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公开(公告)号：CN105069413B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201510444505.1
申请日：2015-07-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 该发明公开了一种基于深度卷积神经网络的人体姿势识别方法，属于模式识别与信息处理技术领域，涉及计算机视觉方面的行为识别任务，尤其涉及基于深度卷积神经网络的人体姿势估计系统的研究与实现方案。该神经网络具有的独立输出层和独立损失函数是为人体关节定位而设计的。ILPN由一个输入层，7个隐含层，2个独立的输出层组成。其中第1～6个隐含层是卷积层，用于特征提取，第7个隐含层(fc7)是全连接层。输出层由两个独立的部分组成：fc8‑x和fc8‑y。其中fc8‑x用于预测关节的x坐标，fc8‑y用于预测关节的y坐标。在模型训练时，这两个输出都会有一个独立的softmax损失函数来指导模型的学习。从而具有训练简单迅速，计算量小，准确度高的优点。
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公开(公告)号：CN107611540A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710798795.9
申请日：2017-09-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01P1/203
Abstract: 本发明提出了一种混合有耗双工器，旨在保证传输零点单独可控和实现小型化的同时，提高双工器的带内平坦度，包括介质基板、印制于介质板上表面的复合微带线结构和下表面的共面波导结构，复合微带线结构包括三个端口馈线、四个微带开环谐振器和弯曲微带线，三个端口馈线通过弯曲微带线连接，共面波导结构包括两个共面波导环形谐振器，该两个结构构成微带线-共面波导分层混合结构，其中的每两个相同的微带开环谐振器和一个共面波导环形谐振器构成一个非均匀Q值谐振器通道滤波器，不一致谐振器Q值可提高带内平坦度，再通过微带开环谐振器引入接地贴片电阻，降低谐振器Q值，进一步提高带内平坦度。
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公开(公告)号：CN104185239B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410437414.0
申请日：2014-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种车辆自组织网络中基于路段长度的交叉口路由方法，克服现有技术中不能保证转发路径连通以及没有考虑路段长度小于无线信号通信半径导致路由跳数增加的问题。本发明的具体思路是，首先交叉口节点计算相邻路段的连通度，然后根据相邻路段的连通度，将数据包转发给距离目的节点最近的交叉口节点或者邻居节点，最后重复上述过程直到将数据包转发给目的节点。本发明根据路段的长度利用不同的方法计算相邻路段的连通度，优先选择连通的且距离目的节点较近的交叉口节点，可有效的避免将数据包转发到易于中断的路段上，减少了网络延迟，提高了数据包的投递率。
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公开(公告)号：CN106296138A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610647711.7
申请日：2016-08-09
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06Q20/023 , G06Q20/3829
Abstract: 一种基于部分盲签名技术的比特币支付系统及其方法，主要解决了现有技术存在时间延迟和交易的匿名性不够完善的问题。系统包括用户模块、半可信第三方模块、与商家模块。方法步骤为：系统初始化、提交订单、生成支付承诺、执行支付协议、判定支付信息是否存在、商家模块向用户模块提供商品、用户模块确认是否收到商品、计算确认签名、执行问责协议、退出系统。本发明的系统完全兼容原始的比特币系统，不会给原始的比特币系统带来过多的负担，不存在交易确认时间延迟。本发明的方法提高了交易的匿名性，保证了用户的账户隐私和交易信息隐私，具有较低的计算复杂度，能够实现快捷支付。
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公开(公告)号：CN105046272A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510368991.3
申请日：2015-06-29
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/66
Abstract: 本发明提供了一种基于简洁非监督式卷积网络的图像分类方法，属于图像处理与深度学习技术领域。本发明利用经典的非监督式聚类算法K-means对训练图像集的图像块进行聚类，得到的每一个聚类中心即是网络模型中的卷积核，摒弃传统卷积网络中反复通过随机梯度下降算法来得到卷积核的费时过程；此外，本发明通过提出一种概率池化方法增强了网络对图像变形的鲁棒性。通过本发明提出的简洁非监督式深度卷积网络分类模型，可以有效地降低模型训练时间，同时提高模型对多变场景图片的识别能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104518285A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310447214.9
申请日：2013-09-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种腔体耦合缝隙激励的圆极化喇叭天线，包括馈电斜缝(1)，耦合斜缝(2)耦合腔体(3)，两个角锥喇叭(4)，馈电波导(5)。采用耦合波导开缝给耦合腔体然后在耦合腔体上开双缝给喇叭馈电，其中耦合波导内还有一根调节阻抗匹配的调节柱。上述设计实现了喇叭天线和圆极化馈源一体化，腔体耦合馈电圆极化角锥喇叭天线的电性能和以前的宽边中心斜缝馈电圆极化喇叭天线的电性能相差不大，但其优势在于网络相对要简单些，组阵后的馈电结构也要紧凑些，他的功分网络末端只有14个端口。现在大多数的询问天线都是工作在L波段的微带天线，除了容易受到同一频段的电磁波干扰外，微带形式的天线本身也有着增益偏低的缺点。然而本发明工作在Ka波段内，在保留喇叭天线高增益的特点时，还能够实现圆极化，可以作为理想的单脉冲天线。
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公开(公告)号：CN104361354A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410709032.9
申请日：2014-11-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/4642
Abstract: 本发明提出一种基于稀疏编码K最近邻直方图的海量图像分类方法，属于模式识别与信息处理技术领域。本发明方法提出的图像特征表达是在不同尺度上统计直方图，在很大程度上捕捉到了图像各个域的特征信息，使得获得的图像特征具有平移不变性，能够有效地辨别各种变形后的图片。本发明用尽量简洁的图像表达来提高海量图像分类任务的准确率，本发明提供的方法在图像处理过程中图像表达极其简洁，计算复杂度低，同时对图像的变形具有很强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104301239A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410568720.8
申请日：2014-10-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L12/801 , H04L29/08 , H04W28/02
Abstract: 本发明公开了一种基于LQG的车辆自组织网络拥塞控制方法，主要解决现有技术无法得到精确状态变量，以及在控制网络拥塞时无法得到最佳载波监听门限值的问题。其实现步骤是：选取载波监听门限和网络吞吐量为控制量和状态变量，根据选取的控制量和状态变量建立控制方程和观测方程；利用卡尔曼滤波器对车辆的状态变量滤除噪声，得到精确的状态变量；根据网络发生拥塞时，网络的实际吞吐量会小于预设的吞吐量的特性，计算两者的误差；根据该误差设置代价函数，求解使代价函数最小时的控制量，并将其反馈到控制方程中，使实际网络吞吐量达到预设的网络吞吐量，实现对网络拥塞的控制。本发明提高了信道带宽的利用率和网络的吞吐量。
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公开(公告)号：CN119516142A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411541386.7
申请日：2024-10-31
Applicant: 电子科技大学
Inventor： 张宁
IPC: G06T17/10
Abstract: 本发明公开了一种特高压输变电线路三维重建方法、系统及设备，属于点云重建技术领域，三维重建方法包括：在特高压输变电线路沿线放置激光雷达获取特高压输变电线路点云数据，在激光雷达处和所选参考点处放置RTK定位软件获取经纬高坐标数据；对获取的特高压输变电线路点云数据和经纬高坐标数据进行矫正和滤波处理；对滤波后的特高压输变电线路点云数据进行拼接，构建初步的重建模型；使用区域生长算法对所述初步的重建模型进行点云分割，提取出其中的不完整输电塔点云；获取所需不同类型输电塔的三维模型，构建标准模型库；将不完整的输电塔点云与所构建的标准模型库进行匹配，把匹配到的三维模型放置在场景之中，实现完整的点云重建。
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公开(公告)号：CN118731884A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410868828.2
申请日：2024-07-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的涡旋电磁波逆散射方法和系统，涉及雷达领域，用以快速、可靠地对涡旋电磁波逆散射反演。本发明以真实的目标和涡旋电磁波参数作为真实样本，以生成数据作为虚假样本，输入判别器对判别器进行训练；以生成数据作为真实样本输入判别器对生成器进行训练。利用训练好的生成对抗网络对散射目标的雷达散射截面进行预测，得到目标和涡旋电磁波的基本参数。本发明填补了涡旋电磁波逆散射反演的空白，避开了传统电磁反演方法中的迭代的复杂性问题，提高了反演效率。并且，本发明从真实数据中学习并重建出目标特征，保留了真实数据的细节信息，预测结果更加可靠。
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