-
公开(公告)号：CN117333673A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311397884.4
申请日：2023-10-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/60 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于轻型交叉模态Transformer的RGB‑D显著目标检测方法、系统、设备及介质，方法包括：将可见光图像和深度图像分别输入相应的特征提取网络，得到第一、二、三级单模态可见光特征，以及第一、二、三级单模态深度特征，然后依次得到增强的第三级单模态可见光特征，第三级跨模态特征，第四级跨模态特征、第五级跨模态特征，最终融合特征；最后得到目标掩码，也就是得到基于轻型交叉模态Transformer的RGB‑D显著目标检测结果；系统、设备及介质，用于实现基于人工神经网络的霍尔器件Verilog‑A仿真模型建立方法；本发明能够有效且低成本的捕获跨模态互补信息，补偿参数减少引起的性能下降，具有参数少，计算效率高、耗能少的特点。
-
公开(公告)号：CN113409321B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110645379.1
申请日：2021-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于像素分类和距离回归的细胞核图像分割方法，包括以下步骤：(1)对输入图像提取特征：(2)构建上采样双分支解码网络：(3)构建全局信息感知模块：(4)构建特征聚合模块：(5)算法网络的训练阶段：(6)算法网络的测试阶段，本发明适用于医学图像处理技术领域，能够实现细胞核图像完整一致的分割；还能够改善细胞核图像的分割效果，可以将高级特征通过注意力机制对低级特征进行筛选，进而更好的引导低级特征，从而增强细胞核与背景之间的特征对比，更能够更好的利用像素分类和距离回归之间的语义相关性和空间相关性，既捕捉到两个任务的相关性，也保留两个任务之间的差异性。
-
公开(公告)号：CN112037172B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202010753872.0
申请日：2020-07-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级卷积神经网络和空间先验传播的胰腺分割方法，本发明的胰腺分割方法将小目标胰腺分割问题解耦为分割子问题和定位子问题，并分别设计了函数具体的子网络。基于此，构建了一个新的端到端的深度卷积神经网络模型，能够以较低的计算复杂度获得较高的胰腺分割准确率，便于实际临床的应用。
-
公开(公告)号：CN115907064A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210781077.1
申请日：2022-07-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请公开了一种采煤机截齿磨损识别及高效开采装置及其控制方法，装置包括：液压杆、截齿辅助结构、截齿抓取结构、新齿库、废齿库和液压支撑；其中，截齿辅助结构、截齿抓取结构、新齿库和废齿库安装在液压杆连接的液压支撑上。本申请通过采煤机截齿磨损识别及高效开采装置，获取每个截齿的磨损程度，对其进行磨损识别，并根据其磨损状态进行截齿的更换或者根据磨损截齿的整体磨损特征进行截割参数优化；根据截割参数、截割深度及截齿磨损程度特征构建参数优化模型，结合多参数耦合优化实现截割参数及截割深度的优化，得到不同磨损程度截齿下的最优滚筒转速、最优牵引速度及最优截割深度，从而达到采煤机的高效开采。
-
公开(公告)号：CN110210539B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN201910431110.6
申请日：2019-05-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多级深度特征融合的RGB‑T图像显著性目标检测方法，主要解决现有技术在复杂多变场景中不能完整一致地检测出显著目标的问题。其实现方案为：1.对输入图像提取粗糙的多级特征；2.构建邻近深度特征融合模块，改善单模态特征；3.构建多分支组融合模块，融合多模态特征；4.得到融合输出特征图；5.训练算法网络；6.预测RGB‑T图像的像素级显著图。本发明可有效融合来自不同模态图像的补充信息，能够在复杂多变场景下完整一致地检测图像显著目标，可用于计算机视觉中图像的预处理进程。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115146871A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210901420.1
申请日：2022-07-28
Applicant: 西安热工研究院有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据智能脱硫系统，包括：离线学习模块，从数据库读取电站运行过的历史数据，之后对历史数据进行检查，剔除错误数据；在剔除错误数据后进一步搜索电站稳态运行期间的数据；从稳态运行的数据中进行学习；在线优化模块，根据当前一段时间的运行数据以及指令数据，在离线学习结果中寻找最优运行策略以达到节能或环保的目的。本发明是在维持电站工作负荷和脱硫系统处理一定量排放物的情况下，尽可能地减少设备电耗和物料投入。
-
公开(公告)号：CN109270494B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201811107189.9
申请日：2018-09-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明公开了一种高精度雷达测量系统防干扰方法，属于雷达测量技术领域。本发明所述方法通过配置参数和增加信号处理算法将雷达主站分为频谱感知和测量两种模式；频谱感知模式中，高精度雷达测量系统事先根据需求的最大不模糊距离计算得到固定频率差，并且在测量系统工作频段之内，创建工作频率列表，利用频谱感知的方法检测列表中的频率，获取无干扰可使用工作频率信息，防止工作环境中的电磁干扰信号对测量系统的影响；测量模式中，在原测量系统测量位移的基础之上，雷达主站顺序发射两个具有固定频率差的单频信号，对目标(雷达从站)进行距离的测量，扩展了该远程位移测量系统的功能。
-
公开(公告)号：CN114821508A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210555478.5
申请日：2022-05-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于隐式上下文学习的道路三维目标检测方法，主要解决现有方法对距离雷达较远的稀疏点云目标和小目标检测精度低，且容易受背景噪声干扰的问题。其实现方案为：对点云数据体素化；搭建稀疏卷积网络；搭建由现有卷积神经网络和检测网络级联组成的区域建议网络RPN；构建隐式上下文学习模块和注意力融合模块，并与现有的检测网络级联组成RCNN网络；构建由稀疏卷积网络、区域建议网络RPN和RCNN网络组成三维目标检测网络；训练三维目标检测网络；将体素化的点云数据输入训练好的三维目标检测网络中，输出目标检测框，得到目标的具体位置和类别。本发明提高了稀疏点云目标和小目标的检测精度，降低了目标的误检率。
-
公开(公告)号：CN114119481A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111251607.3
申请日：2021-10-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开多参数普适性煤岩界面感知识别及采煤机轨迹规划方法，包括以下步骤：采集煤岩的红外热像图；对所述红外热像图进行预处理，对预处理后的所述红外热像图进行标注；构建煤岩界面识别模型，利用标注后的所述红外热像图训练所述煤岩界面识别模型；利用训练好的所述煤岩界面识别模型进行煤岩识别，获得煤岩图像；提取所述煤岩图像的煤岩分界线，建立坐标系，提取所述煤岩分界线的坐标数据；基于所述坐标数据，根据煤矿需求偏好的采煤机滚筒截割轨迹规划。本发明显著提高了煤岩界面的识别精度，并能够根据煤矿对煤炭产量、煤炭质量和截割效率的偏好需求对采煤机滚筒进行轨迹规划。
-
公开(公告)号：CN113780305A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110913570.X
申请日：2021-08-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供的一种基于两种线索交互的显著性目标检测方法，所述检测方法包括：获取待检测图像，并将所述待检测图像翻转，获得增强图像信息；根据所述增强图像信息构建动态分组胶囊子网络提取所述待测图像的部分‑对象关系线索；根据所述增强图像信息采用密集高分辨率网络提取细节的对比度线索；采用注意力机制整合所述部分‑整体关系线索和所述对比度线索获得级联特征；根据所述级联特征预测最终显著性图，获得显著性预测图；对所述显著性预测图采用监督学习模型得到网络模型参数。获得了完整且精细的显著性预测图。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
190
records
(took 0.043 seconds)
