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公开(公告)号：CN110650342A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910820042.2
申请日：2019-08-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于编码单元特征分析的快速编码方法，属于视频编码技术领域。本发明包括：编码单元纹理、边缘、结构特征提取；将提取的多特征输入至SVM分类器中离线学习，得到各深度下SVM的分类模型；通过提取的特征寻找当前关联度最大的编码单元进行深度0预判决；根据特征将编码单元划分为简单、中等和复杂三种情况；在各深度下对划分为简单的编码单元终止其深度判决，对划分为复杂的编码单元跳过当前深度进行下一深度判决，对划分为中等的编码单元则按照原流程进行当前深度的判决。本发明基于视频图像复杂度进行编码单元快速划分的方法可以大大减少编码单元在深度判决过程中的计算复杂度，在保证视频质量的前提下节约了编码时间。
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公开(公告)号：CN105756871A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610097450.6
申请日：2016-02-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: F03G5/06 , F03G2730/05 , H02J7/32
Abstract: 本发明涉及一种行走发电式充电宝及其传动机构，该充电宝包括：转动柄，供收集携带者腿部运动的动能；第一齿轮，与转动柄连接并由其驱动；第二齿轮，具有第一啮合部和第二啮合部，第二齿轮通过第一啮合部与第一齿轮啮合；第三齿轮，具有第三啮合部和第四啮合部，第三齿轮通过第三啮合部与第二齿轮的第二啮合部啮合；以及旋转电极式发电机，具有第五啮合部，第五啮合部与第三齿轮的第四啮合部啮合连接并由其驱动来发电。本发明体积小巧，便于携带，有效利用人体运动的能量，随时随地可以进行充电，解决了出门在外时充电宝的连续充电能力不足的问题，其传动机构整体结构简单、结构稳定、运行稳定、易于形成稳定的电流、有利于形成模块化。
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公开(公告)号：CN119211963A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411268730.X
申请日：2024-09-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/08 , H04L43/16 , H04L43/0894
Abstract: 本发明实施例公开了一种跨域通信网络智能业务速率映射及切换方法。该方法包括：获取待检测的目标通信业务对应的当前链路信息和目标业务信息；将当前链路类型和目标业务信息输入至目标速率决策树进行节点决策，得到目标通信业务在当前链路中的目标速率信息；目标速率决策树是基于每种类型链路下每种业务信息与速率信息之间的映射关系所构建的；基于当前链路状态和预设链路状态阈值，确定目标通信业务对应的当前调整因子；基于当前调整因子和目标速率信息进行速率切换，确定目标通信业务下一时刻对应的目标链路速率。通过本发明实施例的技术方案，准确且便捷地确定目标通信业务下一时刻对应的目标链路速率，从而实现准确的速率切换。
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公开(公告)号：CN119211101A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411268450.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L45/00
Abstract: 本发明公开了一种应用于跨域通信组网的智能决策方法、系统以及电子设备，应用于包括多个跨域通信节点、多种异构通信链路的跨域通信组网中，该方法包括：对跨域通信组网中各通信节点，在通信节点执行数据传输任务的过程中，将通信任务数据、跨域通信组网在当前时刻下的各链路状态数据、各通信节点状态数据输入至与当前时刻相对应的传输策略决策模型中，得到通信节点在下一时刻的目标通信决策信息，基于目标通信决策信息调整下一时刻通信节点的传输策略，以使通信节点在下一时刻基于传输策略执行数据传输任务，并将下一时刻作为当前时刻，针对跨域通信组网，可以确定传输效率高且实时性强的路由策略，提升跨域通信组网的整体数据传输效率。
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公开(公告)号：CN114998648B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210526868.X
申请日：2022-05-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种基于梯度架构搜索的表现预测压缩方法，属于神经网络压缩与加速技术领域，通过在图像分类训练集中进行搜索训练，通过softmax函数将搜索空间松弛为连续，采用放射缩放变换在保证优化结果不变的情况下，解决内点优化问题，以提高网络模型的鲁棒性，产生梯度优化网络模型；之后以准确率为基准对梯度优化网络模型进行训练，根据表现情况进行排序，并与图像分类验证集进行比较以评估网络性能，迭代更新梯度优化网络结构，以减少训练时间并提高网络精度，最后对所得梯度优化网络结构进行离散化微调和剪枝微调，从而在图像分类任务中实现轻量化网络结构的压缩。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117993439A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410131122.8
申请日：2024-01-30
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种应用于移动终端的数据处理方法，包括：将获取到的待处理数据输入至预先训练得到的目标网络模型中进行数据分析处理；其中，目标网络模型中包括至少一组特征提取网络，特征提取网络包括第一特征提取单元和降采样单元，第一特征提取单元和降采样单元均对应于深度可分离卷积，第一特征提取单元和所述降采样单元所对应的卷积尺寸不同；基于第一特征提取单元对待处理数据进行特征提取，得到待处理特征；基于降采样单元对待处理特征进行特征提取，得到目标特征；通过对目标特征分析处理，确定与待处理数据相对应的数据处理结果。解决了模型的性能和参数量难以平衡的问题，降低模型复杂度，减少计算延迟。
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公开(公告)号：CN117992608A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410131781.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种数据检测方法，包括：获取待检测数据，并依据预先设定的数据划分规则，确定与所述待检测数据相对应的至少一个待处理数据；对所述至少一个待处理数据进行特征提取，得到与所述待检测数据相对应的特征数据；对于每个待处理数据，基于所述待处理数据中各数据之间的关联关系，确定与所述待处理数据相对应的目标检测单位，并基于所述目标检测单位更新所述特征数据；基于预先训练得到的数据检测模型对所述特征数据进行数据检测，得到与所述特征数据相对应的预测结果；基于所述预测结果，确定所述待检测数据的目标数据；解决数据检测准确度较低的问题，提高数据检测准确度。
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公开(公告)号：CN117216637A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311181203.0
申请日：2023-09-08
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种分类预测模型的训练方法及装置。其中，该方法包括：获取初始训练数据集，基于初始训练数据集对初始分类预测模型进行训练，得到初步分类预测模型；将待学习的增量训练数据输入至初步分类预测模型的特征提取模块中，得到增量特征嵌入向量；基于与增量训练数据对应的旋转矩阵对增量特征嵌入向量进行修正，得到待识别特征向量；将待识别特征向量输入至初步分类预测模型中的分类预测模块中，基于分类预测模块的输出结果对初步分类预测模型的模型参数进行调整，以得到目标分类预测模型。本发明实施例的技术方案，实现了对在分类预测模型学习增量数据时出现的灾难性遗忘问题的抑制，提高了目标分类预测模型的泛化能力和预测准确率。
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公开(公告)号：CN117036384A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311059057.4
申请日：2023-08-21
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06T7/11 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明实施例公开了一种医学图像分割方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：获取待分割医学图像；将所述待分割医学图像输入至目标医学图像分割模型中，得到所述待分割医学图像的分割结果；其中，所述目标医学图像分割模型是通过自监督和有监督的方式训练得到的模型。本发明实施例的技术方案解决了现有医学图像分割模型多采用有标签的样本图像训练获得，模型训练效率不足，医学图像分割模型的鲁棒性不足，图像分割的准确性不足的问题，可以通过自监督和有监督的方式训练得到医学图像分割模型，在提高模型训练效率的同时，提高医学图像分割模型的鲁棒性，进而提高图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN115526882A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211275348.2
申请日：2022-10-18
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种医学图像的分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：将获取到的待测医学图像以及与所述待测医学图像对应的临床特征数据输入到预先训练完成的目标图像分类模型中；其中，所述目标图像分类模型包括主干网络、类别分支网络和分类网络；通过所述主干网络，基于输入的待测医学图像，确定待测特征图；通过所述类别分支网络，基于所述临床特征数据和所述主干网络输出的待测特征图，确定融合特征图；通过所述分类网络，基于所述类别分支网络输出的所述融合特征图，输出所述待测医学图像对应的目标分类结果。本发明实施例解决了现有的目标图像分类模型的输入数据过于简单的问题，提高了目标图像分类模型的分类准确率。
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