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公开(公告)号：CN114881639A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210295763.8
申请日：2022-03-24
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明属于区块链金融技术领域，公开了一种基于区块链的多阶段预付交易方法、系统、存储介质、设备及终端，提供基于区块链的多阶段预付消费交易模型，将预付消费模式中交易过程的充值、消费、结算子过程记录在区块链上，杜绝了传统预付消费模式中存在的商家对数据的管理权限过大，可以篡改数据的可能性。本发明提供基于双向拍卖的多阶段预结算方法，利用预结算‑双向拍卖算法确定消费者每阶段结算给商家的金额，拍卖结束后，资金存管方通过智能合约自动将该阶段的结算金额支付给商家，解决了传统预付消费模式中存在的商家携款跑路的问题。解决了区块链交易吞吐量受限的问题，能够满足实际应用系统实时高频交易的需求。
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公开(公告)号：CN111028244B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201911225479.8
申请日：2019-12-04
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06T7/11 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于超像素的已知样本不均衡情况下的遥感图像语义分割的方法，首先对图像数据进行过分割预处理，获得超像素分割结果，以每个超像素的重心为中心点切割矩形图像，构建超像素矩形图像数据集；训练集成分类模型，在已知样本不均衡情况下，合并小样本为一类，进行一次分类，一次分类完成后，将小样本进行二次分类，将两次分类的网络模型进行集成，得到集成分类模型；将待预测的超像素矩形图像数据集输入到集成分类网络模型中，获取超像素矩形图像类别；将超像素矩形图像类别映射至原始图像，获取语义分割结果。本发明能有效提高最终能够有效提高在已知样本不均衡情况下的小样本语义分割精度。
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公开(公告)号：CN108171676B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201711248987.9
申请日：2017-12-01
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于曲率滤波的多聚焦图像融合方法，其实现步骤为：(1)输入待融合多聚焦图像；(2)对远聚焦图像I1进行曲率滤波；(3)对近距离聚焦图像I2进行曲率滤波；(4)获取曲率滤波后的图像F1和F2；(5)生成特征图像矩阵；(6)获取聚焦度参量；(7)生成临时矩阵；(8)生成进阶矩阵；(9)生成融合图像。本发明利用了同一场景拍摄的聚焦距离远近不同的两幅多聚焦图像进行融合，在提取了图像边缘的清晰特征的同时，保留了聚焦度更高的清晰区域，克服了现有多聚焦图像融合技术中局部像素突变以及局部模糊的缺点。
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公开(公告)号：CN111582043A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010294564.6
申请日：2020-04-15
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明属于遥感影像地物变化检测技术领域，具体一种基于多任务学习的遥感影像地物变化检测方法，用以克服现有技术中因地物变化检测的精度依赖于地物分类的精度导致得误差累计的问题。本发明采用多任务学习地物变化检测模型，包括：两条语义分割模型分支与一条变化检测模型分支；通过分割网络构建语义分割模型，该模型的特征提取模块能够有效的提取遥感图像的特征，接着构建孪生网络来训练地物变化检测模型，并且构建多任务学习机制。综上，本发明既能够确定地物变化检测区域，又能够得到不同地物的变化检测结果和区域变化前后的地物类型，同时也避免了误差累计的问题，提高了变化检测的精度。
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公开(公告)号：CN105427341B
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201510765947.6
申请日：2015-11-11
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多变分水平集的复杂背景视频图像多目标检测方法，其实现步骤为：(1)输入影像格式的视频图像；(2)选取三帧图像；(3)获得二值图像；(4)去除干扰噪声；(5)获得运动目标的零水平集；(6)用多变分水平集方法更新运动目标零水平集；(7)判断更新的运动目标零水平集是否与第二帧图像中运动目标的边缘重合；(8)输出第二帧图像中运动目标的检测结果。本发明解决了运动目标零水平集为固定曲线的问题，以及对多个运动目标检测时采用图像区域全局信息使得检测结果彼此干扰的不足，具有较高的检测准确度，可应用于视频图像中多个运动目标的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106210064A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610555676.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于授权的可控P2P大规模遥感数据分发方法，包括遥感数据拥有者发布遥感数据、遥感数据使用者下载遥感数据、遥感数据管理平台的监控管理三个流程，本发明采用了基于P2P的数据传输方法，不存在多用户下载造成资源服务器的性能瓶颈，方便了用户的使用；整个遥感资源趋向于一种优化的状态，遥感文件块会在系统中均匀分布，避免拥有稀有文件块的结点离开系统后造成的系统消亡，有效地延长了系统的生命周期；通过遥感数据管理平台对P2P用户端的身份审核和权限验证，避免了遥感数据流入不合适的P2P用户端，保证了遥感数据的安全性；增强了遥感数据管理者对数据分发的掌控能力，提高了遥感数据分发过程中可控安全性。
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公开(公告)号：CN119314026A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411354676.0
申请日：2024-09-27
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 西安电子科技大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06N5/02 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于遥感图像领域，涉及一种多域联合驱动的遥感数据篡改检测评估方法，用于支撑遥感图像中篡改现象的检测评估。本发明通过构建涵盖真实遥感图像在属性域、数字域、物理域、语义域共四个维度特征的多域真实性基准画像，设计多域联合评估方法，计算待检测遥感图像个体描述画像与真实性基准画像间的联合评估近似度，实现在多个维度进行遥感图像的真伪评估判别。
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公开(公告)号：CN117149457A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311096337.2
申请日：2023-08-29
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F9/54 , G06F16/9535 , G06F16/36 , H04L41/026
Abstract: 本发明公开了一种消息中间件的信息自适应分发策略及流程自动编排方法，属于数据处理领域。本发明所述方法以用户需求为导向，设计了信息分发自适应策略，旨在改变传统用户被动订阅消息模式，以实现用户主动接收感兴趣信息。基于LDA主题建模技术获取用户兴趣标签，并基于Neo4j构建用户兴趣知识图谱；基于注意力机制构建用户兴趣知识图谱全局语义信息与待分发消息文本全局语义信息的映射关系，实现信息内容语义自适应分发；利用免疫优化算法构建信息模态的自适应分发，以提高信息分发的信道利用率；最后，基于流程引擎技术构建信息自适应分发系统及流程自动编排，实现分发数据节点的模块化定制与分发流程的自动化生成编排。
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公开(公告)号：CN106210064B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201610555676.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于授权的可控P2P大规模遥感数据分发方法，包括遥感数据拥有者发布遥感数据、遥感数据使用者下载遥感数据、遥感数据管理平台的监控管理三个流程，本发明采用了基于P2P的数据传输方法，不存在多用户下载造成资源服务器的性能瓶颈，方便了用户的使用；整个遥感资源趋向于一种优化的状态，遥感文件块会在系统中均匀分布，避免拥有稀有文件块的结点离开系统后造成的系统消亡，有效地延长了系统的生命周期；通过遥感数据管理平台对P2P用户端的身份审核和权限验证，避免了遥感数据流入不合适的P2P用户端，保证了遥感数据的安全性；增强了遥感数据管理者对数据分发的掌控能力，提高了遥感数据分发过程中可控安全性。
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公开(公告)号：CN108171676A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711248987.9
申请日：2017-12-01
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于曲率滤波的多聚焦图像融合方法，其实现步骤为：(1)输入待融合多聚焦图像；(2)对远聚焦图像I1进行曲率滤波；(3)对近距离聚焦图像I2进行曲率滤波；(4)获取曲率滤波后的图像F1和F2；(5)生成特征图像矩阵；(6)获取聚焦度参量；(7)生成临时矩阵；(8)生成进阶矩阵；(9)生成融合图像。本发明利用了同一场景拍摄的聚焦距离远近不同的两幅多聚焦图像进行融合，在提取了图像边缘的清晰特征的同时，保留了聚焦度更高的清晰区域，克服了现有多聚焦图像融合技术中局部像素突变以及局部模糊的缺点。
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