-
公开(公告)号：CN115879039A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211396783.0
申请日：2022-11-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F18/2411 , G01N23/223 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本发明属于X射线荧光仪(XRF)元素定量分析领域，公开了一种支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)结合引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm，GSA)的元素含量定量分析方法，包括：确定待测元素，利用光谱仪获取待测样本的XRF光谱数据；基于所述光谱数据确定待测元素的峰值信息；构建GSA‑SVR模型并利用数据集对构建GSA‑SVR模型进行训练，利用训练好的GSA‑SVR模型基于所述待测元素的峰值信息预测待测元素的含量。通过对数据集进行归一化处理后，将数据进行训练集、测试集划分，利用训练集数据构建SVR预测模型，再通过测试集预测模型性能，基于GSA优化后得到的训练样本数据构建的GSA‑SVR模型，通过该模型来实现元素的定量分析。基于GSA‑SVR的元素含量定量分析可以广泛应用于元素的XRF定量分析领域。
-
公开(公告)号：CN115830071A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211544341.6
申请日：2022-12-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应权值模板更新的空间‑语义感知注意跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，用于解决传统基于分类‑回归的跟踪算法难以处理目标持续外观变化的问题。本发明首先建立了一个空间‑语义感知注意模型，利用具有损失函数的单卷积注意网络在线识别目标特征图上的不同区域和通道对目标表示的重要性，然后通过在空间和通道维度上增加相应权重来强化特征图上的特定区域和语义信息；其次，为了更好地适应目标外观变化，我们提出了一种新的模板更新策略来自适应调整跟踪结果对新模板的贡献权重，进一步增强了模板的可靠性。本发明通过空间‑语义感知注意模型突出目标特征，同时抑制背景信息，从而获得更具判别力的目标外观模型，提升跟踪结果的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115795272A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211272187.1
申请日：2022-10-18
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F18/10 , G06F17/14 , G06F123/00
Abstract: 本发明属于光谱数据分析处理技术领域，公开了一种基于分数阶迭代离散小波变换的谱线去噪方法，对待测样品的原始检测谱线信号进行G‑L分数阶处理，采用迭代法搜索得到最优分数阶；对信号的最优分数阶进行傅里叶变换；进行迭代离散小波分解、重构得到最佳小波变换系数；并对最佳小波变换系数进行修正以及小波重构得到重构估计信号；对变换后的信号进行‑p阶分数阶傅里叶变换得到去噪后的谱线信号本发明通过采用分数阶傅里叶变换和迭代离散小波相结合的方法对谱线进行去噪，能够清楚地保留信号中的细节，无锐化、过度平滑的现象，提高信噪比，科学合理，流程简单，便于操作，结果直观，通俗易懂，相对于现有去噪方法去噪效果更好。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115761234A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211472236.6
申请日：2022-11-22
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，公开了一种基于随机组合的弱监督语义分割方法、系统、设备及介质，包括：采用训练数据集、切片训练数据集和随机组合的切片训练数据集分别训练分类网络N1、N2和N3，使每个网络都能提取到图片中不同的激活区域，并且利用互相监督训练的方式学习其他两个网络的学习结果，最后组合三个网络的预测结果得到最终的语义分割结果，将其作为语义分割训练数据集训练语义分割模型进行最终的语义分割结果的预测。本发明有效的利用网络对随机组合的切片图片的感知区域不同，并且利用得到的不同分类网络对相同图片的类别感知图片，通过组合三种分类网络的结果获得的语义分割数据集，提高了语义分割模型的语义分割能力以及预测准确率。
-
公开(公告)号：CN115690444A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211237887.7
申请日：2022-10-11
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的轻量级图像线段提取及描述方法。本发明针对现有基于深度学习的线段检测方法计算量大的问题。采用轻量级骨干网络作为特征提取网络；使用线段提取和描述同步进行的网络架构，共享了大部分网络参数；将两个分支集成进行端到端训练；以起点、中心点和终点作为线段的最小表示，提高后处理速度；本发明在提高速度的同时保证了精度。
-
公开(公告)号：CN113960090A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111205364.X
申请日：2021-10-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01N23/223
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM神经网络算法的土壤Cd元素光谱定性分析方法，通过采用LSTM神经网络算法定性判别土壤中是否含有镉元素，将XRF光谱分析仪实际测得谱图数据作为训练矩阵，然后利用Matlab软件构建LSTM神经网络模型，建立相干元素的峰值信息和Cd元素浓度的关系，通过测试样本进行实例验证，得到Cd元素的定性判别结果。研究表明，本发明提出的基于LSTM神经网络算法的微量元素定性预测方法在土壤成分检测领域具有重要的应用价值。
-
公开(公告)号：CN216594876U
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202123019728.3
申请日：2021-12-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01N23/223
Abstract: 本实用新型公开了一种基于X射线荧光的液体样品分析装置，包括底座，所述底座的上端与活动座转动连接，所述活动座的上端可拆卸连接有多个样品杯，其中一个所述样品杯的上方设置有相互配合的X射线发生器和探测器，所述活动座与底座之间通过限位组件扣接。本实用新型所述的一种基于X射线荧光的液体样品分析装置，可以同时在活动座上放置多个样品杯，当其中一个样品杯测试结束后，通过转动活动座，使得下一个样品杯准确的移动至X射线发生器和探测器的下方，方便实际测试，提高了便利性。
-
公开(公告)号：CN217605324U
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202123034777.4
申请日：2021-12-03
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01N1/08
Abstract: 本实用新型公开了一种分隔式多仓矿石样品取样器，包括螺旋升降装置、取样装置和支撑装置，所述取样装置与所述螺旋升降装置的下端连接，所述支撑装置与所述螺旋升降装置的中段螺纹连接。与现有技术相比，本实用新型通过设置的取样套筒、多仓分隔筒和矿石切割齿，能够在矿石切割采集时，对矿石进行分仓采集，来方便矿石的分隔取样，通过设置的支撑固定架、调节套杆、挤压弹簧和贴合底板，能够调整改变取样器的的支撑高度，方便不同场合下的取样。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
78
records
(took 0.033 seconds)
