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公开(公告)号：CN115937031A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211625075.X
申请日：2022-12-16
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，且公开了一种针对低光照图像的增强方法，包括以下步骤：S1、首先对低照度图像的R、G、B三种分量分别用改进的同态滤波算法进行增强，提高图像对比度；S2、然后将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；S3、用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理,对照射分量用伽马变换进行校正。该针对低光照图像的增强方法，将图像从RGB色彩空间转换至HSV色彩空间，很好的保持了图像的色彩信息；而进行同态滤波处理，能对图像的光照进行校正；对入射分量的伽马校正，可以对图像进行非线性色调编辑，提高图像的对比度；对反射分量的双边滤波，既可以去除图像的噪声又可以保持图像的边缘信息；Sigmoid函数达到进一步增强图像的目的。
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公开(公告)号：CN115240648A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210841871.0
申请日：2022-07-18
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明涉及民用航空空中交通管制领域和语音增强领域，特别是一种面向语音识别的管制员语音增强方法及装置。本发明将真实场景下采集的经过预处理后的空管原始干净语音‑带噪语音数据对作为数据集，搭建包括SASC模块和CSSAtt模块的管制员语音增强初步模型，并利用同时面向语音增强任务和面向语音识别任务的多任务损失函数训练的神经网络模型来对现有空管带噪管制员语音进行增强处理，消除了回声影响，提高了管制员语音的清晰度、可懂度，也有效的增加了管制员语音识别的识别准确率。
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公开(公告)号：CN113066499B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110269569.8
申请日：2021-03-12
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明涉及民用航空空中交通管理领域，特别是一种陆空通话说话人身份识别方法及装置。本发明基于深度神经网络的声纹识别和语义理解技术，来对陆空通话中的说话人进行身份识别，解决陆空通话中开放环境下“多人”、“多轮”对话中的说话人身份识别问题，建立管制通话上下文的关联，提高机器智能对管制通话的理解能力，为空管安全防护、管制数据分析等应用提供可靠的说话人身份信息，从而提升管制安全系数。
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公开(公告)号：CN113611158A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110740683.4
申请日：2021-06-30
Applicant: 四川大学
Abstract: 为发明涉及一种基于空域态势的航空器轨迹预测和高度调配方法，所述方法包括监视数据解析模块、数据预处理模块、历史航迹编码模块、航迹预测模块，其中监视数据解析模块用于将CAT062标准的监视雷达报文数据解析为明文航迹数据；数据预处理模块用于将航迹数据处理为构建模型所需的标准数据；历史航迹编码模块用于编码历史航迹信息，构建一个空域交互网络模型；航迹预测模型利用长短期记忆网络LSTM和空域交互网络模型预测航空器航迹并依据预测结果调配飞行高度。本发明可有效提高空中交通的安全性。
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公开(公告)号：CN119026168A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411166524.8
申请日：2024-08-23
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习空管数据安全隐私保护方法，属于数据安全保护技术领域，包括如下步骤：对于空管数据进行获取；本发明中，该方法提供多种数据加密方式，能够对于空管数据进行多样化加密处理，从而能够有效提高数据的安全性，同时方法内还设置有深度学习过程，能够对于数据重要信息提取进行深度学习，能够在后续更加快速得到数据中的重要信息，大大提高了数据信息提取的效率，同时方法内还设置有数据的可视化处理过程，能够使数据在解密后，更加直观地呈现，最终还具有对于数据的分析与安全评估过程，能够对于数据进行有效分析，进一步排查数据中的不安全性因素，进一步的提高了该方法的隐私保护效果，整体方法实际应用好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118735116A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410849137.8
申请日：2024-06-27
Applicant: 四川大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/40 , G06F17/10 , G06F17/11 , G08G5/00
Abstract: 本发明提供了基于宏观基本图的机场拥堵控制方法、装置、设备及介质，涉及运行管控技术领域。包括：输入出发率和到达率进行图像转化处理，得到机场全场面的宏观基本图，通过多项式函数表达转换，得到机场全场面的宏观基本图的多项表达式；基于预设的起停式控制法对机场全场面的宏观基本图的多项表达式转化，得到宏观基本图开发确定环境下的离场控制表达式；基于预设的鲁棒控制法对宏观基本图开发确定环境下的离场控制表达式进行优化，得到优化后离场控制表达式；将优化后离场控制表达式输入到预设的元胞传输模型中进行判断，得到机场全场面的最佳运行数量。解决了机场场面发生拥堵现象后航班离场控制不完善，导致旅客出行等待时间过长的问题。
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公开(公告)号：CN118313526A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410344508.7
申请日：2024-03-25
Applicant: 四川大学
IPC: G06Q10/047 , G06F17/18 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种基于无模型代理的实时滑行路径决策优化方法及相关装置，涉及机场滑行路径优化技术领域，包括利用预定义的随机函数和回归函数搭建克里金模型；获取样本数据集，利用所述样本数据集训练克里金模型，得到训练完成的滑行时间预测模型；获取待出发的目标航班集和机场的当前场面状态集，根据目标航班集中的预设出发时间依次将所有目标航班加入机场场面网络；构建目标函数，以目标函数为搜索目标，利用所述滑行时间预测模型依次为每个目标航班生成最优滑行路径；依次将所述最优滑行路径分配至对应的目标航班后生成新的场面状态集，本发明用于实时制定最佳的进离港航班滑行策略以及离场推出控制策略，以减少潜在的滑行冲突。
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公开(公告)号：CN116894250A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310872097.4
申请日：2023-07-17
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种空管系统恶意软件检测方法，属于空管系统技术领域，具体包括以下步骤：S1、导入新软件，并对软件进行分析拆解，并解析出软件代码；S2、收集恶意代码，建立恶意代码数据库；本发明中，建立恶意代码数据库，并结合神经网络识别系统，在新的软件代码导入后，多个节点通过多个通道与新软件代码进行连接，在同一时间内对软件代码进行识别，对软件代码进行分析，判断是否存在恶意代码，同时标记未检测出的可疑代码，并通过云系统检测新软件的运行流畅度，运行仍然出现问题的软件版本，则证明恶意代码存在其中，能够有效识别出新开发的恶意软件或者软件代码，达到有效识别的目的，极大降低了打开软件的风险。
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公开(公告)号：CN113592242B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110751081.9
申请日：2021-07-01
Applicant: 四川大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F16/2458 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的航班延误差预测方法，包括以下几步：1)航班历史数据预处理；2)卷积神经网络模型构建；3)延误差在排序过程中的应用；本发明旨在利用进港排序队列中每架航班在过去某段时间中每天的延误与当天排序队列中其他航班延误的差值解决当前进港排序过程中排序效率及延误问题中的应用难题，使得减少航班从进近区域进港至跑道口处的延误时间；相比现有技术虽然在进港排序时会考虑多种因素，但仍以管制员经验判断为主，不仅对管制员来说负荷较大，而且也很难将延误时间减少到理想目标下；通过预测进港排序队列中不同航班之间的延误差作为进港排序的关键依据，能够使排序后的航班延误尽可能减小。
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公开(公告)号：CN115206293B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211118845.1
申请日：2022-09-15
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于预训练的多任务空管语音识别方法及装置。方法包括获取空管语音数据并对其进行预处理，得到训练样本数据集，分为第一阶段预训练数据集和第二阶段训练数据集；其次，构建空管语音编码模型；将第一阶段预训练数据集输入到空管语音编码模型进行预训练；在预训练后的空管语音编码模型之后，构建多任务空管语音识别模型；建立多任务空管语音识别模型的损失函数；通过损失函数和第二阶段训练数据集对多任务空管语音识别模型进行训练；最后，将按句切分后的空管语音数据输入到训练后的多任务空管语音识别模型中输出结果。本发明通过基于更少标签样本训练，实现更快速度、更高准确率的语音识别。
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