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公开(公告)号：CN111934692B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010840446.0
申请日：2020-08-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明提出了一种基于BIBD可变码率的量子LDPC码构造方法，其实现步骤为：选取特定类型的BIBD构造一个准循环LDPC码校验矩阵；从准循环LDPC码校验矩阵H中选取前m块，组成基础矩阵H'；对基础矩阵H'进行扩展构造准循环LDPC码矩阵；分析此种构造方法的码率以及译码性能。本发明利用简单直观的BIBD构造量子码矩阵，使用扩展因子对量子码矩阵进行扩展，使得量子码的码率得到了扩展，能够取到更多的值，同时能达到原有量子码的译码性能，可根据对应的信道选择适应的码率进行匹配，适应于低信噪比下传输。
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公开(公告)号：CN111934692A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010840446.0
申请日：2020-08-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明提出了一种基于BIBD可变码率的量子LDPC码构造方法，其实现步骤为：选取特定类型的BIBD构造一个准循环LDPC码校验矩阵；从准循环LDPC码校验矩阵H中选取前m块，组成基础矩阵H'；对基础矩阵H'进行扩展构造准循环LDPC码矩阵；分析此种构造方法的码率以及译码性能。本发明利用简单直观的BIBD构造量子码矩阵，使用扩展因子对量子码矩阵进行扩展，使得量子码的码率得到了扩展，能够取到更多的值，同时能达到原有量子码的译码性能，可根据对应的信道选择适应的码率进行匹配，适应于低信噪比下传输。
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公开(公告)号：CN109257166B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201811007681.9
申请日：2018-08-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于量子中继器的量子纠错编码方法，主要解决量子中继器效率低、纠错能力差的问题，其技术方案为：对待传输的信息进行编码；在量子中继器中制备辅助量子纠缠态；将量子RM码的码字传送给量子中继器；建立接收到的码字和基态的纠缠；测量接收到的码字和基态；纠正删除错误；向下一个量子中继器发送不含删除错误的量子RM码的码字；重复上述步骤，直到用户接收端输出不含删除错误的量子RM码的码字。本发明克服了量子中继器效率低、纠错能力差的问题，降低了量子中继器的物理资源开销，提高了量子中继器的纠错效率和纠错能力。
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公开(公告)号：CN111259898B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010018459.X
申请日：2020-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种航拍图像的农作物分割方法，主要解决现有技术分割精度低及不能对农作物分割场景进行特定设计和优化的问题。其方案为：1)对原始的航拍图像进行标注，生成对应标签图像；2)由原始的航拍图像和标签图像生成图像的训练集和验证集；3)使用多尺度空洞卷积层模块和空间池化层模块搭建农作物图像语义分割网络模型，并利用训练集和验证集对其训练，得到训练好的农作物图像语义分割网络模型；4)将待测试的农作物航拍图像输入到训练好的农作物图像语义分割网络模型中进行预测，获得背景、人造建筑及不同种类农作物的分割结果。本发明能获取更大感受野和多尺度的特征，提高了航拍场景下的图像分割精度，可用于对农作物分布种类的识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111275711B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010018041.9
申请日：2020-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于轻量级卷积神经网络的实时图像语义分割的方法，主要解决现有技术通过牺牲分割精度换取推理速度提升的问题，其步骤为：1)从公开网站中分别下载训练集、验证集、测试集及预训练后的ESPNetV2通用网络模型；2)搭建共享连接自适应单元作为解码器，用ESPNetV2网络作为编码器，并用该解码器和编码器构建轻量级卷积神经网络模型；3)利用训练集以及验证集，对轻量级神经网络进行训练，获得训练好的图像语义分割模型；4)将测试集输入到训练好的图像语义分割模型中，得到图像语义分割结果。本发明提高了分割的速度和准确度，可用于解决自动驾驶中前方道路上人、车，建筑物以及交通标志的分割。
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公开(公告)号：CN111259898A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010018459.X
申请日：2020-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种航拍图像的农作物分割方法，主要解决现有技术分割精度低及不能对农作物分割场景进行特定设计和优化的问题。其方案为：1)对原始的航拍图像进行标注，生成对应标签图像；2)由原始的航拍图像和标签图像生成图像的训练集和验证集；3)使用多尺度空洞卷积层模块和空间池化层模块搭建农作物图像语义分割网络模型，并利用训练集和验证集对其训练，得到训练好的农作物图像语义分割网络模型；4)将待测试的农作物航拍图像输入到训练好的农作物图像语义分割网络模型中进行预测，获得背景、人造建筑及不同种类农作物的分割结果。本发明能获取更大感受野和多尺度的特征，提高了航拍场景下的图像分割精度，可用于对农作物分布种类的识别。
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公开(公告)号：CN109257166A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811007681.9
申请日：2018-08-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于量子中继器的量子纠错编码方法，主要解决量子中继器效率低、纠错能力差的问题，其技术方案为：对待传输的信息进行编码；在量子中继器中制备辅助量子纠缠态；将量子RM码的码字传送给量子中继器；建立接收到的码字和基态的纠缠；测量接收到的码字和基态；纠正删除错误；向下一个量子中继器发送不含删除错误的量子RM码的码字；重复上述步骤，直到用户接收端输出不含删除错误的量子RM码的码字。本发明克服了量子中继器效率低、纠错能力差的问题，降低了量子中继器的物理资源开销，提高了量子中继器的纠错效率和纠错能力。
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公开(公告)号：CN111275711A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010018041.9
申请日：2020-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于轻量级卷积神经网络的实时图像语义分割的方法，主要解决现有技术通过牺牲分割精度换取推理速度提升的问题，其步骤为：1)从公开网站中分别下载训练集、验证集、测试集及预训练后的ESPNetV2通用网络模型；2)搭建共享连接自适应单元作为解码器，用ESPNetV2网络作为编码器，并用该解码器和编码器构建轻量级卷积神经网络模型；3)利用训练集以及验证集，对轻量级神经网络进行训练，获得训练好的图像语义分割模型；4)将测试集输入到训练好的图像语义分割模型中，得到图像语义分割结果。本发明提高了分割的速度和准确度，可用于解决自动驾驶中前方道路上人、车，建筑物以及交通标志的分割。
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公开(公告)号：CN110109478A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910394128.3
申请日：2019-05-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AI视觉的微型无人机，针对了现有技术中无人机智能化有待提高的问题。该发明包括微型无人机飞行系统、微型无人机无线通信系统、微型无人机全球定位系统和微型无人机图像传输系统、电源模块、机架、桨叶、电机和PC上位机，所述机架四角上对称放置四个带桨叶的电机，机架中部设有微型无人机飞行系统、微型无人机无线通信系统、微型无人机全球定位系统、微型无人机图像传输系统和电源模块，其均由电源模块为其供电，遥控器系统位于遥控器内部。该装置可以通过远程遥控无人机，AI视觉系统会自动识别无人机远程图像中的景物，将受灾的人识别出来并记录当前微型无人机的地理坐标。
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