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公开(公告)号：CN111582062A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010315220.9
申请日：2020-04-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于YOLOv3的目标跟踪中的重检测方法，该方法主要使用深度学习目标检测算法YOLOv3作为重检测方法，YOLOv3具有深度学习强大的特征提取能力，在检测精度上遥遥领先于传统的重检测方法，使用YOLOv3算法代替传统的重检测方法，可以极大地提高重检测效果，同时也有较好的检测速度，最终使得目标跟踪过程能够更稳定的进行。
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公开(公告)号：CN109726394A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811546170.4
申请日：2018-12-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合BTM模型的短文本主题聚类方法，属于数据聚类技术领域。本发明首先对待聚类的短文本进行文本预处理，得到数据集D；然后分别提取基于BTM模型、VSM模型的文本向量；在对数据集D进行k-means聚类时，基于本发明所设置的估计聚类数k方式所获得的聚类数，进行k聚类处理，且聚类处理时采用的聚类标准为：基于两个文本向量所分别计算的任意两个文本间的距离的加权和。本发明结合BTM模型和VSM模型实现对短文本主题的聚类处理，以提高聚类效果；同时基于类内、类间距离对聚类效果进行度量，自动调节聚簇数量，补偿BTM模型需提前预指定主题数量导致的精度下降的技术问题。
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公开(公告)号：CN101716838B
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN200910216406.2
申请日：2009-11-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: B32B9/04 , B82B3/00 , C04B35/465 , C04B35/22 , C04B41/52
Abstract: 一种二元交替掺杂BST薄膜的制备方法，属于功能材料技术领域，涉及纳米晶BST薄膜的制备方法。本发明采用Mn、Y二元掺杂，即对即对奇数层薄膜进行Mn或Y掺杂，对偶数层薄膜进行Y或Mn掺杂；同时在“冷却”和“晶化”步骤之间增加“预晶化”处理步骤。本发明所制备的薄膜光滑致密、无裂纹、无缩孔，可大幅度提高纳米晶BST薄膜的综合介电调谐性能，所得纳米晶BST薄膜介电调谐率大于30.0％、介电损耗小于2.0％、K因子大于15.0、介电强度高，频率特性和温度特性稳定。采用本发明所制备的纳米晶BST薄膜可以替代铁氧体和半导体用于制备微波调谐器件(如移相器)，从而显著降低微波调谐器件的制造成本；另外，本发明所制备的纳米晶BST薄膜还可用于磁记录、热释电焦平面阵列等。
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公开(公告)号：CN111178053B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201911393590.8
申请日：2019-12-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F40/253 , G06F40/30 , G06F40/258
Abstract: 本发明提出一种结合语义和文本结构进行生成式摘要抽取的文本生成方法，考虑到中文语言结构上的特殊性，将文本结构和文本语义作为网络输入，从而考虑文本的语义和结构两个方面的内容，然后通过编码网络中的编码将语义和结构两方面的数据进行编码和融合，然后利用解码网络进行结果输出。本发明将文本结构也作为元素提高了编码网络获取文本信息的能力；加入了注意力机制提高了解码网络的解码能力。
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公开(公告)号：CN111583178B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010252961.7
申请日：2020-04-02
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种在藻类细胞显微图像中分割黏连藻类细胞的方法，该方法包括：使用图像处理中常用的腐蚀、膨胀的形态学操作方法来初步分割略有黏连的藻类细胞，使用本发明进行改进后的基于凹点匹配的分割算法进行分割，为了解决孤立凹点的问题引进的通过距离变换函数的方式通过最短距离快速切分开黏连藻类细胞。本发明改进了传统的凹点匹配方式，大大减少了计算量，同时优化了圆形藻类三黏连区域的凹点匹配方式，并引入了距离变换方法解决孤立凹点匹配的问题，使得分割准确率更高，且所需要的计算开销更小，运算时间更短。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113052187B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110307905.3
申请日：2021-03-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的全局特征对齐特征对齐目标检测技术。该发明可以进一步增强以Faster R‑CNN为代表的目标检测算法在不同应用场景下的泛化性能。以往基于全局特征对齐的目标检测技术通常存在两个问题：一是特征对齐尺度单一，且未减小由目标尺寸大小不同带来的域间差异；二是以往全局特征对齐在前景目标特征的同时，强制对齐了背景特征，影响特征对齐效果。本发明提出的基于多尺度特征融合的全局特征对齐特征对齐目标检测方法，将不同尺度的特征图进行融合，使得不同尺寸大小的目标特征一同对齐，并进行背景抑制，减少背景噪声影响，将网络注意力更多放在前景目标特征对齐上。
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公开(公告)号：CN109344731B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201811049087.6
申请日：2018-09-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的轻量级的人脸识别方法，属于人脸识别技术领域。为了解决现有的基于深度学习的人脸识别系统中存在的模型过大，速度慢等技术问题，本发明通过对人脸特征提取网络的优化，压缩了人脸识别处理中所涉及的深度神经网络模型的大小，在损失较少或极少系统精度的前提下，加快人脸识别处理速度。本发明的轻量级的识别方法可部署在小型移动终端比如树莓派，单片机等小型设备上，可应用于门禁管理系统，超市会员注册管理系统，考生身份验证管理系统中。
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公开(公告)号：CN111582111B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010353013.2
申请日：2020-04-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的细胞各成分分割方法，属于图像处理技术领域。本发明基于所创建的基于编码解码的语义分割网络，结合去池化和跳层连接的方式，充分利用细胞图像的多尺度特征和像素的位置信息，对细胞各成分进行粗提取；然后通过灰度共生矩阵得到纹理特征，结合灰度共生矩阵所得的图像纹理信息改进超像素分割算法，分割出细胞各成分的精细边缘；最后将细胞各成分的粗提取结果和精细边缘进行融合，得到最终的细胞各成分分割结果。本发明可以用于细胞结构分析等技术领域，能够实现细胞各成分的自动准确分割。
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公开(公告)号：CN113283444A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110340836.6
申请日：2021-03-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的异源图像迁移技术，属于图像生成技术领域。其具体步骤为：S1红外与可见光图像数据集的选取与制作；S2基于所提出生成对抗网络架构STVGAN，对网络模型循环训练。S3减少网络模型中总损失函数的值，得到训练好的生成器网络；S4通过训练好的生成器网络实现从红外图像到可见光图像的迁移。本发明是一种半监督学习的异源图像迁移算法，是半监督学习方法首次应用在异源图像迁移领域，相较于传统监督方法，仅需要部分配对的数据就可以达到更好的图像迁移效果。
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公开(公告)号：CN113096136A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110337987.6
申请日：2021-03-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的全景分割技术。该发明在全景分割方向上具有一定的通用性与泛化能力。在全景分割中子网络之间即存在着较大的差异性，又存在着紧密的联系。一方面语义分割应用于图像背景类别的像素分割，其更关注场景的语义信息；而实例分割注重图像中个体实例的分割，在特征上关注于图像的结构信息。因此本发明根据子网络特点设计相应的注意力模块，使子网络能更好的关注于各自的分割对象。另一方面，图像中背景于前景往往具有丰富的语义关系，合理应用背景与前景的上下文语义能够更好的促进子网络的分割。因此本发明设计语义辅助实例分割模块，使子网络间的特征信息能够更好的交流，达到相互促进的效果。本发明的方法具有良好的通用性，能够很好的运用在各种全景分割网络中。
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