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公开(公告)号：CN114519679A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210158438.7
申请日：2022-02-21
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明提供一种SAR目标图像数据智能增强方法，包括：输入待增强的SAR图像数据，确定需要生成图像的角度，对SAR图像数据进行旋转填充；构建高分辨率GAN模型，包括生成器和鉴别器；所述生成器依次包括：第一卷积层、多个密集连接的残差模块、第二卷积层、下采样层和第三卷积层；所述鉴别器包括四个序列模块；将旋转填充后的SAR图像数据输入到高分辨率GAN模型，进行重构，获得增强后的高分辨率SAR图像数据。用此智能数据增强的方法，可以扩充Mstar等一些数据量较少的SAR目标数据集，提高分类的精度。也可以用于扩充SSDD等目标检测常用的数据集，提高检测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119480466A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411604330.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种含硼NiO@Ni‑MOF复合材料及其制备方法，首先通过将镍源与对苯二甲酸溶液混合后进行水热反应，得到Ni‑MOF；Ni‑MOF与硼酸按一定质量比混合研磨，得混合物，将混合物经过多次煅烧得到含硼NiO@Ni‑MOF复合材料；所制备的材料内阻低至0.551Ω，具有较快的离子扩散速率和超低的电荷转移电阻；优选条件下制备的含硼NiO@Ni‑MOF复合材料在电流密度为1A·g‑1时，比电容能达到1054.6F·g‑1；经过3000次充放电循环后，样品仍能保持其初始电容的73％；本发明操作过程简单，材料成本低，超级电容性能好，用作超级电容器电极材料，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117115170B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311385351.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
IPC: G06T7/00 , G06N3/088 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种无监督域自适应SAR舰船检测方法及系统，包括以下步骤：获取光学舰船图像和SAR舰船图像；构建UDA‑SARDet模型；将所述光学舰船图像和所述SAR舰船图像作为所述UDA‑SARDet模型的输入数据进行训练与测试；利用通过测试的所述UDA‑SARDet模型完成对SAR图像舰船检测。本发明使用未标注的SAR舰船图像和现有的已标注的光学数据集，高效完成SAR图像的舰船检测任务。同时设计全新的网络模型结构和IoU损失函数，解决了SAR图像舰船目标多尺度、特征少、信息容易丢失等问题，提升了模型的检测性能。
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公开(公告)号：CN116269833A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310050796.0
申请日：2023-02-01
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及脑立体分区技术领域，且公开了一种实验动物脑立体定位分区装置及定平方法，包括实验动物适配器，实验动物适配器的一侧开设有安装孔，实验动物适配器位于安装孔的一侧底端设有定位仪，定位仪位于安装孔处螺纹连接有固定栓，定位仪通过固定栓透过实验动物适配器的安装孔与实验动物适配器进行固定卡接，定位仪的一侧设有Y轴移动组件，Y轴移动组件的顶端设有z轴杆，本发明通过设有开关组件，有利于通过将刀具夹持件进行下拉，就会导致限位块抵达开关安置槽的顶端，当限位块位于开关安置槽的顶端时，开关突出块的开关就会卡入到开关组件间隙滑槽的触发槽，从而导致升降杆的z轴原点进行更改，从而达到自动更改高度的目的。
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公开(公告)号：CN114519679B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210158438.7
申请日：2022-02-21
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明提供一种SAR目标图像数据智能增强方法，包括：输入待增强的SAR图像数据，确定需要生成图像的角度，对SAR图像数据进行旋转填充；构建高分辨率GAN模型，包括生成器和鉴别器；所述生成器依次包括：第一卷积层、多个密集连接的残差模块、第二卷积层、上采样层和第三卷积层；所述鉴别器包括四个序列模块；将旋转填充后的SAR图像数据输入到高分辨率GAN模型，进行重构，获得增强后的高分辨率SAR图像数据。用此智能数据增强的方法，可以扩充Mstar等一些数据量较少的SAR目标数据集，提高分类的精度。也可以用于扩充SSDD等目标检测常用的数据集，提高检测的精度。
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公开(公告)号：CN117115170A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311385351.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
IPC: G06T7/00 , G06N3/088 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种无监督域自适应SAR舰船检测方法及系统，包括以下步骤：获取光学舰船图像和SAR舰船图像；构建UDA‑SARDet模型；将所述光学舰船图像和所述SAR舰船图像作为所述UDA‑SARDet模型的输入数据进行训练与测试；利用通过测试的所述UDA‑SARDet模型完成对SAR图像舰船检测。本发明使用未标注的SAR舰船图像和现有的已标注的光学数据集，高效完成SAR图像的舰船检测任务。同时设计全新的网络模型结构和IoU损失函数，解决了SAR图像舰船目标多尺度、特征少、信息容易丢失等问题，提升了模型的检测性能。
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