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公开(公告)号：CN118798137A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410789997.7
申请日：2024-06-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F40/166 , G06F40/18 , G06F21/64 , G06F16/22 , G06F16/23
Abstract: 一种面向多人协作场景下的链式数据处理方法，包括：初始用户新建空白电子表格工作簿或打开已有的电子表格工作簿，用户动作完成后在内存中加载该电子表格工作簿，若多位用户打开同一张电子表格工作簿，则进入多人协作场景；对加载完成的电子表格工作簿中的某个单元格进行编辑操作，并对链式数据进行分析与处理；根据执行单个单元格的编辑操作流程，对加载完成的电子表格工作簿中的范围单元格刷新操作；对加载的电子表格工作簿中的工作表名称进行修改；本发明能高效运行，快速响应用户请求，提升团队协作效率，并满足对数据处理和分析的需求；同时可将该系统部署在自己专用的服务器上，保障了数据的隐私性与安全性。
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公开(公告)号：CN118587599A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410792387.2
申请日：2024-06-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/422 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本申请的实施例涉及植物病虫害检测技术领域，特别涉及一种基于模态联合学习的植物病虫害检测方法，该方法包括：获取待检测植物图像；对待检测植物图像进行随机裁剪，得到若干张裁剪图像，基于裁剪图像确定待检测植物图像的结构特征；将待检测植物图像转换为灰度图，基于灰度图中各像素点及邻域内各像素点的像素值确定各像素点的纹理值，并基于每个像素点的纹理值确定待检测植物图像的纹理特征；基于待检测植物图像的色调值、饱和度值、亮度值以及植物类型，确定待检测植物图像的颜色特征；基于待检测植物图像的结构特征、纹理特征和颜色特征，确定对待检测植物图像的检测结果，从而大幅提升了植物病虫害检测的速度和精度。
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公开(公告)号：CN118334434A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410506679.5
申请日：2024-04-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/778 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征抑制背景捷径的小样本图像分类方法、电子设备和存储介质，用于小样本场景下将新类图像输入至经基类数据训练完成的分类系统进行分类判断，方法包括：将新类图像划分为新类支持集和新类查询集；对每类新类支持集的图像计算类别中心；对每类新类查询集的图像执行如下操作：采用与新类支持集的图像相同的方式，计算每类新类查询集的图像的新类查询特征向量；将新类查询特征向量与对应类别的类别中心进行度量，计算模型在新类上的分类性能。本发明对特征提取器的输出特征图进行修正，引入文本特征辅助像素级别的背景判别，抑制特征图中的背景信息，使模型更加关注物体本身，从而解决了背景捷径对小样本图像分类的影响。
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公开(公告)号：CN114528069B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210098781.7
申请日：2022-01-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，公开了一种在信息安全竞赛中提供有限监管上网服务的方法及设备，平台启动时，分发控制模块向上网机模块发起查询；用户通过平台插件模块发起桌面环境使用请求，平台插件对申请进行审核，审核成功则发送至分发控制模块；分发控制模块从“可用”虚拟机中选择一台并标记为“被占用”；分发控制模块随机生成用于访向此虚拟机的URL；用户向审计模块发起VNC连接请求；审计模块利用用户的连接信息向分发控制模块查询此用户分配到的虚拟机后瑞并进行校验；审计模块与虚拟机后端建立VNC连接，并创建此次连接的日志文件，用于审计用户行为。本发明可以在信息安全竞赛中为选手提供有限且处于监管下的上网服务。
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公开(公告)号：CN117975033A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311806752.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于特征提取的阵列天线低复杂度实时波束赋形方法。该方法包括以下步骤：首先，任意给定阵列几何，采用轮廓投影法来提取期望功率方向图轮廓特征，获取不同主瓣形状及辐射性能指标的特征激励分布；基于特征激励，采用交替投影算法综合得到对应期望方向图轮廓的精确激励分布；整理特征激励及精确激励分布，构建基准数据集；使用基准数据集训练神经网络获得特征激励分布到精确激励分布的实时预测模型；依据目标期望功率方向图轮廓提取特征激励，再输入到神经网络预测得到精确阵元激励从而实现实时的波束赋形。该方法通过提取期望功率方向图轮廓特征，降低了神经网络的复杂非线性，提高了激励求解效率，适用于阵列的实时波束赋形。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113238711B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110414737.8
申请日：2021-04-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于数字取证技术领域，公开了电子数据取证领域中一种高效的哈希计算工具，通过多线程实现快速将硬盘中的检材数据解压缩并读取到内存中；使用Producer和Consumer同步多个不同线程所读取的镜像数据块的顺序，并将其有序推入固定大小的队列；对读取到内存的数据块进行有序哈希，并计算检材镜像的完整哈希值。对比目前被广泛应用的取证软件的哈希计算效率，本专利的效率可提高10％至99％，且检材镜像的容量越大，其计算哈希的效率越高。同时本发明作为高效哈希计算工具，不仅支持目前常用的算法系列SHA和MD，更支持Blake、RIPEMD、WHIRLPOOL等更为安全的算法。
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公开(公告)号：CN115476857A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211033655.X
申请日：2022-08-26
Applicant: 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 柳州职业技术学院
Inventor： 李霄 , 何水龙 , 邓益民 , 杨磊光 , 陈善彪 , 施佳能 , 吴星 , 谭荣彬 , 张宁 , 徐富水 , 盘佳狄 , 玉达泳 , 石胜文 , 申富强 , 张海峰 , 李贝 , 宁胜花 , 廖有
IPC: B60W30/19 , B60W40/00 , B60W40/06 , B60W40/105 , B60W50/14 , G06V20/56 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自然驾驶数据控制换挡的方法，包括以下步骤：获取行驶车辆所在道路指定范围内公路信息，公路信息包括公路类型、车道类型；根据公路信息生成路网信息，从燃油经济性最佳驾驶数据集中动态匹配最佳驾驶行为，生成换挡决策信息，决策信息包括最优换挡挡位；将换挡决策信息输出至驾驶端；其中，获取车道类型包括：提取车道线图像，对车道线图像执行模糊化处理，判断和输出车道类型，车道类型包括直道、弯道。根据上述技术方案，可以对商用车的挡位控制进行仿人工智能的模拟控制，以实现在最佳的时机选择最佳挡位控制，从而使商用车具有最佳的燃油经济性。
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公开(公告)号：CN114882273A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210434725.6
申请日：2022-04-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本申请涉及视觉识别技术领域，公开了一种应用于狭小空间的视觉识别方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：将待识别图像输入完成联合训练的特征提取器和第一分类器，获得第一分类器输出的待识别图像在各类别下的分类概率；将分类概率和特征提取器在联合训练阶段获得的各类别下的平均特征输入因果干预策略模块，获得平衡特征；将平衡特征输入第二分类器，获得待识别图像的识别结果。本申请解决了在对狭小空间内呈长尾分布的待识别图像数据进行视觉识别时，会由于待识别图像数据类别不均衡的特征影响视觉识别模型识别结果的准确性的问题。
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公开(公告)号：CN114882068A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210434733.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/215 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及目标跟踪技术领域，公开了一种多目标跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取当前帧的第一跟踪图像和第一轨迹集合，第一轨迹集合包括未丢失轨迹集合和丢失轨迹集合；基于目标检测算法获取第一跟踪图像中的第一目标集合；通过第一关联算法将第一目标集合与未丢失轨迹集合进行关联，并得到未完成关联的第二目标集合和第二轨迹集合；通过第二关联算法将第二目标集合与丢失轨迹集合进行关联，并得到未完成关联的第三目标集合和第三轨迹集合；通过第三关联算法将第三目标集合与第二轨迹集合、第三轨迹集合进行关联。本申请通过层次化的关联算法将跟踪目标与目标跟踪轨迹进行关联，有效地提高了多目标跟踪的性能。
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公开(公告)号：CN114743045A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210340717.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双分支区域建议网络的小样本目标检测方法，涉及模式识别与信息处理技术领域，将数据集划分为基类图像和新类图像，构建finetune集；将基础特征图送入到双分支区域建议网络中，上分支提取图像内可能包含物体的极值特征、下分支提取图像内可能包含物体的主要类别特征，然后进行聚合后与原输入基础特征图进行残差连接，获取到图像的聚合语义特征，送入边界框回归网络和前背景判定网络以获得前景建议框的位置；并利用建议框池化将不同大小的建议框基础特征池化为同样大小的建议框特征图，送入边界框精修网络和类别判定网络以获得物体的精确位置和类别；利用Finetune集进行微调；能够提取到高维语义信息。
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