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公开(公告)号：CN118537920A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410604534.9
申请日：2024-05-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/20 , H04N19/42 , H04N19/172 , H04N1/41 , G06V40/10 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向图像信源语义通信的人体动作重建方法，涉及通信技术领域，包括：获取待发送人体图像，并提取待发送人体图像中的人体骨骼点坐标，得到待发送人体骨骼点坐标；判断当前是否为第一帧，如果是，则获取基础静态人体图像，并提取基础静态人体图像中的人体骨骼点坐标，得到基础静态人体骨骼点坐标；将待发送人体骨骼点坐标、基础静态人体图像和基础静态人体骨骼点坐标进行压缩，得到第一码流；如果不是，则将待发送人体骨骼点坐标进行压缩，得到第二码流。本发明能够极大降低通信带宽占用。
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公开(公告)号：CN118464786A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410402703.0
申请日：2024-04-03
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种产品表面缺陷检测方法、装置及介质。其中，方法包括：对产品表面缺陷检测系统执行初始化操作；利用产品表面缺陷检测系统对流水线上的产品进行图像信息采集，得到待检测产品表面信息；通过预设缺陷检测算法对待检测产品表面信息进行循环检测，得到缺陷检测结果；根据缺陷检测结果以及预设执行策略对产品执行相应的处理动作。在本发明中，根据待检测产品表面信息以及预设缺陷检测算法的处理判断出产品是否合格，最后给出缺陷检测结果来控制产品保留或者排出，解决了现有技术方案存在的检测成本高、易误检、效率低、对劳动力依赖性强的问题，此外，避免了生产产品差异造成的需要进行检测系统更新的问题，更进一步降低了检测成本。
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公开(公告)号：CN118425039A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410477706.0
申请日：2024-04-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的灵活多视缺陷检测系统，包括：感知检测模块和后端处理模块；本发明通过设置可移动的感知检测模块，对待检物体的不同方位都能够进行检测；利用后端处理模块对待检物体的类型进行识别，根据待检物体的类型确认对应的待检测区域，从而确定检测流程；实现了对不同的待检物体都能根据具体的需求定制化检测流程，以完成对不同待检物体的检测；利用感知目标位姿方法获取到待检物体的姿态和位置，使得感知检测模块能够在最佳拍摄位置获取到待检物体的检测图像。
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公开(公告)号：CN116452685A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310193090.X
申请日：2023-03-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T11/00 , G06T9/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于局部感知掩码自适应的图像生成方法，所述图像生成方法包括：获取包含有m个目标的布局L；将所述目标的特征向量输入至目标掩码生成器，得到目标掩码，所述目标掩码生成器用于生成掩码；将所述目标的特征向量分别输入至两个全连接层，得到目标查询Qobj和目标键Kobj；根据所述目标掩码、所述目标查询Qobj和所述目标键Kobj得到干净且语义清晰的掩码；将所述干净且语义清晰的掩码输入至训练好的神经网络生成图像。本发明提出了基于局部感知掩码自适应的图像生成方法，在由布局生成语义掩码的过程中可以生成干净且清晰的语义掩码，与现有方法生成的模糊语义掩码相比可以在图像生成中提高图像质量。
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公开(公告)号：CN109800817B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910072477.3
申请日：2019-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于融合语义神经网络的图像分类方法，通过在神经网络中融入语义知识，克服了现有技术中神经网络依赖大量样本训练、网络结构复杂、模型层数多的问题。本发明实现的步骤是：(1)输入待分类的彩色图像；(2)获得训练样本集和测试样本集；(3)构建胶囊网络；(4)获取训练样本集和测试样本集彩色图像的语义分类预测结果；(5)训练胶囊网络；(6)对测试样本集进行分类。本发明具有在少量训练样本上分类准确率更高、网络结构简单的优点，可用于自然图像的分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110059741B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201910298278.4
申请日：2019-04-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于语义胶囊融合网络的图像识别方法，通过将神经网络与图像语义信息进行融合，解决了现有技术中神经网络依赖大量样本训练、网络结构复杂、可解释性差、空占度高，能耗高的问题。实现的步骤是：获取待识别图像；获得训练样本集和测试样本集；语义胶囊网络模块搭建；卷积神经网络模块搭建；将语义胶囊网络模块和卷积神经网络模块融合成语义胶囊融合网络；训练语义胶囊融合网络；语义胶囊融合网络性能测试。本发明提出了语义胶囊的概念，设计了语义胶囊融合网络。本发明具有在少量训练样本上识别准确率更高、网络参数量更少、网络可解释性强、能耗更低的优点。可用于大量简单图像的识别处理。
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公开(公告)号：CN112052755A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010854614.1
申请日：2020-08-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多路注意力机制的语义卷积高光谱图像分类方法，主要解决现有技术对提取特征利用率不足所造成信息丢失，或者保留过多无关信息造成信息冗余的问题。其方案是：1)输入高光谱图像，生成样本数不同的训练样本集和测试样本集；2)构建多路注意力机制的语义卷积神经网络；3)将训练样本集分次输入到多路注意力机制的语义卷积神经网络，利用随机梯度下降法对该网络进行训练，直到focal loss损失函数收敛；4)将测试样本输入到训练好的多路注意力机制的语义卷积神经网络得到分类结果。本发明能在少训练样本下获得高准确率的分类，可用于对高光谱图像的地物种类探测。
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公开(公告)号：CN109800817A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910072477.3
申请日：2019-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于融合语义神经网络的图像分类方法，通过在神经网络中融入语义知识，克服了现有技术中神经网络依赖大量样本训练、网络结构复杂、模型层数多的问题。本发明实现的步骤是：(1)输入待分类的彩色图像；(2)获得训练样本集和测试样本集；(3)构建胶囊网络；(4)获取训练样本集和测试样本集彩色图像的语义分类预测结果；(5)训练胶囊网络；(6)对测试样本集进行分类。本发明具有在少量训练样本上分类准确率更高、网络结构简单的优点，可用于自然图像的分类。
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公开(公告)号：CN104200436B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410441092.7
申请日：2014-09-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双树复小波变换的多光谱图像重构方法，解决了现有多光谱图像重构技术中重构效果不理想、重构速度慢的问题。本发明的步骤包括：(1)获取混叠光谱图像；(2)数据初始化；(3)降噪处理；(4)判断当前估计值的继续条件是否满足；(5)获取图像重构当前估计值的下一个估计值；(6)判断当前估计值的下一个估计值的继续条件是否满足；(7)更新估计值；(8)判断终止条件是否满足。本发明利用双树复小波变换对图像进行降噪处理，在压缩光谱成像的重构过程中，可获得较好的多光谱图像重构结果和较快的多光谱图像重构速度。
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公开(公告)号：CN103532670A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310478763.2
申请日：2013-10-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种数字通信中的压缩调制和实时解调方法，主要解决目前数字调制方式中频带利用率低、误码率高、不能满足实时性通信需求的问题。其实现步骤为：（1）对信源中的随机二进制0、1码元序列s(n)进行压缩编码，并通过基带脉冲成形得到双极性基带信号sc(t)；（2）对双极性基带信号进行sc(t)依次进行正弦载波调制和理想高斯白信道传输，并对接收端接收到的信号进行匹配滤波，得到匹配滤波后的接收信号y(t)；（3）根据匹配滤波后的接收信号y(t)与判决参考值J计算出双极性码元的近似值序列y(n)，（4）对双极性码元的近似值序列y(n)进行递推运算，得到解调输出序列sout(n)。本发明具有频带利用率高，误码率低的优点，可用于实时的数字通信系统中。
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