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[发明专利]一种适用于电子助视器的含多种字体颜色图像的变色方法-CN202310720196.0在审
发明人： 郑雅羽;袁伟荣;方振;王志伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-06-18 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明涉及一种适用于电子助视器的含多种字体颜色图像的变色方法，获取原始图像，分离原始图像中的ROI区域和非ROI区域，对每个ROI区域和非ROI区域区分文字和背景颜色，并对每个ROI区域和非ROI区域进行分类，对分类后的ROI区域进行区域合并，变色处理，得到变色后的图像。本发明通过特殊的图像处理策略，实现对含有多种字体颜色图像分割并做变色增强处理，变色后的文字易于识别，以电子助视器为载体，解决低视力人群面对信息庞杂的含有多种字体颜色图像而无法在短时间内获取重要信息的问题。
一种适用于电子助视器多种字体颜色图像变色方法

[发明专利]一种面向视障人群的图像信息提取和显示的方法-CN202310721118.2在审
发明人： 郑雅羽;梅骏;袁伟荣;方振 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-06-18 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向视障人群的图像信息提取和显示的方法，将视频场景分割，提取每个场景中的关键帧，获得视频帧Fi的实例对象的掩膜区域，分割得到m张包含对应实例对象的图片，记录每个实例对象的置信度或分数，检测视频帧Fi的视觉显著性，将图片转换为二值图后再转换为触觉图；减少二值图细节，获得实例对象对应的不同等级的触觉图；基于预设的时间模型计算触觉图需要的触摸时间；基于触摸时间，结合视频帧Fi场景中的时间点，选择视频帧Fi中需要显示的触觉图及其在视频中的显示时间点。本发明可以帮助用户从视频中提取触觉图片，并根据用户摸读触觉图片所需要的时间，为用户挑选合适的触觉图和显示时间，提高无障碍视频的阅读和理解效率。
一种面向人群图像信息提取显示方法

[发明专利]一种适用于盲文点显器的单行盲文自动换行显示方法-CN202310723256.4在审
发明人： 郑雅羽;方振;王志伟;梅骏;袁伟荣 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-06-18 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G09B21/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种适用于盲文点显器的单行盲文自动换行显示方法，初始化传感器，读取传感器的数据，由主控制模块获得传感器的位置信息并转化为I/O口高低电平信息，生成有效二进制数，记录C组有效数据；处理记录的有效数据，根据处理的结果推断实际触摸的位置及辅助触摸位置；完成对初始位置及末尾位置的触摸，将记录的C组有效数据以或操作生成二进制数据，若二进制数据状态位全为1，盲文行进行换行。本发明提出基于传感器的触摸位置定位方法，通过判断不同位置传感器读数变化以确定用户摸读手指位置，当完成当前行阅读后自动换行，有效提高用户阅读的速度和阅读灵活性流畅感；通过阅读功能智能化，减少按键复杂操作，提高盲人用户的阅读体验。
一种适用于盲文点显器单行自动换行显示方法

[发明专利]一种适配手语重打处理的手语识别系统-CN202310557695.2在审
发明人： 郑雅羽;姚沈;张子涵 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种适配手语重打处理的手语识别系统，包括主机，配合主机设有至少2个屏幕；配合其中1个屏幕设有采集组件和调节组件；配合屏幕、采集组件和调节组件设有控制单元，以词语级手语连续翻译模式和语句级手语连续翻译模式进行手语重打处理，词语级手语连续翻译模式对需要重新表达内容的句子整句替换，语句级手语连续翻译模式切分需要重新表达内容的句子，保留一部分、替换需要重新表达另一部分。本发明提升关键点信息的利用率，符合使用者，特别是听障人群的日常使用习惯，获得更好的手语识别设备使用体验；降低使用顿挫感，提升流畅度，改善听障者在手语识别设备上的手语重打体验，一定程度上解决听障人群在与健全人群交流时的不便。
一种手语重打处理识别系统

[发明专利]车载供电管理系统和方法-CN201610402260.0有效
发明人：杨益平;郑雅羽 -专利权人：杭州弘易科技有限公司
申请日： 2016-06-08 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H02J7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种车载供电管理系统和方法，包括车载供电系统、车辆供电开关Q、电源模块、电池、开关S、电子设备和控制模块；所述车辆供电开关Q直接与所述车载供电系统相连接，所述电源模块通过所述车辆供电开关Q与所述车载供电系统相连；所述电子设备直接与所述电源模块相连，同时所述电子设备也通过开关S与所述电池相连；所述控制模块一端与所述供电开关相连接，另一端与所述电子设备相连接。本发明系统结构简单，同时实现智能化管理车载电子设备，灵活控制各个车载电子设备的工作模式和工作时间，不受控于钥匙信号或其他信号的限制。
车载供电管理系统方法

[发明专利]一种基于牛顿插值的快速全局运动估计方法-CN202010173931.7有效
发明人：朱威;朱浩琪;王立凯;郑雅羽 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于牛顿插值的快速全局运动估计方法，从视频序列中取初始参考帧，提取特征点、保存至集合L1中，取视频序列中除初始参考帧外的任一帧、预测其与参考帧的重叠区域，在重叠区域中设置感兴趣区域并提取特征点、保存至集合L2中，对集合L1和L2中的特征点进行特征匹配，基于特征匹配结果进行全局运动模型估计，计算相机偏移，得到全局运动矢量，更新全局运动估计数据直至当前视频序列处理结束。本发明利用SURF特征检测算子提取特征点，运用牛顿插值法预测重叠区域，并对重叠区域进行分块预处理获取感兴趣区域，能有效减小特征提取的区域，加快算法速度，保证了全局运动估计的实时性和准确性。
一种基于牛顿快速全局运动估计方法

[发明专利]一种拉普拉斯金字塔结构的团网络超分辨率图像重建方法-CN201811331076.7有效
发明人： 郑雅羽;贾婷婷;梁圣浩;王济浩;寇喜超 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种拉普拉斯金字塔结构的团网络超分辨率图像重建方法，通过将待重建图像分为训练数据集与测试数据集并分别进行增强和预处理，构建拉普拉斯金字塔结构的团网络并输入训练数据集进行训练，将测试数据集输入到训练好的拉普拉斯金字塔结构的团网络中，逐级重建超分辨率图像。本发明采用拉普拉斯金字塔结构，通过渐进式重建高分辨率图像的方式，逐步地优化重建结果，更好解决超分辨率图像重建，将残差学习应用到网络中，减少网络参数，避免网络复杂度增加引起的梯度爆炸等问题，在每个构建模块中，任意两个卷积层之间既有前向又有反馈连接，层间信息交替更新，使层间信息流和反馈机制最大化，层间连接更加密集，提取到更多细节的特征。
一种拉普拉斯金字塔结构网络分辨率图像重建方法

[发明专利]一种盲用电脑及适配于盲用电脑的智能手机辅助控制方法-CN202010132964.7有效
发明人： 郑雅羽;石俊山;林斯霞;朱威 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-02-29 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明涉及一种盲用电脑及适配于盲用电脑的智能手机辅助控制方法，实时识别用户当前的手机使用界面，通过图像处理和机器学习的方法分析界面信息，对于当前界面中出现的具有明显图像特征或是文字特征的控件进行识别定位，并结合手势识别网络，以语音提示的方式对盲人用户进行操作引导，使盲人用户更好地使用智能手机。本发明检测识别快，在复杂环境以及目标多尺度的情况下识别精度高，普适性好；在应用不支持无障碍操作时，让用户对页面信息有较完整认识，引导点击，提供缓存操作，解决盲人用户操作智能手机时缺乏全局性了解的问题，极大改善盲人用户使用智能手机的操作体验，系统通过具有较高便携性的盲用电脑作为载体并实现。
一种用电智能手机辅助控制方法

[发明专利]一种基于神经网络的移动机器人避障方法-CN202010173908.8有效
发明人：朱威;汤如;巫浩奇;龙德;何德峰;郑雅羽 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络的移动机器人避障方法，包括以下步骤：(1)根据机器人的尺寸和驱动方式确定避障参数；(2)输入深度图像，对深度图像进行预处理、分割前景区域；(3)搭建端到端的避障神经网络；(4)构建数据集，训练避障神经网络；(5)采集一幅深度图像，进行步骤(2)相同的预处理，得到前景区域；(6)若前景区域中存在大障碍物，则进行大障碍物避障处理后，进行步骤(8)，否则，进行步骤(7)；(7)将前景区域的图像输入所述避障神经网络中，输出机器人的转向角度和移动速度；(8)避障完成。本发明利用深度图像和卷积神经网络进行移动机器人避障，无需手动提取特征和参数整定，在室外复杂场景下也能准确避障。
一种基于神经网络移动机器人方法

[发明专利]一种布匹折叠误检疵点判别方法-CN202010173878.0有效
发明人：朱威;陈悦峰;任振峰;陈思洁;何德峰;郑雅羽 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种布匹折叠误检疵点判别方法，包括以下步骤：（1）输入一幅布匹图像及其经过预设的神经网络模型检测后得到的疵点信息；（2）基于疵点信息，对疵点进行误检预判断；（3）对布匹图像进行预处理；（4）对布匹图像进行灰度二值化处理；（5）选择二值化处理后的最大阴影区域；（6）以最大阴影区域与阴影面积阈值THarea进行比较，进行疵点有效性判别。本发明使用了尺寸预判别和阴影检测方法，整体计算复杂度低，保证了自动布匹验布系统的实时性和疵点布匹数据集的准确性。
一种布匹折叠疵点判别方法

[发明专利]一种基于对抗样本检测的联邦学习后门防御方法和装置-CN202211525240.4在审
发明人：陈晋音;刘涛;黄国瀚;李荣昌;郑雅羽;宣琦 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗样本检测的联邦学习后门防御方法和装置，本发明中根据本地模型参数与本地模型参数为每个客户端生成一个对抗样本集；利用生成的对抗样本集对相应的本地模型参数进行测试，得到测试向量集合；并将测试向量集合和干净测试向量进行K‑means聚类，得到良性簇；对属于良性簇的客户端的信任分数加1，通过信任分数加1的客户端的本地模型参数进行聚合，得到更新的全局模型参数。本发明从模型输入输出角度分析后门模型与良性模型之间的差异，检测简单而高效；使用聚类的方式能够精确排除后门更新，不影响联邦学习的正常训练；引入了信任分数，使得攻击者发动后门攻击更加困难。
一种基于对抗样本检测联邦学习后门防御方法装置

[发明专利]一种结合视觉显著性的配色风格图色板提取方法-CN202211351722.2在审
发明人：朱威;陈思洁;高浩杰;郑雅羽 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种结合视觉显著性的配色风格图色板提取方法，输入初始配色风格图后预处理，得到配色风格图；对预处理后的配色风格图进行显著区域检测，得到显著区域；对检测到的显著区域进行颜色提取；基于显著区域获得非显著区域，对非显著区域进行颜色提取；将显著区域色板和非显著区域提取的颜色进行组合和调整；生成配色色板。本发明的有益效果在于，结合了显著性检测对配色风格图进行颜色提取，克服了直接使用聚类算法容易出现的小面积显著颜色丢失的问题，使用权值对显著区域色板进行了增强，提高了显著颜色在最终配色色板中的比例，有益于提升后续智能配色效果。
一种结合视觉显著配色风格图色板提取方法

[发明专利]基于偏见注意力的视频推荐系统历史偏见缓解方法-CN202211325574.7在审
发明人：郑海斌;曹志骐;陈晋音;刘嘉威;郑雅羽 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：基于偏见注意力的视频推荐历史偏见缓解方法，包括：(1)数据预处理；(2)查找偏见神经元；(3)计算偏见掩模；(4)计算偏见注意力掩模；(5)输出添加偏见注意力掩模；(6)对每一层都重复步骤(2)、(3)、(4)和(5)，直至所有层都经过去偏操作处理，至输出层结束。本发明避免了海量数据造成的高计算复杂度问题；偏见注意力在不改变正常神经元激活值的前提下，抑制了偏见神经元的激活输出，能够有效抵消偏见神经元造成的偏见行为。
基于偏见注意力视频推荐系统历史缓解方法

[发明专利]一种车载称重传感器数据快速预处理方法-CN202210702942.9在审
发明人：朱威;许方堂;徐涛;何德峰;郑雅羽 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G01G19/08 文献下载
摘要：一种车载称重传感器数据快速预处理方法，所述方法包括：S1：获取同一时刻若干车载称重传感器数据；S2：归一化处理所述称重传感器数据；S3：对归一化处理后的称重传感器数据进行限幅处理；S4：对限幅处理后的称重传感器数据进行卡尔曼滤波；S5：输出滤波后的称重传感器数据。本发明的车载称重传感器数据快速预处理方法，相较中位值平均滤波这类简单滤波方法处理效果更佳优异，同时相对于频域分析方法处理速度更快、占用计算内存更小。
一种车载称重传感器数据快速预处理方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的攻击树蜜罐部署防御方法与装置-CN202211054557.4在审
发明人：陈晋音;胡书隆;李晓豪;宣琦;郑雅羽 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的攻击树蜜罐部署防御方法与装置，所述方法包括获取网络拓扑信息，并依次构建攻击树；将卷积神经网络与Q‑Learning算法结合以创建DQN模型，基于DQN模型训练智能体,其中所述智能体作为渗透攻击方，训练目标为生成当前最优渗透攻击路径；根据当前最优渗透攻击路径，将当前最优攻击路径所经历的所有节点均作为可能受到攻击的节点，通过监测每个可能受到攻击的节点的流量变化情况，确定易受攻击的节点；计算每个易受攻击的节点对应的攻击漏洞的难度；依据易受攻击的节点的流量变化情况和攻击漏洞的难度从而得到攻击概率最大的节点，并在该节点部署蜜罐；并不断更新蜜罐的部署，引诱使攻击者陷入部署好的蜜罐，从而完成防御。
一种基于深度强化学习攻击蜜罐部署防御方法装置

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