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公开(公告)号：CN118968086A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410982139.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院
IPC: G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种基于交互关系匹配的有限数量样本目标检测网络，网络包括双分支输入层、特征提取主干网络层、交互关系匹配模块、动态集成原型模块、双向特征对齐模块和预测头网络层，双分支输入层使用询问集图像和支持集图像作为网络模型的输入图像，特征提取主干网络层进行特征提取，交互关系匹配模块接收两个分支主干网络的特征，输出预选框特征向量，动态集成原型模块动态聚合生成稳健高质量的原型，并输出原型特征向量，双向特征对齐模块用于改善特征错位，预测头网络层用于对图像中的目标进行定位和分类。通过本发明方案，在样本数量有限的情况下监督网络模型，使其更高效学习到数量稀缺的新颖目标的辨别信息，从而实现准确的目标检测。
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公开(公告)号：CN118920092A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410779449.6
申请日：2024-06-17
Applicant: 宜宾电子科技大学研究院
Abstract: 本发明公开一种共孔径天线，涉及无线通讯技术领域，解决现有的天线无法在进行共孔径设计的同时保证高隔离度的问题；本发明包括支撑件以及设置在支撑件上的侦收天线组及干扰天线，所述侦收天线组和干扰天线均采用轻小型化对数周期天线；本发明在侦收天线上设计FSS结构，改善隔离度；进一步通过天线的倾斜放置获得相应的空间角度来实现更高的隔离度，使得天线间的隔离度大于20dB。
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公开(公告)号：CN116681608A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310615248.8
申请日：2023-05-29
Applicant: 宜宾电子科技大学研究院
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 该发明公开了一种基于参数估计的微光图像增强方法，属于计算机视觉、机器学习等领域。利用深度可分离卷积和倒残差结构优化网络的参数，保证了网络对通道和空间维度特征的提取的能力，同时降低了卷积操作的计算量和参数量。然后，利用能捕获特征全局信息的缩放点注意力机制估计了颜色校正矩阵和伽马校正参数，实现了对最终成像质量的整体优化。网络训练过程中，本发明使用了像素级差异的L2损失和认知级差异的多权重的感知损失。本发明在LoL数据集上的实验表明，当倒残差结构的扩张率为1.5时能在LoL数据集上达到最优的性能。
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公开(公告)号：CN116433550A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310428260.8
申请日：2023-04-20
Applicant: 宜宾电子科技大学研究院
Abstract: 本发明公开一种管道内相似图像去重的方法、计算机装置及存储介质，涉及图像处理技术领域，拟解决现有图像去重方法要求苛刻且不具有鲁棒性对地下管道环境数据处理效果不佳的问题；本发明先实时检测管道内缺陷区域；再校验缺陷种类判定与相对位置；而后裁剪缺陷区域；之后融合判定相似性；最后依据相似图像集进行清晰度排序与去重；本发明可以针对相似图像进行去重，并不需要图像数据库中有相同的图像，可以很好地解决城市地下管道环境数据存在冗余的问题，有重要的实用价值，并且结合AI深度模型与两种传统相似度的融合计算方法，准确地实现了地下管道的相似图像的去重，且对图像的刚体变换具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114694232A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210421774.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 宜宾电子科技大学研究院
Abstract: 本发明属于安防监控技术领域，本发明提供一种低光照下的人脸跟踪方法，用于解决传统的人脸跟踪方法容易受光照、遮挡和目标移动干扰的问题。本发明，将LBP纹理特征融入进传统的CAMSh ift算法，且将改进的CAMSh ift算法融入进TLD算法；同时，将马尔科夫预测融入进算法中，通过对目标运动方向的预测，缩小目标检测区域；将改进的CAMSh ift算法和马尔科夫方向预测融入进TLD算法中，实现了目标的长期跟踪和跟踪窗口的自适应控制。采用本发明的方案，克服了光照和遮挡干扰对跟踪算法的影响；克服了因目标的快速移动导致跟踪失败的难题；提高了人脸跟踪的准确率和实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114065945A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111272727.1
申请日：2021-10-29
Applicant: 宜宾电子科技大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于DJTN迁移学习的智能故障诊断方法，选择用于参照的已存在有标签数据集的工作条件，然后对于需要进行故障诊断的待诊断工作条件，采用有标签数据集相同的工作信号采集方法采集得到智能机械的无标签数据集，构建包括特征提取模块、迁移学习模块和分类模块的DJTN迁移学习模型，有标签数据集和无标签数据集输入DJTN迁移学习模型对其进行训练，对于训练好的DJTN迁移学习模型，将其中特征提取器和分类模块构成故障诊断模型，将无标签数据集中的每个工作信号数据样本分别输入故障诊断模型，得到对应的健康状态诊断结果。本发明通过迁移学习，提高了对故障诊断中智能机械工作条件多样的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110209745B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201910455701.7
申请日：2019-05-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Radviz的智能电网数据聚类可视化方法，根据需要设置智能电网参数并获取数据记录，对智能电网参数进行降维，将降维后的数据记录进行聚类，然后计算降维后的智能电网参数两两之间的相似性，求取令矩阵相似性函数最小的最优参数排列，矩阵相似性函数通过智能电网参数之间的相似性计算；然后根据最优参数排列对各条数据记录进行Radviz聚类可视化。本发明通过引入矩阵相似性函数求取最优参数排序，提高智能电网数据聚类可视化效果。
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公开(公告)号：CN110209745A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910455701.7
申请日：2019-05-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Radviz的智能电网数据聚类可视化方法，根据需要设置智能电网参数并获取数据记录，对智能电网参数进行降维，将降维后的数据记录进行聚类，然后计算降维后的智能电网参数两两之间的相似性，求取令矩阵相似性函数最小的最优参数排列，矩阵相似性函数通过智能电网参数之间的相似性计算；然后根据最优参数排列对各条数据记录进行Radviz聚类可视化。本发明通过引入矩阵相似性函数求取最优参数排序，提高智能电网数据聚类可视化效果。
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公开(公告)号：CN105957007B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610288662.2
申请日：2016-05-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征点平面相似度的图像拼接方法，首先对待拼接的两幅图像分别进行特征点提取，然后对特征点进行匹配，得到特征点匹配对，然后基于平面相似度对特征点匹配对进行筛选，其筛选方法为：先随机选取最小采样集，计算其单应矩阵，然后对每个匹配对计算其与每个单应矩阵的残差，构成残差向量，根据残差向量计算两两匹配对之间的平面相似度，进而对匹配对进行筛选；根据筛选的匹配对集计算变换矩阵，将两幅待拼接图像变换至同一坐标系，然后寻找最优缝合线，根据最优缝合线进行图像融合，得到图像拼接结果。本发明采用经采用平面相似度筛选后的特征点匹配对进行配准和拼接，可以提高图像拼接的准确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105957017B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201610478339.1
申请日：2016-06-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应关键帧采样的视频拼接方法，针对现有技术存在的问题，围绕如何利用视频帧的空间与时间信息，通过在预估计ROI进行视频帧间的图像配准、重合率的估计与确定关键帧、调整采样步长等方式，实现有效地提取关键帧，减小错误匹配，同时，有效处理视频帧序列中出现的突变，实现较为准确快速的视频拼接。同时，自动调整关键帧采样间隔，并在预估计的ROI进行图像配准来提高图像拼接的效率与准确性，通过合理的抽取关键帧，视频场景非均匀变化下也有很好的适用性。该发明简单有效，具有很好的应用前景。
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