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公开(公告)号：CN108388846B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810112601.X
申请日：2018-02-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于典型相关分析的脑电α波检测识别方法，解决了对脑电α波信号快速、高效地检测识别问题，步骤包括：输入脑电信号；脑电信号预处理得到训练与测试数据；选取不同频率集合，构建不同频率对应的参考信号；通过典型相关分析计算训练数据与不同频率参考信号的相关系数，构成相关系数集合；特征频率选择得到特征频率集合；从相关系数集合选取与特征频率集合对应的相关系数构成训练特征集合；使用训练特征集合训练分类器；计算测试数据特征集合；使用分类器进行分类识别，完成脑电α波检测识别。本发明通过特征频率选择，实现脑α波信号的快速检测，检测速度快、准确度高、工作稳定，用于脑电α波信号的脑机接口系统中的信号检测。
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公开(公告)号：CN110765920A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910993633.X
申请日：2019-10-18
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于并行多尺度时间卷积核的卷积神经网络方法，主要解决现有技术检测准确率低，难以有效检测出用户想象运动的问题。其实现方案是：采集想象运动脑电数据，并对其进行预处理，使用预处理后的脑电数据制作数据集；构建卷积神经网络，使用训练集和验证集训练卷积神经网络，使用测试集测试卷积神经网络，使用被试者的脑电数据微调测试后的卷积神经网络，得到适合被试者进行在线实验的最终卷积神经网络；实时获取被试者的在线想象运动脑电信号，并送入最终的卷积神经网络，得到实时分类结果。本发明能有效检测出用户的想象运动，提高了对想象运动脑电信号的分类准确率，可用于医疗服务，作为辅助工具参与中风患者的康复治疗。
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公开(公告)号：CN109784027A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910025050.8
申请日：2019-01-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/32 , G06F17/50 , A61B5/0476
Abstract: 本发明公开一种基于双重脑电信号特征的身份验证方法，具体步骤包括：1、建立生物特征密码库，2、采集解密者的脑电信号，3、预处理脑电信号，4、验证解密者的图像密码，5、判断图像密码是否相同，6、验证解密者的事件相关电位。本发明克服了已有技术中利用P300成分进行身份验证准确度不高的缺陷，通过对图像密码和事件相关电位的双重验证，提高了利用脑电信号进行身份验证的安全性，减少了实验中脑电信号的采集时间，可广泛应用于身份验证类应用系统、控制类应用系统、显示和报警类应用系统。
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公开(公告)号：CN105942975B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201610247976.8
申请日：2016-04-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476
Abstract: 本发明公开了一种基于稳态视觉诱发的脑电信号处理方法，其实现过程是：(1)利用采集系统采集受试者在不同视觉频率刺激下的脑电信号；(2)对脑电信号进行预处理；(3)利用滤波器组对预处理后的脑电信号进行滤波；(4)利用似然比计算方法计算滤波后的脑电信号与不同视觉刺激频率之间的似然比，得到一个似然比组；(5)从似然比组中，找出最大的似然比所对应的视觉刺激频率，完成对脑电信号的识别。本发明同时利用了滤波器组和似然比检验，克服了现有技术识别目标个数较少的缺点，增加了识别目标的个数，提高了脑电信号的识别准确率。
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公开(公告)号：CN104751426A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510163631.X
申请日：2015-04-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种基于三维块匹配变换去除高密度脉冲噪声的方法，主要解决现有方法在高密度噪声下无法恢复清晰图像，且不能保留图像细节和结构信息的问题。其实现步骤是：1.对待处理的噪声图像进行噪声检测，并分别标记噪声图像中噪声像素点的位置与清晰像素点的位置；2.估计噪声图像中的噪声像素点，得到预滤波图像；3.对预滤波图像进行三维块匹配变换估计，得到初始清晰图像；4.用噪声图像中没有受噪声污染的像素点替代初始清晰图像中相应位置的像素点，得到最终的清晰图像。仿真实验表明，在受不同程度脉冲噪声的情况下，本发明不论是在主观视觉效果上还是在客观评价结果上均优于现有算法，可用于去除高密度脉冲噪声，恢复清晰图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102857756B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201210251115.9
申请日：2012-07-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N19/625
Abstract: 本发明公开了一种适于HEVC标准的变换编码器，主要解决现有技术中的变换块大小不一致、乘法器使用过多的问题。其包括一维DCT/DST模块(1)、转置缓冲模块(2)和顶层控制单元(3)；一维DCT/DST模块(1)采用统一的HEVC变换编码架构，结合蝶形结构和矩阵乘法阵列，实现资源选择共享；转置缓冲模块(2)利用寄存器间的路径延迟和存储器不同的存储和读取顺序，以高效简便地完成数据的转置操作；顶层控制单元产生一维DCT/DST模块和转置缓冲模块的复位和使能信号，控制一维DCT/DST模块对输入数据进行一维行变换，并控制转置缓冲模块将变换结果进行转置后输出至一维DCT/DST模块完成一维列变换。本发明具有结构简单规整，复用度高，易于集成电路实现的优点，可实现高吞吐的变换编码。
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公开(公告)号：CN103115631A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310047101.X
申请日：2013-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开一种遥感相机成像参数误差校正系统及方法，主要解决现有遥感相机成像参数误差难以准确检测及校正的问题。本发明的系统包括地面控制中心，星载遥感相机和数字图像模糊像移量检测单元三个组成部分。参数校正的实现步骤为：1、地面控制中心向卫星发送控制信号；2、遥感相机成像；3、输入遥感图像；4、检测模糊像移量；5、估算遥感相机的成像参数误差；6、通过地面控制中心发送控制信号进行相机系统参数校正；7、判断遥感相机成像参数是否校正完。本发明在不增加任何遥感相机负载的情况下，实现高精度、低代价、高实时性的星载遥感相机成像参数校正，同时，大大提升了在轨遥感相机的成像质量。
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公开(公告)号：CN101887578A
公开(公告)日：2010-11-17
申请号：CN201010204902.9
申请日：2010-06-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种基于两级插值的图像脉冲噪声抑制方法，主要解决现有方法无法在消噪过程中保留图像细节信息，和在大噪声密度下无法恢复清晰图像的问题。其抑噪步骤为：对含噪图像利用直方图分析检测噪声，通过下采样得到低分辨率图像；利用未受噪声干扰像素的统计特性进行第一级插值，补全下采样后的低分辨率图像中受脉冲噪声干扰的像素的幅度信息，并对该低分辨率图像采用自适应方向提升小波进行预滤波；对预滤波后的低分辨率图像采用改进的分段自回归模型，利用图像结构特征进行第二级插值，得到消除脉冲噪声的全分辨率图像。本发明在不同噪声密度下都具有优于现有方法的客观评价和主观视觉效果，可用于高密度脉冲噪声抑制，提高图像质量。
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公开(公告)号：CN119169525A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411224144.5
申请日：2024-09-03
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于图像识别领域，公开了一种带有KAN结构的多尺度超图连接的遮挡行人重识别方法，包括，步骤1、使用特征融合模块融合行人图像的三维表征信息与二维图像信息，获得融合后的特征V；步骤2、使用带有KAN结构的多尺度超图模块学习和传递不同区域的语义信息，促进有用语义特征信息的传递；步骤3、使用三维表征掩码参与损失函数的训练，排除不活跃遮挡特征的影响；步骤4、利用训练出的模型在遮挡数据集上进行识别。本发明提取了更多有利于识别遮挡行人的多个局部特征。使用KAN网络去结合多尺度结构的超图传递学习和传递不同区域的语义信息，从而抑制无意义和噪声特征的传递，有效提升了遮挡行人重识别的效果；加强了有用特征的作用。
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公开(公告)号：CN115311796A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210812270.7
申请日：2022-07-11
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
Abstract: 本发明涉及一种报警系统，具体为边缘智能安防报警系统，属于智能安防技术领域，包括交换机、视频获取模块、检测模块、事件推送模块与报警模块，报警模块与交换机之间相互电性连接，事件推送模块与交换机之间相互电性连接，检测模块包括边缘计算盒子，边缘计算盒子的内部固定安装有内存器，内存器的内部设置有程序运行维护脚本与设备自启动维护脚本与其中的程序自启动脚本与上电设备自启动脚本等计算机程序，通过采用边缘计算盒子，并构建这样完整的一个边缘智能安防报警系统，并采用多脚本维护硬件和软件自启动，使得可以满足安防任务的实时性、有效性及可扩展性，并且完全独立自主的安防系统可以在断电重新上电后完成系统的自主启动和自主运转。
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