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公开(公告)号：CN101944171A
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN201010221127.8
申请日：2010-07-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种RFID阅读器的多标签识别方法。包括以下步骤：步骤1：读写器向标签群发送检测命令，标签收到检测命令后随机从时隙0到时隙(2Q-1)的时隙序列中选择其中一个时隙编号，同时生成一个具有2Q个比特位的二进制数据作为标签的时隙序列。步骤2：读写器收到标签发送的时隙序列后，检测标签的时隙序列的比特位冲突。步骤3：读写器根据非空闲时隙编号表项将开始识别标签，读写器按照时隙编号从小到大的顺序，依次发送询问命令Query(S1)给标签群。本发明的有益效果是：本发明继承了二叉树算法识别率高的特点，在标签进行识别的过程中，结合了二叉树算法高识别精度和随机aloha算法快速识别的优势。
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公开(公告)号：CN112053386B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010896617.1
申请日：2020-08-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度卷积特征自适应集成的目标跟踪方法，其步骤如下：提取深度卷积特征；计算核相关滤波器；使用集成矢量更新公式更新当前帧的集成矢量；利用自适应集成计算公式预测当前帧图像的目标位置；使用深度卷积特征更新公式，更新当前帧的深度卷积特征；将选完含有待跟踪目标视频图像序列迭代终止时当前帧的目标中心位置作为待跟踪目标的中心位置。本发明通过集成特征，克服了现有技术存在的跟踪器不能充分利用不同通道目标特征包含的信息，使得本发明在目标跟踪过程中更加准确地获取待跟踪目标位置，增强了目标跟踪的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112053384B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010883760.7
申请日：2020-08-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边界框回归的目标跟踪方法，主要解决因传统的相关滤波器预测的目标区域不准确的问题，本发明实现的步骤如下：计算连续分辨率的空间特征图；计算相关滤波器；构建边界框回归模型；回归预测的目标位置；将调整后的目标区域位置作为对于目标跟踪的结果；判断当前帧视频图像是否为待跟踪视频图像序列的最后一帧图像，若是，则执行下一步，否则，用下一帧从头开始执行；结束对待跟踪目标的跟踪。本发明通过构造边界框回归行，更准确地预测了目标区域的位置信息，也通过三次线性插值的方式丰富了神经网络对目标区域提取到的特征，最终实现了准确的目标跟踪。
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公开(公告)号：CN113468804A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110646373.6
申请日：2021-06-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵束与深度神经网络的地下管道识别方法，属于基于深度神经网络的识别技术领域。本发明针对现有技术中对城市地下管道现识别处理的不足，本发明提供了一种基于矩阵束与深度神经网络的地下管道识别方法，本发明采用一种高效的回波信号数据处理方法，将传统基于深度学习地下目标识别方法中的图像样本转移到频率域和衰减域样本中去，进而基于所设置深度卷积神经网络模型实现管道目标的高效、高准确度识别。
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公开(公告)号：CN110443348A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910563393.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于系统形式化建模与验证技术领域，公开了一种基于MSVL的神经网络系统的建模和验证方法。采用MSVL对需要进行验证的神经网络(包括DNN、CNN、RNN等)系统进行建模，用多维数组表示系统中所涉节点和边的信息，在建模中，用函数表示神经网路系统中的基本操作；确定需要验证的神经网络系统的共有性质特征，主要包括正确性和健壮性，并采用PPTL公式描述神经网络系统的这些性质；将建模的MSVL程序和描述共有性质的PPTL公式统一在UMC4MSVL平台中验证，根据验证结果判断性质是否能够得到满足。本发明将形式化的程序设计过程应用于神经网络系统的建模和验证，程序执行的每一个状态均能够得到可靠的验证，有效地保障了系统本身的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110365493A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910777156.3
申请日：2019-08-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及多形态可派生的环状区块链构建方法，包括：A.初始化，生成初始区块；B.生成密钥；C.根据初始区块，通过选择随机数 和计算得到计算参数c1，构建环状主链D.根据随机数{αi}1≤i≤m，计算子链的参数{sci}1≤i≤m，从环状主链派生环状的子链E.将所派生的子链的起始区块SB1的指针指向所述环状主链Cn中的区块Bπ，将子链的第二个区块SB2的指针指向所述子链的起始区块SB1，并且以此类推使区块SBi的指针指向SBi+1，使环状主链派生链状的子链。本发明的方法有效加强了区块链的功能性，使区块链能够容纳更多的密码方案和例如环签名，群签名等功能，有效解决了区块链的功能性单一和扩展性差的问题。
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公开(公告)号：CN101944171B
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201010221127.8
申请日：2010-07-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种RFID阅读器的多标签识别方法。包括以下步骤：步骤1：阅读器向标签群发送检测命令，标签收到检测命令后随机从时隙0到时隙(2Q-1)的时隙序列中选择其中一个时隙编号，同时生成一个具有2Q个比特位的二进制数据作为标签的时隙序列。步骤2：阅读器收到标签发送的时隙序列后，检测标签的时隙序列的比特位冲突。步骤3：阅读器根据非空闲时隙编号表项将开始识别标签，阅读器按照时隙编号从小到大的顺序，依次发送询问命令Query(S1)给标签群。本发明的有益效果是：本发明继承了二叉树算法识别率高的特点，在标签进行识别的过程中，结合了二叉树算法高识别精度和随机aloha算法快速识别的优势。
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公开(公告)号：CN113078463B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110345598.8
申请日：2021-03-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种阻容混合加载井中雷达超宽带天线，属于天线技术领域。该天线包括介质基板、对称设置于介质基板两侧的两偶极子臂，偶极子臂包括沿轴向交错设置的正面金属贴片和背面金属贴片，投影重合的金属贴片部分构成电容；除第一正面矩形金属贴片外的所有金属贴片均设置有一条垂直于轴向的缝隙，缝隙内加载有电阻；电容与电阻交替排列，形成阻容混合加载结构。本发明通过阻容混合加载的方式，不仅能够将谐振状态的偶极子天线变换为行波偶极子天线，还可以大幅减少辐射能量在加载电阻上的损耗，从而提升天线辐射效率，进而提升天线增益，最终使得天线辐射的瞬态电磁脉冲幅值更大，实现天线在损耗地层中具有更远的径向探测距离。
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公开(公告)号：CN113078463A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110345598.8
申请日：2021-03-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种阻容混合加载井中雷达超宽带天线，属于天线技术领域。该天线包括介质基板、对称设置于介质基板两侧的两偶极子臂，偶极子臂包括沿轴向交错设置的正面金属贴片和背面金属贴片，投影重合的金属贴片部分构成电容；除第一正面矩形金属贴片外的所有金属贴片均设置有一条垂直于轴向的缝隙，缝隙内加载有电阻；电容与电阻交替排列，形成阻容混合加载结构。本发明通过阻容混合加载的方式，不仅能够将谐振状态的偶极子天线变换为行波偶极子天线，还可以大幅减少辐射能量在加载电阻上的损耗，从而提升天线辐射效率，进而提升天线增益，最终使得天线辐射的瞬态电磁脉冲幅值更大，实现天线在损耗地层中具有更远的径向探测距离。
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公开(公告)号：CN112053384A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010883760.7
申请日：2020-08-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边界框回归的目标跟踪方法，主要解决因传统的相关滤波器预测的目标区域不准确的问题，本发明实现的步骤如下：计算连续分辨率的空间特征图；计算相关滤波器；构建边界框回归模型；回归预测的目标位置；将调整后的目标区域位置作为对于目标跟踪的结果；判断当前帧视频图像是否为待跟踪视频图像序列的最后一帧图像，若是，则执行下一步，否则，用下一帧从头开始执行；结束对待跟踪目标的跟踪。本发明通过构造边界框回归行，更准确地预测了目标区域的位置信息，也通过三次线性插值的方式丰富了神经网络对目标区域提取到的特征，最终实现了准确的目标跟踪。
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