-
公开(公告)号：CN113610128B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110856173.3
申请日：2021-07-28
Applicant: 西北大学
IPC: G06F16/58 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06F40/211 , G06F16/215 , G06F18/25
Abstract: 本发明属于图片美学质量评价技术领域，公开了一种基于美学属性检索的图片美学描述建模、描述方法及系统。本发明使用检索网络给出美学描述，并得到美学分数，这是检索网络首次应用于图像美学评价领域。利用迁移学习提取图像特征和文本特征，将它们映射到相同的特征空间，然后优化NLL Loss，使具有对应关系的图像和文本向量点积得到的分数最大化。实验结果表明，与生成模型相比，该网络生成的美学描述具有更好的多样性。
-
公开(公告)号：CN112836594B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110052293.8
申请日：2021-01-15
Applicant: 西北大学
IPC: G06V20/64 , G06V40/20 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的三维手部姿态估计方法，包括数据预处理、用VGG16网络前十层提取图像特征，并将提取的图像上采样至原图大小，网络用softmax+crossentropy的损失函数优化位置信息提取手部位置信息；将原始图像信息与Scoremap信息融合并以一定程度模糊去除图像背景；将结果输入实例分割网络中，以数据集中二维关键点为作为其真实值(groudtruth)，得到其关键点的置信图；将置信图使用argmax处理后得到其二维关键点坐标，输入后续二维到三维映射网络中，用堆叠的方法映射出关键点在三维场景下的姿态。
-
公开(公告)号：CN116012916A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310008405.9
申请日：2023-01-04
Applicant: 西北大学
IPC: G06V40/16 , A61B5/00 , A61B5/024 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供远程光体积描记信号和心率检测模型构建方法及检测方法，构建方法包括：采集人脸视频图像序列并进行预处理作为初始数据集，采集光体积描记信号作为标签集；构建光体积描记信号和心率检测模型，将初始数据集作为输入，标签集作为输出训练光体积描记信号和心率检测模型，模型输出最终的远程光体积描记信号。本发明在编码器和解码器中分别增加了多层次特征融合模块和多尺度增强模块，保证特征提取过程中保留与远程光体积描记信号时序信息高度相关的有效生理特征，从而恢复准确的远程光体积描记信号并提升模型的性能，通过信号估计模块将预测的信号进行滤波操作，可以在一定程度上更好地适应波形失真值，提高模型预测精度。
-
公开(公告)号：CN115731616A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211484805.9
申请日：2022-11-24
Applicant: 西北大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04W84/12
Abstract: 本发明提供一种基于Wi‑Fi关联成像的人体姿态识别方法，包括：Wi‑Fi关联成像收发设备的发送端向待测对象发射Wi‑Fi的CSI序列，采集多幅人体姿态图像，以获得姿态图像集，并获取姿态图像集中每幅姿态图像的标签，以获得标签集；Wi‑Fi关联成像收发设备收集发送端发射Wi‑Fi的CSI序列和所述接收端接收的Wi‑Fi的CSI序列，分别进行预处理之后进行关联处理，以获得Wi‑Fi的CSI序列矩阵集；将Wi‑Fi的CSI序列矩阵集作为输入值，将标签集作为输出参考值，应用到神经网络中以训练神经网络；将Wi‑Fi的CSI序列输入经所述S2中的所训练的神经网络，以获得识别结果。根据本发明通过将Wi‑Fi信号做关联处理之后，使得Wi‑Fi信号的穿透性更强，省去了成像计算的时间，完成快速姿态识别。
-
公开(公告)号：CN114741918A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210313234.6
申请日：2022-03-28
Applicant: 西北大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种面向遗址劣化有限元分析的并行网格剖分算法，对于输入的古遗址模型，首先对模型生成粗的体网格，在粗粒度网格生成过程中，首先将模型区域分解为多个子区域，每个子区域需要传输到不同的计算核上，然后在每个计算核上生成子区域的细粒度加密网格，最后在子区域网格间进行通信，进行全局顶点编号和邻接子区域的影射区单元投影。本发明不需要花费大量时间进行合并操作，大大提升了生成满足计算需求数量的体网格的速度；不再需要对整个模型进行计算，可以很方便的在低配置计算机上对各个子区域分别进行计算。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111461175A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010153562.5
申请日：2020-03-06
Applicant: 西北大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/9535 , G06F16/958
Abstract: 本发明公开了一种自注意与协同注意机制的标签推荐模型构建方法及装置，通过VGG16网络提取图像的特征；使用WordEmbedding技术对文本进行词嵌入，并使用低层次的自注意力层代替LSTM提取文本特征。然后将图像特征和文本特征输入到高层次的协同注意力层，让图像特征和文本特征相互引导，获得图像和文本的注意力权重，基于注意力权重，分别与图像和文本特征进行相乘，最后获得图像和文本的注意力；为了让图像和文本的注意力信息更加丰富，我们对图像特征和文本特征进行平均池化。最后将这些特征进行融合送入到分类器中，进行标签分类和推荐；本发明采用自注意力与协同注意力机制结合的方法，提高了标签推荐的准确性以及效率。
-
公开(公告)号：CN111461174A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010152922.X
申请日：2020-03-06
Applicant: 西北大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/9535 , G06F16/958
Abstract: 本发明公开了一种多层次注意力机制的多模态标签推荐模型构建方法及装置，提取图像的特征对图像特征使用外积，进行双线性融合后再通过一个注意力网络层，获取图像中每个区域的注意力因子，将注意力因子与原始特征进行逐元素乘积，得到最后的图像特征表达；对文本进行词嵌入并使用Bi-LSTM网络对文本特征提取，然后通过一个注意力网络层与原始特征进行乘积，得到最后的文本信息表达。然后通过一个双线性融合层，将图像和文本特征进行融合，然后将融合后的特征输入到高层次注意力层，得到最后的联合特征表达，最后送入到分类层中，进行标签分类和推荐。在多模态信息处理的条件下，本发明联合层次注意力机制的方法提高了推荐的准确性。
-
公开(公告)号：CN110365374A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910560042.3
申请日：2019-06-26
Applicant: 西北大学
IPC: H04B7/0408 , H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04L27/36 , H04L27/38
Abstract: 本发明公开了一种基于多相控阵方向调制的安全精准无线传输方法，该方法的步骤是：发送端对话音信息经过编码生成二进制数字序列，然后对数字序列进行基带调制得到符号序列，对符号序列进行串并转换为K路符号，分别对K路符号进行方向调制和注入人工噪声得到基带信号，经过K副相控阵天线将基带信号发送给合法的接收端；接收端通过单相相控阵接收基带信号，分别对来自K个方向的信号进行接收，得到K路符号，进行串并转换得到一路符号序列，然后进行解调，恢复二进制数字序列，再进行译码以恢复话音信息。本方案可将机密信息安全精确的发送到指定位置，实现信息安全精确传输，且无论窃听用户位于何处，该无线传输方案的安全性均可以得到保障。
-
公开(公告)号：CN103745088A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310703104.4
申请日：2013-12-12
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明涉及一种煤焦油加氢氢耗的动力学计算方法，属于煤焦油技术领域。所用动力学模型计算方法具体步骤为：(1)动力学模型基本假设；(2)进行轴向扩散分析；(3)动力学模型的建立；(4)求解动力学模型；(5)模型验证：为了验证模型的可靠性和预测能力，进行重复实验予以验证。本发明通过实验测定值与模型预测值的对比分析发现，煤焦油加氢化学氢耗计算模型的相对误差为2.10％，具有较好的预测性，在一定程度上能较好的反应煤焦油加氢过程氢气消耗的实际情况，对煤焦油加氢工艺设计具有一定的指导意义。
-
公开(公告)号：CN111985543B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202010781786.0
申请日：2020-08-06
Applicant: 西北大学 , 咸阳鑫禾普光电有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供了一种高光谱图像分类模型的构建方法，图像分类方法及系统，构建方法为：获得高光谱图像，并对所述高光谱图像进行标准化，使高光谱图像符合0均值单位方差的高斯分布；进行类别标定，获得标定样本集和标签集；构造邻域数据立方体，按照设定比例进行分类，得到训练样本集、验证样本集和测试样本集；将邻域数据立方体作为网络的输入，对网络进行训练，本发明提供的高光谱图像分类方法采用先提取光谱注意力特征后提取空间注意力特征的级联网络结构，使得网络更加关注感兴趣空间区域和有意义光谱波段，将光谱特征和空间特征结合起来，充分利用了丰富的光谱信息和空间信息，因此可获得更高的分类精度，且得到的分类图像视觉上更加连续。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
49
records
(took 0.033 seconds)
