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公开(公告)号：CN118115836A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410250749.5
申请日：2024-03-05
Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院
IPC: G06V10/774 , G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于人工智能安全技术领域，公开了一种基于BigGAN的交通标志物理对抗样本生成方法、设备、存储介质及产品。该方法采集交通标志数据集作为原始训练样本；基于YOLOv3目标检测器，得到各原始训练样本上交通标志的检测框；采用预训练的BigGAN生成器生成交通标志的初始对抗样本；对初始对抗样本进行数据增强，并结合各原始训练样本上交通标志的检测框，生成敌对训练样本；基于YOLOv3目标检测器，对敌对训练样本进行交通标志检测训练；通过反向传播、更新梯度等，优化对抗样本。本发明能够限制生成的交通标志对抗样本的外观形状，且提高对抗样本的攻击性。
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公开(公告)号：CN117132954A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311096618.8
申请日：2023-08-28
Applicant: 电子科技大学 , 喀什地区电子信息产业技术研究院
IPC: G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/84
Abstract: 本发明公开了一种基于语义栅格地图的机器人场景识别方法、系统、存储介质及终端，属于室内移动机器人场景识别技术领域，包括：获取语义栅格地图，并根据语义栅格地图得到封闭的轮廓图；对封闭的轮廓图进行区域分割与语义物体类别提取，得到子区域以及语义物体；计算当前子区域为特定家居场景的概率值，并根据所述概率值识别子区域所在场景。本发明基于语义栅格地图的场景识别方法不受限于模型以及算力，可以实现扫地机器人快速准确地识别出场景，更好地完成与场景有关的指令任务。
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公开(公告)号：CN116797962A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310359179.9
申请日：2023-04-04
Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院
Abstract: 一种基于相似特征跨域融合的目标检测方法和系统，涉及及目标检测技术领域。该方法包括：获取目标视频中的难例目标；获取所述难例目标的局部定位信息和全局语义信息；提取所述全局语义信息和所述局部定位信息的相似特征；基于所述相似特征对所述全局语义信息和所述局部定位信息进行跨域融合，得到特征融合信息；构建长记忆网络，并基于所述长记忆网络以及所述特征融合信息，对所述难例目标进行检测。实施本申请提供的技术方案，提升在复杂场景下难例目标的检测速度和准确性。
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公开(公告)号：CN119206595A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411219130.4
申请日：2024-09-02
Applicant: 电子科技大学 , 喀什地区电子信息产业技术研究院
Abstract: 本发明涉及机器人自主导航与视觉识别技术领域，公开了一种自注意力下空间自感知的视觉场景识别方法，采用主要由ViTbackbone和特征聚合模块Token Module两部分所构成的S3VPR模型实现，包括下述步骤：1）对于给定的输入图像，利用ViTbackbone提取基础特征，得到特征图，而后形成新特征图；2）对新特征图进行reshape操作，将其从二维特征图转换为三维特征图；3）使用特征聚合模块Token Module先沿空间维度对三维特征图进行处理得到空间交互特征图，然后再沿通道维度进行处理得到通道交互特征图，而后进一步处理得到全局描述子；4）利用相似度算法将查询图像的全局描述子和数据库中所有数据库图像的全局描述子进行一一比较，找出所有和查询图像归属同一场景的数据库图像。
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公开(公告)号：CN118230087A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410250769.2
申请日：2024-03-06
Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于人工智能安全技术领域，公开了一种基于降维与迁移的对抗样本生成方法，将待处理原始图像和真实标签输入白盒模型集合；从白盒模型集合中随机选取一个白盒模型，通过FGSM算法生成一个候选对抗样本；将生成的候选对抗样本输入黑盒模型进行查询，获得满足终止条件的中间对抗样本；对生成的中间对抗样本进行噪声压缩，生成最终对抗样本。本发明提高了对抗样本的生成效率，同时降低了对抗样本与原始图像之间的差异。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118155168A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410249964.3
申请日：2024-03-05
Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院
IPC: G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0495
Abstract: 本公开涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于深度可分离卷积的车道线检测方法、设备、存储介质及产品。该方法包括获取待检测图像；将待检测图像输入预训练的车道线检测模型；所述车道线检测模型包括依次连接的编码模块、特征聚合模块和解码模块；所述编码模块包括依次连接的多个瓶颈倒残差结构；利用编码模块通过多个瓶颈倒残差结构分别对待检测图像进行下采样，提取得到初始特征图；利用特征聚合模块提取初始特征图中的高级语义信息，得到聚合特征图；利用解码模块对聚合特征图进行双边上采样，输出得到车道线检测结果。通过利用多个瓶颈倒残差结构构建轻量化的特征提取骨干网络，减少了原有模型中参数量，极大的提高了车道线检测的速度。
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公开(公告)号：CN118017220A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410320344.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 喀什地区电子信息产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了基于单刀四掷开关控制的MEMS开关线型移相器，属于射频前端器件领域。该基于单刀四掷开关控制的MEMS开关线型移相器由粗调、细调移相单元组成。移相单元由两个单刀四掷开关、相位延时线、输入输出端口组成。当某条相位延时线前后端两个单刀四掷开关的对应触点均接触闭合，且其余触点断开时，该移相单元由单刀四掷开关选通此条相位延时线，信号通过该线产生相位延时。利用MEMS技术设计的线性移相器在太赫兹频段具有插入损耗较小的特征，该移相器在中心频率处S11参数在‑10dB以下，S21参数在‑1.6dB附近波动；结构简单、制造方便，相对于传统半导体开关移相器，设计结构简单，稳定可靠，且可以采用玻璃基工艺制造。
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公开(公告)号：CN117996460A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410271618.5
申请日：2024-03-11
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 北京邮电大学 , 喀什地区电子信息产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了基于可变电容调谐机制的频率和极化可重构天线阵列，属于射频前端器件领域。其由相同的天线单元组成，天线单元由主辐射贴片、两个弯折短截线、两个可变电容、一个大电阻、一个电感、介质基板、一个SMA连接器、金属地组成。通过施加不同反向电压到可变电容上，从而调谐天线单元的谐振频率和谐振相位，在横向两个单元之间形成90度左右的相位差从而实现圆极化，通过对调左右两侧施加的电压即可方便地切换左旋/右旋圆极化。当左右两侧施加的反向电压相等时，天线为线极化，产生的圆极化轴比。本发明使得天线整体结构更加简单，降低了加工复杂度和成本，其平面微带结构可以实现快速印刷制造。
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公开(公告)号：CN117115493A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311086436.2
申请日：2023-08-25
Applicant: 电子科技大学 , 喀什地区电子信息产业技术研究院
IPC: G06V10/762 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/74 , G01S17/894 , G01C21/32
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的语义雷达生成及建图方法，包括以下步骤：获取输入数据；聚类与目标检测；将雷达簇和检测框进行匹配；优化匹配结果；语义雷达生成；双路雷达生成。本发明根据距离聚类，能有效将雷达点根据距离分成不同的类别，实时性高，为后续区分物体和背景做好基础；同时，根据每一簇雷达点与目标框的比例信息能够有效给雷达点赋上语义信息，再根据每一簇落入检测框的雷达计算其相对于框内所有雷达点数量的比例来区分该簇雷达点是物体还是背景；另外，带语义信息的雷达点，只有在视觉范围内观测到了才会做更新避免刚建完的语义物体随着机器人的移动而消失的问题。
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公开(公告)号：CN116630841A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310366264.8
申请日：2023-04-06
Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院
Abstract: 一种基于注意力的目标检测方法和系统，涉及行人身份识别领域领域。在该方法中，包括以下步骤：获取待检测视频；通过第一特征网络对待检测视频包含的待检测视频帧进行处理，生成待检测视频的特征表示，所述第一特征网络包括简化ResNet底部网络以及空间金字塔顶部网络，简化ResNet底部网络用于提取待检测视频帧的多维视频帧特征，空间金字塔顶部网络用于对待检测视频帧的多维视频帧特征进行融合处理，生成所述待检测视频帧的特征表示；根据全部待检测视频帧的特征表示，在待检测视频中生成目标检测结果。通过采用本申请提供的技术方案，简化第一特征网络的结构，减少第一特征网络的参数数量，从而提升行人检测方法的检测速度。
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