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公开(公告)号：CN116560356A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310262582.X
申请日：2023-03-17
Applicant: 杭州电子科技大学 , 国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于立体靶标定位技术的无人船回坞控制方法，该方法需要先设立立体靶标，无人船通过深度学习目标检测算法和图像处理技术检测靶标；将立体靶标周围的区域划分为靶标追踪区和轨迹跟踪区。在靶标追踪区，无人船以图像中心点锁定立体靶标并朝向立体靶标航行至轨迹跟踪区；在轨迹跟踪区，以立体靶标为原点建立靶标坐标系，无人船通过立体靶标定位技术计算出靶标坐标系下的无人船位置坐标，并利用轨迹生成算法自动生成回坞的参考轨迹，然后通过纯跟踪控制算法对参考轨迹进行跟踪回坞；本发明只需要在无人船上搭载普通的相机和IMU传感器，并通过立体靶标的辅助，就能完成无人船的自主回坞任务，大大降低了无人船回坞成本。
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公开(公告)号：CN113721173A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111029826.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R33/032
Abstract: 本发明公开了一种基于反射式双向泵浦的光纤SERF原子磁力仪装置，涉及光纤弱磁探测领域，解决现有整体结构尺寸不能进一步缩小，难以实现结构微型化的技术问题，包括光源，传感模块，调制、解调模块；所述的光源包括一束泵浦探测激光，一束加热激光，传感模块包括磁场线圈、碱金属原子气室、反射镜和自聚焦透镜，调制、解调模块包括光电二极管、跨阻放大器、锁相放大器实现对磁场调制以及对信号解调。本发明避免了传统方法中在气室附近进行光电转换，采用全光结构进行探测，避免了光电转换电路带来的磁噪声，提高了探测灵敏度；同时采用反射式双向泵浦结构，使原子气室内的极化率更加均匀，有助于提高磁场探测的稳定性、准确性。
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公开(公告)号：CN105809649B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610121425.7
申请日：2016-03-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于变分多尺度分解的SAR图像与可见光图像融合方法，主要解决SAR图像与可见光图像融合时由于SAR图像斑点噪声的影响导致融合图像受噪声严重，损失重要几何结构与纹理信息的问题，其实现步骤是：1)输入SAR图像和可见光图像；2)对两幅输入图像进行变分多尺度分解，得到结构分量和纹理分量；3)采用基于曲线波变换的融合策略对两幅图像的结构分量进行融合；4)采用局部能量融合策略对两幅图像的纹理分量进行融合；5)将融合后的结构分量和纹理分量相加得到融合图像。本发明与现有技术相比，融合后的结构与细节信息更加清晰，有效抑制了斑点噪声对融合结果的影响，可用于图像增强处理，目标检测与识别。
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公开(公告)号：CN106443625B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201610829717.6
申请日：2016-09-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 基于高分辨一维像信息融合的目标识别方法，目的在于解决如何把网络中不同雷达的观测结果进行信息融合,进而达到提高分辨率。其包括以下步骤：步骤1、利用BSS产生波形不同的两种雷达，对两飞行器进行探测，得到两个不同雷达的回波数据；步骤2、将回波数据进行脉冲压缩，得到目标的两组高分辨一维像；步骤3、两组高分辨一维像采用加权平均法进行数据融合，得到一组新的一维像，其中融合权值在0到1之间任取；步骤4、将新的高分辨一维像通过一设定门限，得到采样点数目；步骤5、将得到的新的高分辨一维像的采样点个数与预设的距离分辨率(两采样点间的实际距离)相乘，得到目标的长度；步骤6、采用贝叶斯分类进行目标识别。
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公开(公告)号：CN106353752A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610740824.1
申请日：2016-08-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 一种基于超宽带信号与非单点一型模糊逻辑系统的土壤含水量测量方法，涉及土壤含水量测量方法，主旨在于解决时间成本与计算成和识别正确率问题。包括如下步骤：步骤一、采集不同土壤含水量的雷达回波信号；步骤二、截取雷达回波信号中噪声影响较小部分，将相同含水量的回波信号串联在一起组成一组回波信号序列，对多组回波信号序列求均值，作为信号预测中的真正的土壤回波信号序列；步骤三、使用非单点一型模糊逻辑系统对土壤回波信号序列预测，提取雷达回波模板；步骤四、将雷达回波模板与相同超宽带雷达收集的未知土壤含水量的回波信号进行比对，最终将未知土壤含水量信号归类于最小均方根误差对应模板中，得到测试信号的土壤含水量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106125061A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610738880.1
申请日：2016-08-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及信息安全技术，尤其涉及一种基于高斯分布的系统偏差的目标点迹融合方法，步骤为：将雷达传感网中传感器测量进行立体几何投影，将其转换到同一坐标系中；从雷达传感网中读取传感器中数据，数据包括目标的位置的坐标数据的测量值和传感器坐标数据；通过测量值及目标坐标参数表示计算雷达传感网系统偏差；通过假设系统偏差服从高斯分布，利用最大似然函数估计法获取优化目标函数；通过优化目标函数利用最大梯度上算法获取目标坐标位置；解决的了目前当雷达系统偏差较大时，最小二乘法无法精确定位目标的情况，通过假设偏差服从高斯分布，利用最大似然函数估计法，更精确地确定了雷达传感网中的目标位置。
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公开(公告)号：CN118036526A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410123817.1
申请日：2024-01-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/3312 , G06F30/367 , G06F30/327 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种NBTI效应作用下的数字集成电路时序分析方法和装置，包括针对数字电路每个种类的单元，利用预设数量个针对单元单输入端的信号概率采样值确定输入信号概率组合并在各输入信号概率组合下建立老化单元库；针对每个种类单元建立的老化单元库中各timing arc下不同时序模型分别建立老化相关参数和老化结果的映射关系；针对需要仿真的每条路径，确定其中每个单元的状态信息、输入的信号概率、输入信号转换时间、输出信号负载电容和timing arc信息以及对应的映射关系，将相关数据代入对应的映射关系中得到延迟值和输出信号转换时间；将该路径中所有单元的延迟值累加得到整体时序信息；本发明能够降低成本和复杂度，提高实际应用中NBTI效应仿真分析的效率。
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公开(公告)号：CN116452688A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310334196.7
申请日：2023-03-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于共同注意力机制的图像描述生成方法。该发明在图像描述算法的语义对齐上具有一定的有效性。针对生成描述与图像中区域不对齐问题，在编码器‑解码器框架中加入了先知注意力机制，先知注意力机制能够根据未来时间步骤的信息，动态地关注图像区域；针对图像描述中语义一致性的问题，通过在判别器中引入共同注意力机制，引入对抗学习的思想，训练生成器与判别器，以对生成的图像描述进行分类，从而提高其语义一致性。基于共同注意力机制的图像描述算法模型能够精准的生成符合图像内容的描述，且基于生成对抗网络生成语言多样化的图像描述。
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公开(公告)号：CN113721173B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202111029826.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R33/032
Abstract: 本发明公开了一种基于反射式双向泵浦的光纤SERF原子磁力仪装置，涉及光纤弱磁探测领域，解决现有整体结构尺寸不能进一步缩小，难以实现结构微型化的技术问题，包括光源，传感模块，调制、解调模块；所述的光源包括一束泵浦探测激光，一束加热激光，传感模块包括磁场线圈、碱金属原子气室、反射镜和自聚焦透镜，调制、解调模块包括光电二极管、跨阻放大器、锁相放大器实现对磁场调制以及对信号解调。本发明避免了传统方法中在气室附近进行光电转换，采用全光结构进行探测，避免了光电转换电路带来的磁噪声，提高了探测灵敏度；同时采用反射式双向泵浦结构，使原子气室内的极化率更加均匀，有助于提高磁场探测的稳定性、准确性。
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公开(公告)号：CN106443625A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610829717.6
申请日：2016-09-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 基于高分辨一维像信息融合的目标识别方法，目的在于解决如何把网络中不同雷达的观测结果进行信息融合,进而达到提高分辨率。其包括以下步骤：步骤1、利用BSS产生波形不同的两种雷达，对两飞行器进行探测，得到两个不同雷达的回波数据；步骤2、将回波数据进行脉冲压缩，得到目标的两组高分辨一维像；步骤3、两组高分辨一维像采用加权平均法进行数据融合，得到一组新的一维像，其中融合权值在0到1之间任取；步骤4、将新的高分辨一维像通过一设定门限，得到采样点数目；步骤5、将得到的新的高分辨一维像的采样点个数与预设的距离分辨率(两采样点间的实际距离)相乘，得到目标的长度；步骤6、采用贝叶斯分类进行目标识别。
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