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公开(公告)号：CN119943252A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510119149.X
申请日：2025-01-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G16H15/00 , G16H30/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/186 , G06N3/0895 , G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了重建混合策略的三维医学图像视觉语言模型预训练方法，属于医学影像计算技术领域，包括构建医学图像文本对数据集，语言文本掩码重建策略，视觉图像掩码重建策略，语义感知融合策略，多任务联合学习；本发明对大语言模型进行微调，使用微调的大语言模型提取医学报告中的诊断及属性信息并生成高效的提示，并且大语言模型具有较强的泛化能力，大大节省了人工标注的成本；本发明的语义感知融合策略，是将文本编码器得到的文本特征和图像编码器得到的图像特征相结合得到新的文本特征，使文本提前感知图像的诊断及属性信息，进一步优化图像和文本在嵌入空间中的对齐，提升了预训练的效率。
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公开(公告)号：CN119399525A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411469952.8
申请日：2024-10-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种统一框架增量学习遥感场景分类方法及系统，属于图像处理技术领域，包括统一数据库构建、统一骨干网络、分类头网络模型构建、统一超参数构建、线性规划增量学习有监督训练范式网络训练、分类预测结果输出和统一模型验证；本发明能够构建统一的遥感图像分类模型框架范式，框架支持多种模型嵌入，使得模型精确、通用且易于验证，而且支持各类模态数据作为模型输入，显著增强了框架的通用性；同时设计出一种基于线性规划增量学习的有监督学习训练范式，使得模型能够在大规模异源数据集上进行连续的全监督训练，增强了模型的泛化性。
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公开(公告)号：CN119272091A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411403297.6
申请日：2024-10-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于电磁信号分类识别的深度学习方法及系统，构建电磁信号数据集，每个数据集包含多维度的电磁信号特征及相应的标签信息；选择并配置对应的深度学习模型；对得到的电磁信号数据集进行标签污染，包括Y个体级别和M矩阵级别的污染，Y个体级别污染通过随机选定特定比例的数据点并修改其标签，M矩阵级别污染通过应用预定义的污染矩阵对全部或部分数据集的标签进行系统性修改；使用得到的带有污染标签的电磁信号数据集训练得到的深度学习模型；将未受污染的电磁信号数据集输入得到的深度学习模型中，输出识别的电磁信号。能够有效应对不同级别的数据污染，确保模型在各种环境下都能达到最优的分类效果。
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公开(公告)号：CN118314386A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410409748.0
申请日：2024-04-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/086
Abstract: 一种基于代理辅助进化卷积注意力网络架构搜索的高光谱图像分类方法、系统、设备及介质，本发明：1、通过采用代理模型辅助的NAS技术，能够降低进化架构搜索算法的时间成本和资源消耗；2、通过基于染色体碱基类型的代理数据增强技术，能够解决现有代理模型训练数据不足的问题；3、通过一种新颖的代理模型训练方法，将代理模型的训练分为全局和局部搜索两种情况，能够使代理模型良好地适应随着种群进化而发生改变的代理模型的预测环境；4、通过一种融合卷积神经网络和多个注意模块的编码，能够提高算法鲁棒性和合理利用计算资源；5、通过高效的交叉和变异算子，能够自适应调整网络深度和染色体基因，具有增强算法搜索能力和提高分类效率的优点。
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公开(公告)号：CN117994652A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410084272.8
申请日：2024-01-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于协同相似度学习的遥感图像变化检测系统，包括主干网络、相似度融合模块、多尺度信息融合结构、注意力融合模块和分割头，其中，主干网络用于分别提取同一地点不同时刻两张原始图像各自的特征图；相似度融合模块用于对两张特征图进行融合，获得含变化信息的融合特征图；多尺度信息融合结构用于利用含变化信息的融合特征图，获得不同尺度特征图；注意力融合模块用于利用注意力机制对不同尺度特征图进行融合，获得注意力融合特征图；分割头用于获得变化检测结果。本发明构建注意力融合模块，通过融合多层特征提高性能和表示能力；构建相似度融合模块，通过对不变特征的学习获得变化特征，降低正负样本分布不均衡导致的误判。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117635664A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311747149.1
申请日：2023-12-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种无人机视频的单目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取第一无人机视频序列；将第一无人机视频序列分别输入预先训练好的用于进行目标跟踪的主网络、辅助网络和目标检测跟踪器，目标检测跟踪器为SiamRCNN网络；针对第一无人机视频序列中的每个第一视频帧，获得主网络输出的目标位置信息和得分、辅助网络输出的目标位置信息和得分，以及目标检测跟踪器输出的目标位置信息，并结合主网络的预设阈值以及辅助网络的预设阈值，确定目标在所有第一视频帧中的位置，得到目标跟踪结果。本发明可在主网络和辅助网络丢失目标时快速找回目标，该方法鲁棒性好，跟踪结果较为准确。
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公开(公告)号：CN116957940A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310969541.4
申请日：2023-08-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轮廓波知识引导网络的多尺度图像超分辨率重建方法，包括：获取待重建的低分辨率图像；将低分辨率图像输入训练完成的轮廓波知识引导网络中，输出对应的超分辨率重建图像；轮廓波知识引导网络，包括依次级联的contourlet滤波器模块、嵌入子网络、预测网络和超分辨重建模块，其中，低分辨率图像输入嵌入子网络，再经过预测网络和超分辨重建模块后得到对应的超分辨率重建图像；嵌入子网络对输入的低分辨率图像进行特征提取，得到的特征图为预测轮廓波系数提供充足的信息，预测网络对输入的特征图进行轮廓波分解系数预测，得到轮廓波分解系数预测值，超分辨重建模块对轮廓波分解系数预测值进行逆变换得到超分辨率重建图像。
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公开(公告)号：CN112669874B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202011492533.8
申请日：2020-12-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G10L25/03
Abstract: 本发明提出了一种基于量子傅里叶变换的语音特征提取方法，旨在不降低语音信号特征提取分辨率的前提下，提高语音信号特征提取的速度，实现步骤为：1)初始化量子计算机参数；2)对语音信号进行离散化；3)通过量子计算机获取每个时域语音信号段的二进制量子态；4)通过量子计算机对二进制量子态进行量子傅里叶变换；5)通过量子计算机对时域语音信号段数字矩阵进行量子化编码；6)通过量子计算机获取语音信号的特征提取结果。利用量子逻辑门实现量子傅里叶变换，完成每一个二进制量子态的转换，相当于同时完成多次加减乘除操作，计算次数明显减少，有效提高了语音特征提取的速度。
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公开(公告)号：CN113239867B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202110603103.7
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/141 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于掩码区域自适应增强的光照变化人脸识别方法，针对像素层面，引入人脸解析模型和五官对称性先验，对光照变化人脸图像中光照条件极差的五官区域进行着重增强，并对五官以及人脸轮廓进行保持；其次，针对特征层面，基于人脸数据集构建成对图像，然后引入人脸特征提取网络，对生成的图像和与其对应的标准图像提取人脸特征，并施加身份特征约束，使生成的图像与其对应的标准图像具有相似的特征，提高人脸识别准确率。本发明实现了对光照变化人脸图像较好的增强，提高了人脸识别准确率。
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公开(公告)号：CN116363168A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310174942.0
申请日：2023-02-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超分辨网络的遥感视频目标跟踪方法及系统，构造遥感超分辨率网络训练数据集；使用遥感超分辨率训练数据将超分辨网络ESRGAN迁移到遥感图像领域，作为基于超分辨网络的遥感视频目标跟踪方法的特征提取模块；使用特征提取模块加入到相关滤波跟踪方法中，并针对该特征模块的特性对相关滤波跟踪方法结构进行调整；将遥感视频转化为图像帧输入系统，并在第一帧裁剪出包含待跟踪目标的图像块，利用相关滤波跟踪方法进行在线跟踪，得到并输出目标跟踪结果。实验证明，本发明所提出的遥感视频目标跟踪方法能够提高遥感视频目标跟踪的准确率和成功率。
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