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公开(公告)号：CN119206595A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411219130.4
申请日：2024-09-02
Applicant: 电子科技大学 , 喀什地区电子信息产业技术研究院
Abstract: 本发明涉及机器人自主导航与视觉识别技术领域，公开了一种自注意力下空间自感知的视觉场景识别方法，采用主要由ViTbackbone和特征聚合模块Token Module两部分所构成的S3VPR模型实现，包括下述步骤：1）对于给定的输入图像，利用ViTbackbone提取基础特征，得到特征图，而后形成新特征图；2）对新特征图进行reshape操作，将其从二维特征图转换为三维特征图；3）使用特征聚合模块Token Module先沿空间维度对三维特征图进行处理得到空间交互特征图，然后再沿通道维度进行处理得到通道交互特征图，而后进一步处理得到全局描述子；4）利用相似度算法将查询图像的全局描述子和数据库中所有数据库图像的全局描述子进行一一比较，找出所有和查询图像归属同一场景的数据库图像。
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公开(公告)号：CN119131719A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411054021.1
申请日：2024-08-02
Applicant: 电子科技大学 , 喀什地区电子信息产业技术研究院
IPC: G06V20/56 , G06V20/00 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及机器人自主导航与视觉识别技术领域，公开了一种域不变信息挖掘的视觉场景识别方法，采用主干网络VGG‑DIMM、聚合头NetVLAD两部分组成DIMNet模型实现，包括下述步骤：对于给定的输入图像，利用VGG‑DIMM初步提取其局部特征描述符；以VGG‑DIMM提取得到的局部特征描述符作为输入，使用原始的NetVLAD将局部特征描述符聚合成一维的全局特征描述符F(I)；通过相似度算法，将查询图像的全局特征描述符F(I)与所有数据库图像的全局特征描述符F(I)进行一一比较，从而找出所有和查询图像归属同一场景的数据库图像；通过所采用的域不变信息挖掘模块(DIMM)在级联的卷积单元组中，纳入特征图不同空间区域间的相互依赖关系，达到DIMNet模型对域不变的静态类物体的关注度增强的目的。
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公开(公告)号：CN118379512A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410602366.X
申请日：2024-05-15
Applicant: 电子科技大学 , 喀什地区电子信息产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种级联型全局描述符聚合的视觉场景识别方法，摒弃以往主流的局部特征聚合技术，提出一种新的整体特征聚合方案，利用具有SCA模块和GIA模块的GICNet模型完成，包括下述步骤：1)利用嵌入SCA模块的改进CNN主干网络提取查询图像I的中间特征表达FSCA；2)将3‑D张量的中间特征表达FSCA重新塑造为一个2‑D表示，得到展平特征图Fflat，此时的2‑D张量的展平特征图Fflat视为一组大小为d的1‑D特征；3)将展平特征图Fflat输入到GIA模块中进行处理，利用全连接层的能力递归地将通道方向和空间方向上的全局关系合并到2‑D展平的特征图Fflat的每个元素中，最终得到鲁棒性的全局描述子FGIA；将全局描述子FGIA依次进行展平操作和L2‑norm处理，得到查询图像I的最终的1‑D判别向量Fdiscr。
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公开(公告)号：CN118609172A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411088642.1
申请日：2024-08-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/25 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种运动姿态识别模型与评价方法，属于图像识别技术领域。其中的方法包括：标准运动姿态获取、标准运动姿态数据集构建、受测运动姿态识别、运动姿态匹配及运动姿态评价。通过摄像机获取标准运动姿态并构建标准数据集；使用嵌入STV2模块的YOLO‑Pose神经网络模型识别受测运动姿态，提取关节点信息并生成特征矩阵；通过计算关键关节间角度进行姿态匹配；采用基于关键关节间角度的评价方法，对每个关节的偏差百分比进行量化评分，最终得到整体姿态的评分。该发明提供了一种基于人工智能与图像识别技术，综合实现运动姿态识别与运动姿态评价的方法，该方法保证了运动姿态识别的准确性，还通过量化匹配与评价提供了公平的动作完成程度反馈。
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公开(公告)号：CN114561214B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202210224526.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种Mn掺杂的CISe@ZnSe核壳结构量子点及其制备方法和应用，该量子点包括核体和包覆在核体外的壳体，所述核体为Mn掺杂的CuInSe量子点，所述壳体为ZnSe。本发明的Mn掺杂的CISe@ZnSe核壳结构量子点自身稳定性良好，且能显著提高利用该量子点敏化的光电化学电池的光电性能，这主要归功于过渡金属Mn掺杂CISe体系后，创造了中间能级，不仅能提供额外电子注入光阳极，还能延缓电子空穴对的复合，促进电子空穴对分离，从而提高了光电化学电池的光电性能，其光阳极的饱和光电流达到2.9mA cm‑2。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116801219A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310935507.5
申请日：2023-07-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于6G网络的AI按需服务方法，包括：预先将AI模型进行模块化处理，获得多个处理模块并且每个处理模块均具有特定的功能；根据用户发起的服务请求和服务需求对用户任务进行分类，并编排所述用户任务的动态调度策略，所述动态调度策略包括所要调用、复用或组合的AI模型的顺序；根据网络节点的计算和存储资源，将所述动态调度策略中包含的AI模型的处理模块部署在6G网络中的网络节点上；在所述网络节点处调用AI模型的处理模块执行当前任务。本发明通过将AI模型模块化，并部署在6G网络中的网络节点上，实现了泛在的AI按需服务；支持不同AI模型模块的调用和组合，从而提升了6G网络的AI服务能力和效率。
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公开(公告)号：CN116721314A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310846267.1
申请日：2023-07-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于平滑交互式压缩网络的小目标检测方法，其实现步骤是，构建并训练平滑交互式压缩网络，利用该网络中的平滑交互模块在多尺度的范围内鲁棒地学习图像特征的语义信息，利用平滑交互式压缩网络中的交叉关注子模块根据输入图像的内容来调动态融合不同分辨率的特征图。利用平滑交互式压缩网络中的白盒剪枝子模块不降低性能的前提下降低模型的复杂性。本发明主要解决在硬件计算能力有限的前提下对背景复杂图像中的弱小目标进行检测的问题，具有特征图之间的依赖性强、动态融合不同分辨率的特征图效果好，漏检率与虚警率低，网络计算量需求小且结构简单从而易与现有硬件适配的优点。
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公开(公告)号：CN115663042A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211356524.5
申请日：2022-11-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L31/032 , H01L31/109 , H01L31/18
Abstract: 本发明公开了一种自供电的偏振敏感型光电探测器及其制备方法，方法包括：微机械剥离法制备二维P‑WS2和N‑GeAs2纳米片；利用紫外光刻技术和镀膜技术在氧化硅衬底上制备数字标记的Mark；通过定点转移的方法在Mark标记的氧化硅衬底上制备二维P‑WS2/N‑GeAs2范德华异质结；在二维P‑WS2/N‑GeAs2范德华异质结上制备对电极图案并蒸镀电极；利用丙酮溶液去胶，得到基于二维P‑WS2/N‑GeAs2范德华异质结的光电探测器。本发明设计的光电探测器结构简单，具有较高的响应度和偏振敏感度、较低的能耗、较快的响应速度，为自供电的偏振敏感型光电探测系统的实现提供了可能。
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公开(公告)号：CN114561214A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210224526.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种Mn掺杂的CISe@ZnSe核壳结构量子点及其制备方法和应用，该量子点包括核体和包覆在核体外的壳体，所述核体为Mn掺杂的CuInSe量子点，所述壳体为ZnSe。本发明的Mn掺杂的CISe@ZnSe核壳结构量子点自身稳定性良好，且能显著提高利用该量子点敏化的光电化学电池的光电性能，这主要归功于过渡金属Mn掺杂CISe体系后，创造了中间能级，不仅能提供额外电子注入光阳极，还能延缓电子空穴对的复合，促进电子空穴对分离，从而提高了光电化学电池的光电性能，其光阳极的饱和光电流达到2.9mA cm‑2。
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公开(公告)号：CN104901728B
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201510218124.1
申请日：2015-04-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间检测的动静态分簇结合策略，包括以下步骤：对时间段Lm内的n个分簇信息集合进行比较判断；在时间段Lm+1内，对时间段Lm内的结构固定不变的簇和出现频率较高的簇作静态分簇处理，对时间段Lm内的结构明显变化的簇做动态分簇处理；在时间段Lm+2内，对时间段Lm+1内的所有基站作动态分簇处理，m＝1、3、5、……。本发明的有益之处在于：(1)将动态分簇和静态分簇结合，既更好地适应了信道状态变化，又降低了复杂度和系统开销；(2)进行周期性地检测和调整，既避免了错误利用某些簇结构形成的偶然性和特殊性，又有效地利用了历史分簇信息，使系统的负载降低；(3)定期处理历史分簇信息，有效防止了中心单元内存溢出。
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