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公开(公告)号：CN107578063B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201710720021.4
申请日：2017-08-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种快速选取地标点的图像谱聚类方法，主要解决现有图像谱聚类方法的聚类精度低和计算复杂度高的问题。其方法步骤为：(1)读取待谱聚类的所有的图像；(2)计算待谱聚类图像的近邻图；(3)选取地标点；(4)计算待谱聚类图像的特征稀疏表示矩阵；(5)计算待谱聚类图像的相关矩阵；(6)计算稀疏表示矩阵的右奇异特征矩阵；(7)识别聚类。本发明相对于现有的一些图像谱聚类技术可以降低图像的稀疏表示误差，提高谱聚类结果的准确率，并且计算复杂度低。
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公开(公告)号：CN106408590B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610917508.7
申请日：2016-10-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分析的粒子滤波目标跟踪方法，主要解决现有技术在粒子滤波中，由于粒子匮乏导致跟踪失败和计算效率低的问题。其实现步骤是：1.在粒子滤波框架下，根据前一时刻回归分析的结果预测目标状态得到候选目标，提取候选目标特征；2.通过计算候选目标特征与模板之间的距离，得到对应粒子的权值；3.根据粒子的权值对粒子进行重采样，然后估计目标状态；4.计算回归分析的预测状态和目标状态的偏差，进一步更新粒子集，实现对目标的可靠跟踪。本发明对目标遮挡问题具有较好的鲁棒性，同时计算效率较高，可用于智能视频监控、机器人导航、道路交通管制等系统。
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公开(公告)号：CN103987094B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201410228860.0
申请日：2014-05-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于RS算法的无线传感网络算法，构建RS算法模型，所述RS算法模型中包括节点的切换概率；引入修正因子，通过所述修正因子修正节点切换概率找到靠近汇聚节点且剩余能量多的节点作为切换目标节点。由于引入修正参数，对节点的切换概率进行修正。可有效延长网络中的生存时间，提高无线传感网络性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106408590A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610917508.7
申请日：2016-10-21
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分析的粒子滤波目标跟踪方法，主要解决现有技术在粒子滤波中，由于粒子匮乏导致跟踪失败和计算效率低的问题。其实现步骤是：1.在粒子滤波框架下，根据前一时刻回归分析的结果预测目标状态得到候选目标，提取候选目标特征；2.通过计算候选目标特征与模板之间的距离，得到对应粒子的权值；3.根据粒子的权值对粒子进行重采样，然后估计目标状态；4.计算回归分析的预测状态和目标状态的偏差，进一步更新粒子集，实现对目标的可靠跟踪。本发明对目标遮挡问题具有较好的鲁棒性，同时计算效率较高，可用于智能视频监控、机器人导航、道路交通管制等系统。
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公开(公告)号：CN118537598A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410667290.9
申请日：2024-05-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 一种基于位置编码注意力机制与统计描述子的空地视觉定位方法，其实现步骤为：获取具有定位信息的多张遥感图像和待定位图像并对所有图像进行分割，对每张分割后图片提取统计描述子并通过后处理形成图像的统计描述子，将每幅图像与对应的统计描述子形成训练集，构建一个位置编码多头注意力与统计描述子的融合双分支特征提取网络，使用训练集通过三元组损失函数训练网络，将待定位图像与每张遥感图像进行特征相似度度量，得到训练好的网络与图像匹配结果。本发明通过对多头注意力向量进行位置编码并与图像统计描述子特征融合，具有动态复杂视角抗干扰能力强，视觉定位精度高，相同特征间度量误差低的优点。
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公开(公告)号：CN118465751A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410602550.4
申请日：2024-05-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/72 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种机动目标自适应跟踪方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；搭建机动目标自适应跟踪网络模型并对其进行迭代训练；获取机动目标自适应跟踪结果。本发明在对机动目标自适应跟踪网络模型进行迭代训练的过程中，运动模式识别模块中的长短时记忆神经网络对目标坐标序列的时序信息进行提取，多头注意力层对时序信息中的上下文信息进行提取，最后通过多层感知机和Softmax分类器实现机动目标运动模式的分类，实现对目标运动模式的自适应识别，与现有技术相比，有效提高了跟踪精度。
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公开(公告)号：CN107578063A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710720021.4
申请日：2017-08-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种快速选取地标点的图像谱聚类方法，主要解决现有图像谱聚类方法的聚类精度低和计算复杂度高的问题。其方法步骤为：(1)读取待谱聚类的所有的图像；(2)计算待谱聚类图像的近邻图；(3)选取地标点；(4)计算待谱聚类图像的特征稀疏表示矩阵；(5)计算待谱聚类图像的相关矩阵；(6)计算稀疏表示矩阵的右奇异特征矩阵；(7)识别聚类。本发明相对于现有的一些图像谱聚类技术可以降低图像的稀疏表示误差，提高谱聚类结果的准确率，并且计算复杂度低。
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公开(公告)号：CN103987094A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410228860.0
申请日：2014-05-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于RS算法的无线传感网络算法，构建RS算法模型，所述RS算法模型中包括节点的切换概率；引入修正因子，通过所述修正因子修正节点切换概率找到靠近汇聚节点且剩余能量多的节点作为切换目标节点。由于引入修正参数，对节点的切换概率进行修正。可有效延长网络中的生存时间，提高无线传感网络性能。
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