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公开(公告)号：CN119942076A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510012161.0
申请日：2025-01-03
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V20/64 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于全局特征增强与假阴性矫正的3D多目标检测方法，方法包括：首先从LiDAR传感器获取点云数据，并转换为规则体素网格，提取鸟瞰图(BEV)特征。设计滑动窗口注意力模块，结合自适应动态区域重定位裁剪，使每个区域的特征与其他区域进行交互，增强局部特征表征能力，促进全局上下文信息融合。具体实现包括区域划分、自适应动态区域重定位裁剪、区域自注意力以及滑动区域注意力机制的应用，以捕捉不同区域间的相互作用；构建并行的多阶段热图编码器，从BEV特征中解码中心热图并投影到BEV视图。热图峰值对应潜在目标位置，通过分析强度分布识别前k个最显著的目标特征，确保精确定位；同时引入累积伪阳性管理(APM)系统，在每层热图基础上生成掩码图，结合上层掩码图和当前热图更新检测结果，选择新的前k个最高峰值实例特征，减少误报和漏检，提高检测精度。最后通过多头自注意力以及局部交叉注意力机制强化实例在全局中的表征能力，最终优化BEV特征以预测3D边界框。
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公开(公告)号：CN119380300A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411318112.1
申请日：2024-09-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于Transformer的3D多目标检测与跟踪方法，涉及自动驾驶和三维目标检测与跟踪技术领域。该方法包括：从六个摄像头获取连续帧的RGB图像数据流；对图像数据中的物体进行检测与跟踪；设计特征提取网络，将RGB数据流映射到鸟瞰图BEV上，以便更好地感知车辆周围环境；设计4D Tubelet Query以动态表示数据流中所有的tubelets；设计时序自注意力机制，融合长短时序上BEV特征信息，以捕捉目标的时序动态性；设计交叉注意力机制，融合4D Tubelet Query和BEV视频流，以动态学习多物体的外貌特征、角度信息以及轨迹信息等进行相应的学习；设计任务头，将Transformer获取的Query特征通过FFN生成最终的物体检测框和轨迹信息。本发明采用上述的一种基于Transformer的3D多目标检测与跟踪方法，解决了现有方法在三维多目标检测与跟踪上TBD的不足，巧妙地将检测与跟踪耦合，实现高精度的目标检测与跟踪。
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公开(公告)号：CN110580209B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201910688296.3
申请日：2019-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模型预测控制的云服务器弹性伸缩与性能优化方法。本发明包括对服务器功耗的控制和对虚拟机应用级性能的控制，其中集群级功率控制环中功率控制器通过动态电压和频率调整（DVFS）调整每个服务器的CPU频率，动态控制集群中所有服务器的总功耗。而性能控制环中性能控制器通过调整分配给它的CPU资源来动态控制虚拟机的应用程序性能。由于群集的总功耗需要保持低于共享电源的容量，并且不同服务器之间的集群级功率转换可以带来更好的系统性能。通过本发明提供的基于模型预测控制的云服务器弹性伸缩与性能优化方法，可以降低系统功耗，并且保证虚拟机上的应用程序性能满足一定的要求，提高系统服务质量。
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公开(公告)号：CN113849977A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111122007.7
申请日：2021-09-24
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种通道功率损耗可控的低副瓣相控阵优化方法，涉及相控阵天线领域，解决了通道功率损耗高、功放效率低、馈电网络复杂的问题。本发明包括相控阵天线扫描波束共享激励幅度，对法向波束和若干扫描波束进行副瓣电平最小化的优化，在副瓣电平最小化的优化过程中同时控制通道功率损耗，将对通道功率损耗的约束转化为对激励幅度的约束，对转换后的约束问题采用凸优化迭代计算，判断是否满足给定阈值，或达到最大迭代次数终止迭代，输出相控阵天线的若干扫描波束的方向图及满足要求的共用激励幅度分布。本发明节约成本、提高功放效率，具有较高的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN110896162A
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201911016617.1
申请日：2019-10-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明提出了一种采用多模级联实现太赫兹回旋管频率超宽带可调的方法，其特点是采用多个工作模式级联工作的方式，通过调节工作磁场或者电子束能量使工作模式依次被激励，相对于传统单模工作的频率连续可调太赫兹回旋管而言，其频率可调谐的范围能得到很大的提高。在主频率为500GHz的情况下，采用了四个工作模式TE5,7,q,TE10,5,q,TE3,8,q,TE1,9,q级联工作，最终得到了约10GHz的频率调谐带宽，并且能使输出功率稳定在一定范围内。该超宽带频率连续可调太赫兹回旋管在DNP-NMR系统以及其他领域都有很好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110580192A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910687987.1
申请日：2019-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于服务特征的混部场景中容器I/O隔离性的优化方法。本发明使用磁盘资源划分与磁盘I/O并发控制相融合的方式来解决多服务混部场景中容器I/O隔离性的优化问题。本发明首先识别分类所有服务类型和性能特征，并为每种服务设置合理的性能基准值，通过检测各个服务的性能数据是否符合预先设置的基准值，判断当前服务的运行状态，若未能达到预期性能，则根据服务的类型施加针对性的优化策略。本发明可以克服基于单服务混部场景的隔离性优化方法在多服务混部场景中应用的局限性，通过错开各个服务的优化时机来保证优化效果，避免产生过度优化，从而实现多服务混部场景下的容器I/O隔离性优化。
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公开(公告)号：CN103353865B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201310147186.9
申请日：2013-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于位置的易货电子交易商品推荐方法。传统的自动化的协同过滤推荐算法直接应用到现代易货交易平台上，很难取得同样的推荐效果。因为现代易货主要是以物易物的交易，为了获得满意的推荐效果，需要结合现代易货的自身特点进行更多的考虑。本发明通过分析现代易货需要着重考虑的环境因素，基于这些环境提出了对于推荐算法范围的参考，然后通过计算得出这个范围，在范围内筛选出用户的评价信息，接着构建基于这些评价信息的矩阵，在矩阵中计算用户之间的相似度从而得到目标用户的相邻用户集，最后对相邻用户的评价信息排序即可得到所要的推荐结果。本发明方法具有简单快速、方便可靠的优点。
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公开(公告)号：CN103353865A
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201310147186.9
申请日：2013-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于位置的易货电子交易商品推荐方法。传统的自动化的协同过滤推荐算法直接应用到现代易货交易平台上，很难取得同样的推荐效果。因为现代易货主要是以物易物的交易，为了获得满意的推荐效果，需要结合现代易货的自身特点进行更多的考虑。本发明通过分析现代易货需要着重考虑的环境因素，基于这些环境提出了对于推荐算法范围的参考，然后通过计算得出这个范围，在范围内筛选出用户的评价信息，接着构建基于这些评价信息的矩阵，在矩阵中计算用户之间的相似度从而得到目标用户的相邻用户集，最后对相邻用户的评价信息排序即可得到所要的推荐结果。本发明方法具有简单快速、方便可靠的优点。
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公开(公告)号：CN119580208A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411313188.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V20/40 , G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于DETR的3D目标检测与跟踪方法，方法包括：从LIDER相机获取连续帧的点云数据流；将连续帧的原始点云数据转换为规则的体素网格并提取其高维视频特征；学习了一组4D Tubelet Query，并利用时间自注意力和空间交叉注意力模块对视频片段的动态时空特性进行建模，以增强其表征能力；最后，本发明的模型对每个Tubelet Query进行边界框预测，使用集对集损失来衡量真实值与预测值之间的差异实现多目标跟踪任务的端到端学习。本发明通过设计Tubelet，深度挖掘并整合时空维度上的信息，将多目标跟踪任务简化为检测任务，以实现检测和跟踪任务的统一，减少了传统多目标跟踪对帧级检测器的严重依赖。
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公开(公告)号：CN113849977B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202111122007.7
申请日：2021-09-24
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种通道功率损耗可控的低副瓣相控阵优化方法，涉及相控阵天线领域，解决了通道功率损耗高、功放效率低、馈电网络复杂的问题。本发明包括相控阵天线扫描波束共享激励幅度，对法向波束和若干扫描波束进行副瓣电平最小化的优化，在副瓣电平最小化的优化过程中同时控制通道功率损耗，将对通道功率损耗的约束转化为对激励幅度的约束，对转换后的约束问题采用凸优化迭代计算，判断是否满足给定阈值，或达到最大迭代次数终止迭代，输出相控阵天线的若干扫描波束的方向图及满足要求的共用激励幅度分布。本发明节约成本、提高功放效率，具有较高的工程实用价值。
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