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[发明专利]一种曲面轴全直径测量装置-CN202211413068.3在审
发明人：迟梁;何成;张丽娟;刘喜昂;宋启文;邱薇薇;薛林林;王新华 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G01B11/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种曲面轴全直径测量装置，涉及轴类测量技术领域，包括固定座、定位机构、夹持机构、移动机构和测距机构，固定座为顶部开口的框型结构，定位机构设置在固定座底部的中心，夹持机构设置在定位机构的两侧，移动机构设置在固定座的顶端，测距机构设置在移动机构上，夹持机构包括若干夹块，夹块对称设置在定位机构的两侧，同侧的夹块通过弹性连接线依次相连，夹块连接有横移驱动块，横移导轨设置在固定座的两端，横移驱动块上下两端设置在横移导轨中，第一螺杆设置在固定座上并与固定座转动连接，第一螺杆与横移驱动块组成丝杠滑块机构，第一螺杆两侧对应横移驱动块的螺纹旋向相反，本发明能够一次测量曲面轴所有位置的直径数据。
一种曲面直径测量装置

[发明专利]一种抵抗在线和离线关键字猜测攻击的数据传输方法-CN202210329659.6在审
发明人：薛林林;王海江;邱薇薇 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种抵抗在线和离线关键字猜测攻击的数据传输方法。运行初始化算法，输入全局安全参数，输出系统公开参数；数据发送方、数据接收方、云服务器各自运行密钥生成算法，输入系统公开参数，输出各自的私钥和公钥；数据发送方对明文数据提取关键字，加密获得关键字密文并传至云服务器；数据发送方对明文数据加密并传至云服务器；数据接收方构建查询关键字的搜索令牌并传给云服务器；云服务器对关键字密文和搜索令牌进行匹配，若匹配，将对应的密文数据重加密并传给数据接收方；数据接收方对密文数据解密得明文数据。本发明实现了关键字密文搜索，并有效解决了关键字猜测攻击(在线和离线)的问题，保护了数据隐私。
一种抵抗在线离线关键字猜测攻击数据传输方法

[发明专利]基于深度学习编码译码网络的立体图像视觉显著提取方法-CN201811494567.3有效
发明人：周武杰;蔡星宇;雷景生;邱薇薇;钱亚冠 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习编码译码网络的立体图像视觉显著提取方法，在训练阶段，构建深度学习编码译码网络，包括彩色通道输入层、视差通道输入层、编码网络框架、译码网络框架、输出层，编码网络框架由彩色通道编码部分和视差通道编码部分组成；然后将训练集中的左视点图像和左视点图像输入到深度学习编码译码网络中进行训练；多次训练后得到深度学习编码译码网络训练模型及最优参数；在测试阶段，将待预测的立体图像的左视点图像和左视点图像输入到深度学习编码译码网络训练模型中，并利用最优参数进行预测，得到人类注视预测图；优点是其提取的立体视觉特征符合显著语义，且其具有较强的提取稳定性和较高的提取准确性。
基于深度学习编码译码网络立体图像视觉显著提取方法

[发明专利]一种基于边界引导的道路场景语义分割方法-CN202111082517.6在审
发明人：周武杰;董少华;吴俊一;许彩娥;强芳芳;邱薇薇 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边界引导的道路场景语义分割方法，涉及深度学习领域，具体步骤为：获取训练集，训练集包括原始道路场景RGB图像、Thermal热红外图像、预处理后的边界图像；构建卷积神经网络；将训练集输入到卷积神经网络中进行训练，得到对应的语义分割预测图；语义分割预测图构成第一集合，真实语义分割图像处理成的独热编码图像构成第二集合，计算第一集合与第二集合之间的损失函数，得到卷积神经网络分类训练模型的最优权值矢量和偏置项，卷积神经网络分类训练模型训练完成；将待语义分割的道路场景图像输入卷积神经网络分类训练模型中，得到预测语义分割图像，优点是提高了RGB‑T道路图像的语义分割效率和准确度。
一种基于边界引导道路场景语义分割方法

[发明专利]一种基于神经网络的单目图像深度预测方法-CN201811147330.8有效
发明人：周武杰;潘婷;顾鹏笠;张宇来;向坚;邱薇薇;周扬 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的单目图像深度预测方法，其构建包括输入层、隐层和输出层的神经网络，隐层包括编码和解码网络框架，编码网络框架包括5个神经网络块、1个推理层和1个连接层，第1个和第2个神经网络块均由2个卷积层和1个最大池化层组成、第3个至第5个神经网络块均由3个卷积层和1个最大池化层组成、推理层包括2个带孔卷积神经网络，解码网络框架包括5个神经网络块、5个连接层、4个独立双线性上采样层，每个神经网络块由1个卷积层和1个双线性上采样层组成；将训练集中的单目图像输入到神经网络中进行训练；测试时将预测的单目图像输入到神经网络模型中进行预测，得到预测深度图像；优点是预测精度高，计算复杂度低。
一种基于神经网络图像深度预测方法

[实用新型]棉麻混纺织物织布车间智能空调送风及净化加湿系统-CN202120582404.1有效
发明人：袁铁锁;宋尚;宋少栓;马发莹;张军;张凌坤;彭焕;张厚峰;李海军;李亚轩;李慧;张世伟;杜晓玉;赵佳进;邱薇薇;胡丹丹 -专利权人：河南万佳建设工程有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： F24F5/00 文献下载
摘要：一种棉麻混纺织物织布车间智能空调送风及净化加湿系统，包括内置喷淋装置的喷淋室，与喷淋室进风口相连通的送风机，通过管路依次与喷淋室出风口相连的空调室、温控风机、气流整理间；在喷淋室下方设置有供水水池，从喷淋室排出的带有灰尘的污水通过管路排至供水水池底部，位于供水水池过滤网上方的清水通过水泵送入喷淋装置；所述气流整理间通过1#、2#主风管风机分别与设置在棉麻混纺织物织布生产车间顶部的大环境配风管、小环境喷风管相连接，且在织布生产车间的地面开设有回风沟槽，在小环境喷风管下方设置有加湿系统；所述回风沟槽通过管路与过滤装置相连，经过滤装置过滤后的干净气流经回风机及相应管路再次进入喷淋室参与循环。
混纺织物织布车间智能空调送风净化加湿系统

[实用新型]协同控制的风冷热泵型空调机组室外机高效除霜、冰装置-CN202120582403.7有效
发明人：袁铁锁;宋尚;宋少栓;马发莹;张军;张凌坤;彭焕;张厚峰;李亚轩;李慧;张世伟;杜晓玉;赵佳进;邱薇薇;胡丹丹;李海军 -专利权人：河南万佳建设工程有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： F24F11/42 文献下载
摘要：一种协同控制的风冷热泵型空调机组室外机高效除霜、冰装置，它包括室外机，其特征在于：在室外机盘管的下方设置有除除霜、冰装置，室外机壳体内设有与外部自检装置电连接的温度传感器、压力传感器，在风机轴套外缠绕辅助融霜、冰的电加热软带；所述除除霜、冰装置包括由若干个安装在室外机的底部的电加热管、横置在若干个电加热管之间的电加热板组成的加热组件，以及用于驱动电加热板作前移运动的由单向直流电机带动的螺杆，用于电加热板作后移复位运动的套装有复位弹簧的导杆。
协同控制风冷热泵型空调机组室外高效除霜装置

[发明专利]基于GAN和跨模态特征融合的道路场景语义分割方法-CN202110785221.4在审
发明人：周武杰;刘劲夫;邱薇薇;强芳芳;许彩娥 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络和跨模态特征融合的道路场景语义分割方法，应用于深度学习技术领域，具体步骤如下：利用生成对抗网络，将训练集输入到生成器卷积神经网络，得到训练集中的每幅原始的道路场景图对应的预测图，将原始道路场景图，对应预测图和对应的标签图，输入判别器，得到评价分数，根据评价分数，更新判别器参数；将训练集输入到生成器卷积神经网络，得到训练集中的每幅原始的道路场景图对应的预测图，计算损失函数，并更新生成器参数。本发明解决了现有技术中单纯利用池化操作与卷积操作获得的特征图单一且不具有代表性，从而会导致得到的图像的特征信息减少，最终导致还原的效果信息比较粗糙，分割精度低。
基于 gan 跨模态特征融合道路场景语义分割方法

[发明专利]基于改进全卷积神经网络的室内场景语义分割方法-CN202011559942.5在审
发明人：周武杰;岳雨纯;雷景生;强芳芳;周扬;邱薇薇;何成;王海江;马骁;郭翔 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进全卷积神经网络的室内场景语义分割方法。首先构建卷积神经网络，其隐层包括5个神经网络块、5个特征再提取卷积层块、5个分块注意力卷积块、12个融合层、4个上采样层；使用原始室内场景图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到对应的语义分割预测图；再通过计算原始的室内场景图像对应的语义分割预测图构成的集合与对应的真实语义分割图像处理成的独热编码图像构成的集合之间的损失函数值，获得卷积神经网络分类训练模型的最优权值矢量和偏置项；将待语义分割的室内场景图像输入到训练好的卷积神经网络分类训练模型中，得到预测语义分割图像。本发明的优点是提高了室内场景图像的语义分割效率和准确度。
基于改进卷积神经网络室内场景语义分割方法

[发明专利]一种液芯光纤的光信号放大性能检测方法及其检测装置-CN201911264835.7有效
发明人： 邱薇薇;迟梁 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G01M11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种液芯光纤的光信号放大性能的检测方法及其检测装置，通过制备液芯光纤、测试液芯光纤的光学特性、信号光路的调节、泵浦光路的调节、合成聚焦光束、焦点对轴、比较装有不同液体的液芯光纤放大性能图，能够根据不同的液芯光纤的光普特性进行少量的参数调节，就能快速的检测和显示不同填充物的液芯光纤对于光信号的放大效果，从而高效的测定液芯光纤填充物的放大性能，进而快速识别和检测出性能优异的液芯光纤填充材料。
一种光纤信号放大性能检测方法及其装置

[发明专利]一种基于双学习网络的立体图像视觉显著提取方法-CN201810981210.1有效
发明人：周武杰;蔡星宇;周扬;邱薇薇;张宇来;向坚 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2018-08-27 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双学习网络的立体图像视觉显著提取方法，其将人类注视图、立体图像的左视点彩色图像和左视差图像构成训练集；然后在训练集的基础上利用VGG网络模型中的特征提取技术构建深度学习模型；接着以训练集中的人类注视图为监督，以训练集中的左视点彩色图像和左视差图像为输入参数，对深度学习模型进行训练；再将待视觉显著提取的立体图像的左视点彩色图像和左视差图像作为输入参数，输入到训练得到的模型中，得到待视觉显著提取的立体图像的视觉显著图像；优点是其能够快速的运行检测，并且具有较强的鲁棒性和预测准确性。
一种基于学习网络立体图像视觉显著提取方法

[发明专利]基于参数共享深度学习网络的立体图像视觉显著提取方法-CN201910168092.7有效
发明人：周武杰;蔡星宇;钱亚冠;王海江;何成;邱薇薇 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参数共享深度学习网络的立体图像视觉显著提取方法，其在训练阶段构建参数共享深度学习网络，其包括输入层、参数共享特征提取框架、显著图生成框架，参数共享特征提取框架由resnet‑50网络中的第1块resnet‑50卷积网络块、第2块resnet‑50卷积网络块、第3块resnet‑50卷积网络块、第4块resnet‑50卷积网络块、第5块resnet‑50卷积网络块依次设置组成，利用参数共享特征提取框架提取彩色图特征和视差图特征；在测试阶段利用参数共享深度学习网络训练模型对待测试的立体图像的左视点图像和左视差图像进行预测，得到人类注视预测图即视觉显著图像；优点是其提取的立体视觉特征符合显著语义，且其具有较强的提取稳定性和较高的提取准确性。
基于参数共享深度学习网络立体图像视觉显著提取方法

[发明专利]一种基于反射式长周期光纤光栅的温度传感器及测量方法-CN201910589886.0有效
发明人： 邱薇薇;薛林林;周武杰;王中鹏;陈芳妮 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G01K11/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于反射式长周期光纤光栅的温度传感器及测量方法。环形器的A端口经接收测试光的第一单模光纤和光源连接，B端口经第二单模光纤和长周期光纤光栅连接；测试光经第一单模光纤输入到环形器，B端口接收测试光后从B端口输出；第二单模连接光纤环形器的B端口并接收B端口输出的测试光第二单模光纤，第二单模光纤上中部形成有长周期光纤光栅并另一端连接反射单元，第二单模光纤在包层涂敷有聚合物，以聚合物所在的第二单模光纤和反射单元作为检测端并置于待测温区中；第三单模光纤与环形器的C端口连接并接收测试光。本发明的传感器制作方法简单、成本低、稳定性好，有助于推动光纤型传感器在传感领域的应用。
一种基于反射周期光纤光栅温度传感器测量方法

[发明专利]一种基于OCT图像的材料内在光谱特征提取方法-CN201710944300.9有效
发明人：周扬;毛建卫;刘铁兵;王中鹏;陈正伟;施秧;周武杰;岑跃峰;陈芳妮;赵芸;吴茗蔚;陈才;邱薇薇;迟梁;赵颖 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2017-10-12 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于OCT图像的材料内在光谱特征提取方法。分别将平面反射镜和待测对象垂直于光轴地正对放置在OCT扫描装置的镜头正前方，使用OCT扫描装置在沿光轴不同探测位置处的CCD原始断层图像，傅立叶变换后使用光谱特征提取算法提取得到光谱矩阵，利用平面反射镜的光谱矩阵整合成为校正矩阵，将平面反射镜和待测对象的光谱矩阵结合校正矩阵，提取获得待测对象的目标区域的光谱矩阵。在本发明中，针对OCT光谱仪中频率分辨率下降的问题，提出了一套系统的校正方法，能够将不同焦距的光谱信号进行强度校正，并能通过多个正交窗口提高时间和频率分辨率。
一种基于 oct 图像材料内在光谱特征提取方法

[发明专利]一种基于质量图生成网络的无参考立体图像质量评价方法-CN201910058364.8有效
发明人：周武杰;张爽爽;何成;王海江;邱薇薇;陈芳妮;张宇来;楼宋江 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于质量图生成网络的无参考立体图像质量评价方法，其在训练阶段，构建一个质量图生成网络，将训练集中的所有失真平面图像的归一化图像依次输入到质量图生成网络中，并将对应的质量图作为监督，训练得到最优的质量图生成网络模型；在测试阶段，利用最优的质量图生成网络模型提取出待评价的失真立体图像的左视点图像、右视点图像和融合图像各自的归一化图像的预测质量图，并获取各自的显著特征图，然后根据对应的预测质量图和显著特征图，求取各自的预测质量得分，再融合三个预测质量得分得到最终的预测质量得分；优点是其能充分考虑到立体图像的多种特性对视觉质量的影响，从而能提高客观评价结果与双目主观感知之间的相关性。
一种基于质量生成网络参考立体图像评价方法

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