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公开(公告)号：CN113536963A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110709178.3
申请日：2021-06-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达技术领域，具体公开了一种基于轻量化YOLO网络的SAR图像飞机目标检测方法，本发明使用了基于视觉注意力机制以及图像分割的机场检测算法对机场区域进行分割，在机场检测阶段取得了较好的检测效果。在后续的目标鉴别阶段，用卷积网络充分挖掘了飞机目标中的纹理特征和尺寸特征等结构信息，使目标与杂波的分界线更加明显，提高了SAR图像目标的检测与识别性能。对YOLOv3‑Tiny进行改进的基础上，提出了轻量化YOLO网络，该模型依然具备提取表示能力较强的特征的能力，同时大大减少了存储量和运算量。
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公开(公告)号：CN112932508A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110127560.3
申请日：2021-01-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手臂肌电网络的手指活动识别分类系统，属于生物医学信息技术领域，具体涉及脑‑机接口领域中的模式分类方法。本系统包含两个测试模式，经过简单的训练后，选取同步测试模式，系统可以识别用户跟随任务提示界面做出的动作；或者选取实时测试模式，系统可以实时的识别用户做出的动作；综合两种测试模式可以满足更多应用场景。本系统识别效率较高，操作简单，有望在运动障碍康复治疗和在线BCI系统中发挥作用。
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公开(公告)号：CN111880179A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010451029.7
申请日：2020-05-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种弹载弧线俯冲大斜视TOPS SAR的成像方法。该成像方法主要解决现有技术在机动轨迹大斜视下SAR成像以解决机动平台上的倾斜叠加导致方位频谱混叠和目标多普勒中心非线性问题。针对方位向混叠，提出了一种基于联合时域解斜的成像方法。首先，通过改进的时域线性去斜来获得展开的二维频谱。在二维频域中，进行距离徙动校正之后，通过多普勒域非线性去斜来获取目标时频线对齐的信号。同时，通过频域非线性变标消除了空变多普勒参数的空变性。方位向聚焦由SPECAN技术完成。最后，通过仿真和实测TOPS SAR数据验证了所提算法的有效性。通过必要的调整，该算法可以应用于安装在机动平台上的滑动聚束和聚束SAR上应用。
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公开(公告)号：CN111142060A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911212973.0
申请日：2019-12-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 杭州电子科技大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的BP神经网络的自适应阈值调整诊断方法，涉及智能电表进行故障诊断领域。在实际应用中，用于判断掉线或其他故障类型的阈值通常由经验确定，缺乏一套科学的阈值调整算法。本发明获取电表等通讯设备的历史报文数据信息及经验阈值信息对BP神经网络进行训练，基于BP神经网络对阈值的训练结果引入准确性的反馈机制，并且阈值进行自适应调整，根据判断准确性、期望的系统准确率进行阈值调整，得到自适应故障诊断的动态阈值S'(tk+1)；根据得到的自适应故障诊断的动态阈值S'(tk+1)对系统采集设备进行故障诊断。本技术方案对于电力系统电表等通讯设备的掉线及其他故障情况的自适应诊断局域重要的科学意义及应用价值。
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公开(公告)号：CN104750998B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510166369.4
申请日：2015-04-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于强度滤波器的被动多传感器多目标跟踪方法，以解决现有技术不能在杂波强度未知和目标新生未知情况进行准确跟踪多目标的问题。其实现方案是：首先通过基于牛顿迭代的最小二乘交叉定位方法得到被动多传感器纯角度量测下对应的坐标，并对前后两个时刻的坐标进行关联，得到新生目标集；其次，根据新生目标的状态分布产生新生目标样本集；然后采用强度滤波器进行多目标跟踪。本发明不仅能快速得到新生目标样本集，降低目标样本数，提高目标跟踪效率，而且能在估计目标状态的同时，实时地更新杂波强度，可用于多目标跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107016704A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710174897.3
申请日：2017-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06T19/006 , G06F3/011 , G06T2200/08 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明公开了一种基于增强现实的虚拟现实实现方法。本方法为：1)通过相机采集场景的深度图像序列和RGB序列；2)根据采集的深度图像序列、RGB序列生成该场景的RGBD四通道图像序列；3)根据该RGBD计算出两帧间相机的旋转矩阵与平移向量；从该场景的RGBD中识别出场景中的目标物体、平面结构及其在三维空间中的位置信息；将该RGBD转换为双目视图序列；4)将该双目视图呈现于该相机的屏幕上，根据场景中平面结构在三维空间中的位置信息在该场景中绘制该目标物体的虚拟三维模型并根据相机的旋转矩阵和平移向量对该虚拟三维模型进行变换，使之与所附着的平面结构呈现相对静止。本发明能够准确、快速算出需要呈现的图像。
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公开(公告)号：CN106960036A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710174434.7
申请日：2017-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06F3/017 , G06F16/5866
Abstract: 本发明公开了一种用于手势识别的数据库建立方法。本发明步骤如下：步骤1、从网络上收集关于单只手的RGB手部图片，构建数据库；步骤2、对数据库中的图片统一尺寸；将原始数据统一到一个标准尺寸N*M，并对每张手部图片进行命名，图片文件名称为“hand+序号”；步骤3、获取数据库中统一尺寸后的手部图片中手的各个节点的坐标数据；步骤4、将步骤2统一尺寸后手部图片和步骤3获取的坐标数据通过转换模块转换成深度学习框架能够直接使用的数据类型。本发明具有较好的适用性和鲁棒性，为手势识别提供了坚实的数据基础，旨在解决手势识别问题，推动人工智能的发展。
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公开(公告)号：CN105068062B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201510512213.7
申请日：2015-08-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏散射中心提取的距离像数据外推方法，用于解决现有技术中样本个数较少时目标识别结果较低的问题，其实现过程是：(1)对已获取复HRRP数据进行角度分帧；(2)对每一帧复HRRP数据进行ISAR成像，根据ISAR图像得到散射中心的位置集合；(3)根据散射中心的位置集合产生字典；(4)采用字典对每一帧数据进行表达；(5)对每一帧数据进行稀疏求解，得到目标散射中心参数组合；(6)根据目标散射中心参数组合，得到每一帧外推后的复HRRP样本；(7)对每一帧数据进行逆快速傅里叶变换IFFT，得到每一帧外推后的时域实HRRP样本，用于后续的目标识别。本发明采用数据外推的方法能显著提高目标识别率。可用于雷达HRRP识别。
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公开(公告)号：CN117828118A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311633412.4
申请日：2023-11-30
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心 , 西安电子科技大学
IPC: G06F16/532 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了基于域适应的SAR图像‑文本跨模态检索方法、装置及设备。应用于图像处理技术领域，所述方法包括：利用ResNet对源域特征提取模块与第一语义映射模块进行预训练；基于SOT数据集，利用训练好的源域特征提取模块，对目标域的特征提取模块与模态判别模块进行训练；基于SOT数据集，对文本特征提取模块、特征映射模块以及第二语义映射模块、第三语义映射模块进行训练；利用源域特征提取模块、第一语义映射模块、目标域的特征提取模块、模态判别模块、文本特征提取模块、特征映射模块、第二语义映射模块、第三语义映射模块，构建基于域适应的SAR图像‑文本跨模态检索框架。以此方式，可以在庞大的遥感图像数据库中，快速检索到目标图像。
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公开(公告)号：CN117411381A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311713351.2
申请日：2023-12-14
Applicant: 威海天拓合创电子工程有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于实时数据监测的伺服电机输出精度控制方法，涉及图像数据处理技术领域。该方法包括获取全周期怠速输出图像数据，形成输出基准数据；获取全周期负载输出的实时周向图像数据，形成实时周向输出数据；获取全周期负载输出的实时角度图像数据，形成实时角位移输出数据；获取目标控制输出数据，形成目标周向控制数据和目标角度控制数据；根据目标周向控制数据和实时周向输出数据，确定实时周向控制偏量信息；根据目标角度控制数据和实时角位移输出数据，确定实时角位移控制偏量信息；结合实时周向控制偏量信息和实时角位移控制偏量信息，形成实时综合控制偏量信息。其能够通过图像数据高效快速的对其控制精度进行调整。
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