结肠癌病理学图像分类方法

[发明专利]一种基于Hadoop的小水电分布式差分进化调度方法-CN201911277513.6有效
发明人：王万良;骆俊锦;吴菲;王宇乐;屠杭垚;李国庆;赵燕伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：基于Hadoop的小水电分布式差分进化调度方法，包括：步骤1：建立以发电量最大为目标的数学模型；目标函数设置为小水电站群内n个水电站发电量之和的最大值；步骤2：编码及初始化：要对这n个水电站调度周期内的引用流量进行综合调度，需将其作为一个整体，每个个体由该小水电群T时段内的引用流量值组成，即一个T*n维的数组；步骤3:进化操作，包括：变异操作、交叉操作、选择操作；步骤4:实现分布式计算：采用子种群的概念，以Hadoop平台的编程框架MapReduce为依托，首先对一定数量个体组成的父种群进行初始化，然后将该初始种群划分为一定数量的、相对独立的子种群，每个子种群独立进化，最后汇总所有子种群，筛选出最优个体。
一种基于 hadoop 小水电分布式进化调度方法

[发明专利]一种结合大气散射模型的生成对抗网络去雾方法和系统-CN202110907658.0在审
发明人：王万良;钱宇彤;屠杭垚;吴菲;陈嘉诚;沈豪鑫 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种结合大气散射模型的生成对抗网络去雾方法，包括：S1：构建结合大气散射模型和双解码器的生成器；S2：计算原图和假图之间的距离，训练生成器的能力；S3：将输入的图像随机裁剪成Patch块,进行真伪判断,得到结果真伪矩阵后计算平均值,得到最终输出值；S4：提出反向学习PatchGAN结构；S5：当裁剪Patch块时,同时裁剪Patch块的反向块；S6：在原网络上进行生成器、判别器、损失函数的改进；S7：先将有雾图像集输入进生成网络中,将生成网络生成的无雾图像与现实中无雾图像同时输入判别网络中,判别真假,反复进行网络训练,得到生成对抗网络模型,最后在模型中输入测试图像,得到所需要的无雾图像。本发明还包括一种结合大气散射模型的生成对抗网络去雾的系统。
一种结合大气散射模型生成对抗网络方法系统

[发明专利]基于最优二元交换的服务器优化调度方法-CN201910156368.X有效
发明人：王万良;臧泽林;陈国棋;赵燕伟;屠杭垚;吴菲 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-03-01 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明的基于最优二元交换的服务器优化调度方法，包括如下步骤：步骤1.使用下线预估算法对最优情况进行估计，得到相应机器数和分数；步骤2.选取按照机器能力进行排序后前Nm个机器，Mc＝Ms[：Nm]；步骤3.使用最优二元交换方法对服务器的调度方案进行优化。本发明的优点是：能够快速有效的获得大规模服务器调度问题的调度方案。
基于最优二元交换服务器优化调度方法

[发明专利]一种基于群智能算法的肌肉电信号通道组合优化方法-CN201910154588.9有效
发明人：王万良;屠杭垚;王铮;臧泽林;陈国棋;介婧;赵燕伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-03-01 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于群智能算法的肌肉电信号通道组合优化方法，包括如下步骤：步骤一，采集各个通道的数据，并对数据进行预处理，步骤二需要对通道数量以及特征进行选取，步骤三，建立精度确立方法，进行精度预算。步骤四，将步骤三得到的精度利用蚁群算法进行计算，得到最优精度。发明通过启发式算法，对复杂的NP问题进行较为精准的求解，并且大大降低了训练时间。并得到优化后通道的选择。
一种基于智能算法肌肉电信号通道组合优化方法

[发明专利]一种铁皮石斛生长环境预测方法-CN201711282227.X有效
发明人：丁金婷;谢翻翻;屠杭垚 -专利权人：浙江大学城市学院
申请日： 2017-12-07 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种铁皮石斛生长环境预测方法，包括生长环境预测模型和改进的BP神经网络的步骤，其中生长环境预测模型包括对获得的参数作归一化处理，使神经网络对样本具有很好的拟合性，改进的BP神经网络的步骤包括一级模糊控制器对输入误差信号e(n)处理和二级模糊控制器对输入误差变化率进行处理。本发明的有益效果是：本发明提供了一种改进的BP神经网络算法用于植物生长环境预测,改进的BP神经网络克服了传统BP神经网络收敛速度慢的缺陷，同时改变步长，从而利用模糊控制根据生长环境做出自适应变步长,提高了收敛速度。
一种铁皮石斛生长环境预测方法

[发明专利]一种基于多目标的表面肌电信号分类方法-CN201910148991.0有效
发明人：王万良;陈国棋;王铮;臧泽林;屠杭垚;陈宏峰;赵燕伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于多目标的表面肌电信号分类方法，包括：对通道、特征使用进行限制，在减少通道与特征的数目以便降低成本的同时，保证高效的识别效率，并防止不同动作识别率差别过大，从而建立含有四个目标的多目标问题。最后使用基于分解的多目标优化算法求解最优Pareto前沿解。使用单目标规划对肌电信号进行优化，容易忽略成本、动作识别不均匀等因素，本发明使用多目标规划对肌电信号进行建模，可以很好地避免这些问题；使用较少的特征、通道能够降低计算量，减少硬件、运算成本，加快对肌电信号的识别，做到实时性，为将来能够操控假肢完成预设动作打下良好基础。
一种基于多目标表面电信号分类方法

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