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公开(公告)号：CN113052311B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202110281763.8
申请日：2021-03-16
Applicant: 西北工业大学 , 中国西安卫星测控中心 , 北京跟踪与通信技术研究所
IPC: G06N3/084 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种具有跳层结构的特征提取网络及描述子生成的方法，网络为带有跳层结构的图像特征提取网络，在VGG16的conv2_2层、conv2_3层与conv4_3层的输出特征图进行融合，得所有的细节信息，并有效提高特征点定位精度。特征点的独特性指标是指图像的某个局部区域与图像其他区域的相似程度。通过独特性得分来衡量图像中每个位置的独特性，即图像中每个位置与其他所有位置的相似程度。通过选择图像中足够独特的特征点来提高网络的匹配性能。本发明在图像检索的HPatches数据集上取得了领先的性能，特别是在它的光照序列上。
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公开(公告)号：CN112362066B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202011311727.3
申请日：2020-11-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的深度强化学习的路径规划方法，针对不同学习阶段对经验的深度和广度不同需求，提出了一种改进的学习策略，即深度Q网络采用密集网络框架计算Q值。在学习的初始阶段，创建经验值评估网络来增加深度经验的比例，以便更快地了解环境规则。当路径游荡现象发生时，使用并行探索结构来提高经验库的广度。另外，通过引用密集连接方法来改进网络结构，从而提高了网络的学习和表达能力。
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公开(公告)号：CN114554510A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210086040.7
申请日：2022-01-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W16/22 , H04W28/22 , G06F30/27 , G06N20/00 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种无人机载基站下行链路最优决策参数配置方法，包括以下步骤：A：通过采样获得单天线用户位置信息；B：构建最大化最小信息传输速率的优化问题P1；C：离线状态下求解优化问题P1，获得最优决策参数；D：将最优决策参数作为标签与用户位置信息构成训练样本集；E：构建深度学习模型，离线采用训练样本集训练深度学习模型学习用户位置信息和最优决策参数的映射关系；F：在线将更新的用户位置信息输入深度学习模型，实时在线配置无人机最优决策参数。本发明具有较低计算复杂度，能够实时配置无人机载基站的最优决策参数，以满足用户实时通信的需求。
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公开(公告)号：CN111898652A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010664613.0
申请日：2020-07-10
Applicant: 西北工业大学 , 中国西安卫星测控中心
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的空间目标姿态分类识别方法，针对利用单目标雷达低分辨非平稳雷达散射截面(RCS)序列难以进行空间目标姿态稳定分类识别的难题，引入短时傅里叶变换对RCS序列进行预处理，将RCS非平稳时间序列转化为RCS谱图；设计了空间目标姿态识别的卷积神经网络结构，利用卷积神经网络对RCS谱图进行自提特征和分类识别。实测数据处理结果表明，该方法测试实测数据样本识别率达到99.95％，明显优于传统空间目标姿态分类识别算法，可在空间目标姿态分类识别实际工程中应用。
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公开(公告)号：CN110322492A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910592115.7
申请日：2019-07-03
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明涉及一种基于全局优化的空间目标三维点云配准方法，首先是提取点云数据的FPFH特征描述符，通过特征相似性来查询对应点集，其中加入两种约束规则来去除错误对应点，对应点集建立以后，不再迭代更新；建立基础目标函数，并进行改进得到易于优化的目标函数；利用已建立的对应点集目标函数进行迭代的交替优化过程，当满足迭代终止条件时，得到最终的配准结果。本发明采用全局优化的方法，不涉及到迭代采样、模型拟合、以及局部精细化，并且对含有噪声数据具有鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108734728A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810377855.4
申请日：2018-04-25
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: G06T7/55 , G06T3/4038 , G06T2207/10016 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明涉及一种基于高分辨序列图像的空间目标三维重构方法，利用SIFT特征描述子依次提取序列图像精确稳健点特征，并通过哈希级联对相邻图像进行快速精准匹配；联合对应相机内参数矩阵，利用运动恢复结构，获取图像序列间相对姿态，并得到空间目标稀疏点云模型；通过对序列图像进行匹配，扩散插值，迭代滤除，获得空间目标密集的三维点云模型；利用获取的密集点云模型进行表面重建，得到致密的空间目标网格模型；利用获取的精准致密网格模型进行纹理贴图，最终得到可视化的空间目标三维模型。本发明可实现快速、精准图像匹配，修复重建表面高光空洞，获取精细、可视化空间目标三维模型。
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公开(公告)号：CN104091314B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410348851.5
申请日：2014-07-22
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘预测和稀疏比值正则约束的湍流退化图像盲复原方法，技术特征在于：首先从当前复原图像中预测出有效的边缘，然后将边缘预测信息与自然图像边缘的稀疏先验信息相结合指导点扩散函数复原，最后通过一种非盲复原算法恢复出当前的目标图像，并将此复原图像作为下一次边缘预测的输入，如此迭代循环直到求出清晰的复原图像。本发明方法结合图像的先验信息与退化图像自身包含的有效信息，能有效抑制图像复原过程中产生的伪迹并恢复出更多的细节，故复原效果更好。
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公开(公告)号：CN103413284A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310296169.1
申请日：2013-07-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种基于二维EMD和遗传算法的多聚焦数字图像融合方法，首先对源图像进行二维EMD分解，不仅克服了基于小波变换的图像融合局部特征相关性不强的问题，并且避免了传统小波方法小波基函数选取困难的问题。根据T检验对得到的本征模函数（IMF）分量进行高低频选择，然后对低频分量采取区域信息熵最大准则进行融合，高频分量计算区域相关性，对相关性在不同阈值范围内的分量进行融合，阈值的选取采用遗传算法进行搜索，避免了经验确定区域匹配阈值的不足。最后，融合结果通过对融合分量进行二维EMD逆变换得到。因此，将二维EMD和遗传算法相结合，可以大大提高融合后图像的质量，对应用系统的后续处理和图像显示具有重要意义和使用价值。
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公开(公告)号：CN102820756A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201210308725.8
申请日：2012-08-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种盘式三相聚磁式横向磁场永磁电机，用于解决现有横向磁场永磁电机永磁体利用率低的技术问题。技术方案是采用组合式双侧定子结构，两侧定子错开360/2N机械角度，N为电机极数；单侧定子分为三相，且三相呈圆周状分布，每相定子由E型硅钢和绕组构成；永磁体呈圆周状嵌放于圆盘形永磁体嵌板中，分三周分布，永磁体嵌板上相邻的永磁体极性相反，永磁体、永磁体嵌板和电机轴构成所述永磁电机的转动部分。由于永磁体和E形硅钢构成不同极数、不同功率等级的盘式三相聚磁式横向磁场电机，提高了永磁体的利用率、气隙的磁通密度以及输出转矩，减小了电机的轴向体积。
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公开(公告)号：CN101737694B
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN200910254573.6
申请日：2009-12-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: F21S9/00 , F21V17/00 , F21V21/108 , F21V33/00 , A01G9/02
Abstract: 本发明公开了一种太阳能立体绿化照明柱，用于环境的立体绿化。其装置包括太阳能板、照明灯夹套、喷头、电磁阀、控制盒和种植装置，所述支撑柱固连于基座上，太阳能板固定在支撑柱顶部，引线通过支撑柱内部的进线管分别与照明灯、湿度传感器、光照传感器、控制盒电连接，照明灯夹套将照明灯固定在支撑柱上，供水管置于支撑柱内部，在穿过支撑柱的地方与支撑柱固定，供水管引出端左右对称，前端分别接喷头，电磁阀置于供水管的进水端，支撑柱的中部设置种植装置。
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