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公开(公告)号：CN118446025A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410695690.0
申请日：2024-05-31
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于python与Fortran混合编程的绝热材料烧蚀仿真方法，首先基于python语言，建立界面化框架，设置参数输入、过程显示和结果后处理等功能，然后基于多孔介质理论采用Fortran编写绝热材料烧蚀计算源代码并生成可执行文件，最后通过python传递参数，再调用可执行文献运行烧蚀程序，实现烧蚀过程的可视化以及烧蚀仿真结果的后处理。本发明解决现有绝热材料烧蚀计算缺乏可视化仿真手段、不利于实时直观监测烧蚀关键参数变化的问题，实现对绝热材料烧蚀的可视化仿真。
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公开(公告)号：CN116913437A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311003020.X
申请日：2023-08-10
Applicant: 西北工业大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种热塑性复合材料泛温度域等效刚度预测方法及预测系统，属于热塑性复合材料设计技术领域，所述预测方法包括步骤，S1：开展基体材料在不同温度下的应力松弛实验，获得基体材料从常温到高温的力学性能参数；S2：根据基体材料应力松弛实验数据，建立基体材料的广义Maxwell粘弹性本构模型；S3：基于桥联模型建立热塑性复合材料的三维粘弹性本构模型；S4：开展复合材料的高温应力松弛实验，对三维粘弹性本构模型参数进行修正；S5：结合修正后的热塑性复合材料三维粘弹性本构模型和CLT，计算复合材料层合板时间域上的等效松弛刚度。该方法能够高效准确的预测复合材料高温条件下的刚度演化规律，且不局限于单向复合材料层合板，无需建模。
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公开(公告)号：CN107194904B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201710322516.1
申请日：2017-05-09
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于增补机制和PCNN的NSCT域图像融合方法，用于解决现有NSCT域图像融合方法存在图像失真现象的技术问题。技术方案是采用增补的小波变换对NSCT分解的低频子带进行融合处理，以便尽可能多的保留图像背景的细节信息；利用改进的高斯加权SML的方法进行融合来增强图像细节；利用边缘梯度信息激励PCNN的方法进行融合来增强图像边缘信息；实验证明本发明方法与现有的图像融合方法相比具有更好的融合效果，在对克服图像的纹理细节缺失、失真不足的同时，目标显著性得到很大的提高，进一步提高了图像质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111027439B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201911220271.7
申请日：2019-12-03
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于辅助分类生成对抗网络SAR图像合成及SAR目标识别的新方法，通过利用本发明提出的基于反卷积神经网络的生成器的辅助分类生成对抗网络，在生成高分辨SAR图像的过程中，对训练样本库进行扩充；在辅助分类生成对抗网络的判别网络不仅能够识别出SAR图像的真假，得到相应SAR图像的类别标签，而且生成网络在对抗训练的过程中在提高网络识别率基础上，还生成大量含类别标签的高分辨SAR图像样本。
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公开(公告)号：CN108399611B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201810092718.6
申请日：2018-01-31
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
Abstract: 针对多聚焦图像融合后图像细节保持能力有限，配准失调且敏感等问题，本发明提出一种基于梯度正则化多聚焦图像融合方法。首先，将源图像进行两尺度分解得到高频分量和低频分量；然后，将分解得到的高频分量利用梯度正则化的表示得到模型的稀疏系数并通过最大值策略获得融合后图像的高频分量，将两尺度分解得到低频分量利用取最大值融合策略得到低频分量；最后，将得到的融合后图像的高频分量和低频分量相加得到融合图像。相对其他三种融合方法，本发明不论在主观视觉和客观评价指标上还是在计算效率上，可以更好保留源图像的细节等纹理信息和显著性信息。
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公开(公告)号：CN109584186A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811587803.6
申请日：2018-12-25
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种无人机机载图像去雾方法和装置。首先，根据无人机机载信息处理需要，机载视频采集获取模块完成图像隔行或逐行处理；然后，在嵌入式系统中对采集视频图像数据进行去雾等级分析，计算去雾反馈调整参数；其次，通过反馈控制模块根据含雾等级进行参数化分析，得到去雾反馈调整参数，调整去雾处理模块的去雾参数，完成图像的去雾处理工作；最后，经过去雾处理的图像数据通过视频压缩模块完成视频数据压缩处理，并传输到机载信息处理端口。这种利用图像去雾模块、反馈控制模块和嵌入式系统进行图像去雾处理，可有效降低系统设计复杂度和功耗，同时提高系统应用的灵活性。
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公开(公告)号：CN108830818A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810427649.X
申请日：2018-05-07
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种快速多聚焦图像融合算法，首先，对源图像用平滑滤波器进行分解和构建一种多聚焦图像融合的决策图模型；其次，利用多聚焦图像邻域像素之间的相关性，提出一种快速导向滤波优化决策图，计算复杂度也大大降低；然后对两尺度图像进行重构；最后，利用本发明融合方法与其他三重现有融合方法对多聚焦图像进行融合。相对其他三种融合方法，不论在主观视觉和客观评价指标上，可以更好保留多聚焦图像的细节等纹理信息和显著性信息。
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公开(公告)号：CN108764064A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810427650.2
申请日：2018-05-07
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/4609 , G06K9/6273 , G06K9/629 , G06K2209/21 , G06N3/0454 , G06N3/082
Abstract: 本发明提出一种基于导向滤波器与自编码器的目标识别算法。针对神经网络识别合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)图像目标追求高识别率，设计复杂结构造成的耗时问题，将快速图像融合技术应用于SAR识别技术的特征提取，用加权快速导向滤波器(guided filter,GF)对SAR图像做两尺度融合预处理，然后生成一维图像矢量，用自编码器对图像进行低维特征重构，用softmax分类器进行分类处理，经实验仿真验证将加权导向滤波器的图像融合技术与特征提取结合起来，不仅可以提高目标的识别精度，而且大大降低自编码器隐层神经元的数量，计算复杂度大幅度降低。
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