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公开(公告)号：CN118096520A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410344301.X
申请日：2024-03-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T3/4038 , G06V10/80 , G06T5/70 , G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于尺度关系建模联合平均噪声估计的图像拼接方法，包括：对待拼接图像使用基于尺度关系建模的深度网络进行特征提取，提取过程中通过融合不同尺度的特征以升特征提取的鲁棒性，使特征点提取更加全面，获取高质量的特征点；利用提取的描述符对提取的特征点进行特征点匹配以及外点滤除生成变换矩阵；根据变换矩阵利用加权融合拼接方法完成图像拼接；利用噪声估计网络学习图像的噪声估计，在图像恢复过程中将待恢复图像裁剪成若干具有重叠区域的图像块，以重叠区域相邻的若干区域的平均噪声估计作为该重叠区域的噪声估计用以指导图像恢复。本发明能够实现多幅图像的拼接，保证拼接图像平滑，提高图像拼接的效果和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117197711A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310934412.1
申请日：2023-07-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合方向性得分与几何特征的多目标跟踪抗遮挡处理方法，包括：对视频进行目标跟踪得到N条轨迹、当前帧的N个预测框、预测框的信息、当前帧的M个检测框和检测框的信息；N条轨迹是从第一帧跟踪至当前帧的上一帧后得到的；确定检测框和预测框的运动特征与几何特征；根据上述信息、运动特征、几何特征和N个预测框，将每个检测框与N条轨迹匹配，并当存在与N条轨迹都不匹配的检测框时，确定该检测框与每个预测框之间的方向性得分；根据方向性得分将该检测框与N条轨迹再次匹配，当存在与该检测框匹配的轨迹时，更新N条轨迹，得到更新后的轨迹；根据更新后的轨迹进行下一帧的目标跟踪，直至跟踪完视频的最后一帧。
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公开(公告)号：CN114841192A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210289437.6
申请日：2022-03-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习联合去噪与时空关系建模的脑电信号特征增强方法，包括：获取多通道脑电信号；对获取的多通道脑电信号进行基于多智能体强化学习的干扰去除决策，得到干净信号；采用时空注意力建模对干净信号进行细节恢复，以得到增强后的脑电信号。基于强化学习机制对脑电信号的去噪流程进行选择优化，得到去除多类无关干扰的干净信号，提升脑电特征的整体信噪比和显著性效果。在此基础上，采取引入transformer注意力机制的时空间关系建模，利用脑电测试信号流固有的时序连续性与空间关联性，重建得到更高空间分辨率的信号，扩展脑电源数据的通道特征。最终达成提高信号空间分辨率从而提高识别精度的目的。
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公开(公告)号：CN118506009A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410368447.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型框架的红外弱小目标检测方法及装置，所述方法包括：将探测图像输入至训练好的双路径编解码神经网络模型中，由模型多次预测探测图像中的噪声，在探测图像中依次减去预测得到的多个噪声得到目标图像。由于双路径编解码神经网络模型中包括多个双路径编码器和解析器，而双路径编码器在训练时能够通过两个特征提取路径提取样本中的语义信息和噪声特征，解析器能够约束特征中的高频噪声，因此双路径编解码神经网络模型能够充分学习到样本更精确的语义信息和噪声特征，本发明通过训练好的双路径编解码神经网络模型来提取探测图像中的目标，能够提高目标识别的准确度、提高识别性能。
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公开(公告)号：CN114847974A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210311583.4
申请日：2022-03-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种动态脑电信号采集系统，包括：脑电信号采集模块，用于采集脑电信号实时数据；运动信号采集模块，用于采集人体实时动态数据；多参数同步器，连接脑电信号采集模块和运动信号采集模块，用于使脑电信号采集模块和运动信号采集模块实现同步采集，并根据人体实时动态数据对脑电信号实时数据进行运动标记；运动伪迹滤除模块，连接多参数同步器，用于对具有运动标记的脑电信号实时数据进行运动伪迹滤除，得到纯净的脑电信号。本发明提供的动态脑电信号采集系统在数据采集过程中可以对脑电信号中的运动伪迹进行消除，得到纯净的脑电信号，保证了良好的脑电信号采集效果。
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公开(公告)号：CN114748074A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210320714.5
申请日：2022-03-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于紫外光通信的脑电信号采集系统，包括：脑电信号采集模块，用于采集原始脑电信号；模拟前端，用于对原始脑电信号进行初步处理；微处理器，用于对模拟前端处理后的脑电信号进行调制；紫外光通信模块，其具有发射单元和接收单元；其中，发射单元连接微处理器，用于将经过微处理器调制的脑电信号转换为紫外光信号并发送出去；接收单元用于接收紫外光信号并将其还原为脑电信号。本发明采用紫外光通信方式进行信号传输，不仅避免了传统有线传输受距离和障碍物约束的问题，扩大了检测范围和距离，且弥补了现有射频通信易被窃听和干扰的缺点，提高了通信的准确性，适应于多种复杂场景。
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