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公开(公告)号：CN118539116A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410759829.3
申请日：2024-06-13
Applicant: 电子科技大学 , 北京邮电大学 , 北京无线电计量测试研究所
Abstract: 本发明公开了一种精细轴密封的高功率直通式快速移相装置，属于微波仪器技术领域。该装置包括：真空室外壳、第一圆极化器、第二圆极化器、旋转式移相器、第一支撑轴承、第二支撑轴承、真空阀门、同步带轮组件、磁流体密封组件、伺服电机；其中，旋转式移相器位于真空室内，利用轴承与真空室外壳连接，使旋转式移相器能够相对旋转，两个圆极化器分别位于旋转式移相器输入端和输出端的外侧，三者的腔体部分连通并共轴；在伺服电机与同步带轮组件之间设置磁流体密封组件，通过磁流体密封组件将传动动作导入真空室内部，进而带动旋转式移相器旋转。本发明旋转式移相器作为直通式移相器，能够在稳定的真空环境中实现高精度、高速度的移相功能。
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公开(公告)号：CN116488970A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211504398.3
申请日：2022-11-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种高速光通信系统均衡方法，该方法基于Volterra级数构建神经网络均衡器，采用互相关学习增强联合神经网络，将线性和非线性补偿结合，使网络不再需要额外的线性补偿模块，增强网络整体的补偿能力；通过额外的增强互相关学习层,使神经网络能够更好地学习到输入信号的二阶以及三阶互相关项，加强了神经网络对系统非线性的补偿能力；通过高阶全连接层,从低阶自相关输入信号中学习输入信号的高阶互相关项；同时在网络中权重的密集处使用了聚类算法，降低了网络复杂程度。
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公开(公告)号：CN117877118A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410055270.6
申请日：2024-01-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对塔吊驾驶员危险行为的目标检测方法。首先收集塔吊驾驶员行为图像样本数据制作数据集，并对图像样本进行预处理；并通过主干网络，对输入图像进行特征提取；其次通过改进增强网络，融合主干网络提取的图像特征；最后通过预测网络，对塔吊驾驶场景下危险行为小目标（烟和电话）进行分类和边界框回归，输出检测结果。该方法通过改进YOLOv7目标检测算法，结合多种成熟的方法，从而达到更好的检测效果。本发明方法能够有效提高检测效果，方法简单易用，应用性强，尤其在工地安全领域检测塔吊驾驶员危险行为的方面将会有很大的应用。
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公开(公告)号：CN117876858A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410055010.9
申请日：2024-01-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于改进yolov7算法的水下目标检测方法，该方法的步骤为：1）获取水下图像数据集，并按照一定的比例分为训练集、验证集和测试集；2）以yolov7模型为基础模型进行改进得到一种新的目标检测方法，改进方法包括对主干网络进行改进、设计一种新的模块、结合Transformer模型和使用新的损失函数；3）对改进后的模型进行剪枝；4）使用训练集对剪枝后的模型进行训练；5）使用测试集对模型进行评估。本发明方法具有较好的检测效果且减少了参数量和计算量，方法简单易部署，适用性广泛，尤其在水下机器人、海洋捕捞等领域将会被广泛应用。
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公开(公告)号：CN116740124A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310655750.1
申请日：2023-06-05
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及小目标检测与多目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于改进YOLOv8的车辆跟踪与车牌识别联合检测方法，将车辆检测跟踪与车牌识别融合在一个统一的系统中，通过以下步骤实现联合检测，首先采用改进YOLOv8算法对车辆与车牌进行检测，再使用基于匈牙利算法的BOT‑SORT跟踪算法进行车辆目标跟踪，同时使用LPRNet进行车牌识别，通过使用了可变形卷积操作代替标准卷积，可根据图像改变感受野大小，同时添加了MHSA注意力网络，在保证轻量化的同时，大大提升了物体检测精度，同时本发明将车辆多目标跟踪和车牌识别集成在一个系统中，使用方便，容易部署在边缘设备中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111310680B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010110735.5
申请日：2020-02-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于深度学习的辐射源个体识别方法，涉及辐射源个体识别技术领域。通过特征提取，然后输入神经网络进行辐射源个体的识别，在神经网络中加入过滤层，本发明过滤层的作用是在每个训练批次中，选择性的让一半的隐层节点值为0，可以明显地减少过拟合现象；这种方式可以减少特征检测器(隐层节点)间的相互作用，降低过拟合、提升性能检测器相互作用是指某些检测器依赖其他检测器才能发挥作用，通过上述技术方案本发明能够准确识别各辐射个体。
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公开(公告)号：CN111382803B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010189611.0
申请日：2020-03-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的特征融合方法，涉及电磁信号识别技术领域。首先对目标离散信号进行预处理，使用短时傅里叶变换提取所有数据的功率谱密度P，将功率谱密度P作为通信信号源的特征；再以功率谱密度P作为通信辐射源的特征导入事先训练好的神经网络，完成特征的提取，得到特征P1；其次将目标离散信号分段，求每一段的载频和码元速率相对偏差，将之作为特征P2；最后将提取后的特征P2与特征P1在数量级上对应拼接起来，作为融合特征P3；采用融合特征P3对信号进行识别。与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：具有更高的识别率，能够准确识别通信信号设备。
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公开(公告)号：CN112950954B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110204996.8
申请日：2021-02-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高位摄像头的智能停车车牌识别方法，解决了现有街道路边停车的人工收费造成的费时费力的问题，通过视频帧队列保存车辆停车过程事件的一段视频，解决了停车过程中车牌遮挡问题；通过车辆是否越过车位线解决了车辆停车问题；通过垂直俯仰角近似旋转变换和透视变换矫正方法解决摄像头下车牌倾斜的问题，通过车牌识别神经网络识别车牌解决了车牌识别的问题，加上多尺度特征融合方法解决了小分辨率车牌识别的问题。
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公开(公告)号：CN111882554B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010783841.X
申请日：2020-08-06
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西景航无人机有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于SK‑YOLOv3的电力线故障智能检测方法，包括如下步骤：1）采集电力线故障数据集：2）提高特征图得分；3）生成预测框。这种方法提高了检测精度，检测更细致。
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公开(公告)号：CN111310680A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010110735.5
申请日：2020-02-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于深度学习的辐射源个体识别方法，涉及辐射源个体识别技术领域。通过特征提取，然后输入神经网络进行辐射源个体的识别，在神经网络中加入过滤层，本发明过滤层的作用是在每个训练批次中，选择性的让一半的隐层节点值为0，可以明显地减少过拟合现象；这种方式可以减少特征检测器(隐层节点)间的相互作用，降低过拟合、提升性能检测器相互作用是指某些检测器依赖其他检测器才能发挥作用，通过上述技术方案本发明能够准确识别各辐射个体。
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