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公开(公告)号：CN110096968B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN201910286584.6
申请日：2019-04-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于深度模型优化的超高速静态手势识别方法，包括：静态手势识别神经网络模型的设计和训练；神经网络模型结构的融合优化；神经网络模型的量化；输入待识别的静态手势图，通过SimNet神经网络模型输出识别结果。与现有技术相比，本发明可以适应不同背景下的静态手势图像，针对不同手势识别出不同的手势状态，实现高准确率和高速的识别速率。
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公开(公告)号：CN112949625A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110123278.8
申请日：2021-01-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，具体涉及一种基于质心轮廓距离的目标识别方法与系统。该方法通过获取待识别对象的最小外接圆和最小外接矩形，以得到待识别对象的圆形度和矩形度；根据质心轮廓距离得到待识别对象的形状特征序列，将圆形度和矩形度添加在形状特征序列得到新形状特征序列，计算新形状特征序列和形状模板库中对应形状特征序列之间的曼哈顿距离以得到两者之间的相似度，根据相似度得到待识别对象的形状识别结果。通过增加待识别对象的圆形度和矩形度这两个特征，能够很好的区分质心轮廓距离相似的待识别对象，同时在保证了匹配速度不降低的情况下，提高了匹配精度。
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公开(公告)号：CN111707237A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010512020.2
申请日：2020-06-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉度量的建筑外墙表面喷涂方法，具体含有以下步骤：1、选择一个标定好的CCD相机和一个测距仪；2、将相机和测距仪连接在建筑外墙喷涂机器人控制电路上；3、拍摄建筑外墙表面图像并测量相机到建筑外墙表面的距离；4、建筑外墙喷涂机器人根据相机到建筑外墙表面的距离值、相机焦距和建筑外墙表面图像的像面尺寸，计算出建筑外墙表面图像的实际尺寸；5、训练U-Net网络；6、将建筑外墙表面图像输入到U-Net网络，进行图像分割，划分出需进行喷涂的建筑外墙表面区域；7、对需喷涂的外墙表面区域进行喷涂；本发明处理速度快，计算量小，目标窗口轮廓测量精度高，很好地满足了实际施工需求。
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公开(公告)号：CN108458717B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201810224613.1
申请日：2018-05-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种迭代的快速扩展随机树IRRT的无人机路径规划方法，本方法引入了启发信息，当随机采样增加新的叶节点Xnew时，引入随机概率P，让新的叶节点Xnew以一定的概率偏向目标点，削弱了新增的叶节点Xnew的随机性，同时也继承了原有算法的全部优点，加快了收敛的速度，在此基础上，通过迭代比较得到较优的路径，存储较优路径所在的上周期树，解决了在动态环境中的路径规划问题，也使得规划出的路径接近较优的路径，路径质量大大提高。
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公开(公告)号：CN105405151B
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201510702412.4
申请日：2015-10-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明属于视频目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于粒子滤波和加权Surf的抗遮挡目标跟踪方法，包括如下步骤：首先，目标模板初始化；然后，建立粒子状态转移和观测模型，采用粒子滤波预测目标候选区域；其次，计算遮挡因子并判断目标是否发生遮挡；再次，若遮挡，利用扩展卡尔曼滤波重新预测目标位置；此外，若未遮挡，对粒子滤波所确定的目标候选区域，提取Surf特征点并与目标模板匹配，精确定位目标的位置和区域；最后，根据配准特征点对的数量，决定是否采用遗忘因子的方式来动态更新模板；该方法，融合了粒子滤波、遮挡判定、扩展卡尔曼滤波、加权Surf配准等技术，提高了目标遮挡时跟踪的准确性和鲁棒性，具有良好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109787616B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910045123.X
申请日：2019-01-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种频率信号切换系统及切换方法，包括：主通道频率源、备用通道频率源、鉴相器、低通滤波器、AD转换器、DA转换器、本地振荡器和MCU；主通道频率源和备用通道频率源分别依次连接鉴相器、低通滤波器和AD转换器；AD转换器的输出端均与MCU的输入端相连接，MCU的输出端与DA转换器的输入端相连接，DA转换器的输出端与本地振荡器的输入端相连接；本地振荡器的输出分为两路，一路用于输出信号，另一路再分别与每个鉴相器的输入端相连接。本发明可消除各路频率信号之间存在的固有相位差的影响，使切换过程中相位不跳动、信号不中断，可保证频率信号的连续性和稳定性。
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公开(公告)号：CN105405151A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510702412.4
申请日：2015-10-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T2207/20024
Abstract: 本发明属于视频目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于粒子滤波和加权Surf的抗遮挡目标跟踪方法，包括如下步骤：首先，目标模板初始化；然后，建立粒子状态转移和观测模型，采用粒子滤波预测目标候选区域；其次，计算遮挡因子并判断目标是否发生遮挡；再次，若遮挡，利用扩展卡尔曼滤波重新预测目标位置；此外，若未遮挡，对粒子滤波所确定的目标候选区域，提取Surf特征点并与目标模板匹配，精确定位目标的位置和区域；最后，根据配准特征点对的数量，决定是否采用遗忘因子的方式来动态更新模板；该方法，融合了粒子滤波、遮挡判定、扩展卡尔曼滤波、加权Surf配准等技术，提高了目标遮挡时跟踪的准确性和鲁棒性，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110503098A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910806191.3
申请日：2019-08-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明是一种快速实时性轻量级的目标检测方法及设备，适用于大数据下的目标匹配领域、目标快速检测领域、实时性目标监控领域等。一种快速实时性轻量级的目标检测方法及设备，包括（1）对图像中目标的先验框进行聚类；（2）构建基于Darknet的卷积神经网络，进行目标检测；本发明在主干网路中，具有相同特征大小的特征图会被连接起来。这样，全连接层既可以提取浅层特征，又可以提取深层特征。在第一层张量的大小是13×13×18，这个滤波器用来检测大目标。然后通过两个卷积层和一个上采样层，网络得到第二个张量的大小是26×26×18，这个滤波器用来检测中目标。最后，将得到的特征再次经过卷积层和上采样层，特征向量的大小变成52×52×18，用来进行小目标的检测。
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公开(公告)号：CN110096968A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910286584.6
申请日：2019-04-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于深度模型优化的超高速静态手势识别方法，包括：静态手势识别神经网络模型的设计和训练；神经网络模型结构的融合优化；神经网络模型的量化；输入待识别的静态手势图，通过SimNet神经网络模型输出识别结果。与现有技术相比，本发明可以适应不同背景下的静态手势图像，针对不同手势识别出不同的手势状态，实现高准确率和高速的识别速率。
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公开(公告)号：CN109787616A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910045123.X
申请日：2019-01-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种频率信号切换系统及切换方法，包括：主通道频率源、备用通道频率源、鉴相器、低通滤波器、AD转换器、DA转换器、本地振荡器和MCU；主通道频率源和备用通道频率源分别依次连接鉴相器、低通滤波器和AD转换器；AD转换器的输出端均与MCU的输入端相连接，MCU的输出端与DA转换器的输入端相连接，DA转换器的输出端与本地振荡器的输入端相连接；本地振荡器的输出分为两路，一路用于输出信号，另一路再分别与每个鉴相器的输入端相连接。本发明可消除各路频率信号之间存在的固有相位差的影响，使切换过程中相位不跳动、信号不中断，可保证频率信号的连续性和稳定性。
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