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公开(公告)号：CN115186088A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210810574.X
申请日：2022-07-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/34 , G06F16/35 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种融合篇章信息的摘要自动生成方法，通过One‑Hot编码，再进行平移变换等操作，构造篇章信息先验分布，再将其与原始分布融合，使得生成时，模型更倾向于选择文章中出现过的词，提高摘要生成的准确率。使用UniLM模型，使得在理解原文时可以结合上下文的语义信息，语义理解效果更好；在生成摘要时，通过Mask机制单向生成，符合文本续写的逻辑；且UniLM模型通过多任务进行预训练，拥有更强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN110826411B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910958507.0
申请日：2019-10-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机图像的车辆目标快速识别方法，输入图像处理的目标识别领域。针对无人机图像中车辆目标的像素占比小，而且车辆目标在无人机图像中比较密集，原始的网络对其检测比较困难的问题，首先使用不同的anchor个数与大小去匹配图像中的车辆目标，相比于原始网络，使得识别的AP值提高了8.5％，然后又对网络增加了多层特征融合，使得网络在最后分类的时候使用到网络的前面的浅层特征，使得最后的分类与识别的效果更好，在前面改进的基础上，增加多层特征融合以后，网络的AP值提高了1.6％，最后得到的改进后的网络的AP值相比于原始网络的AP值提高了10.1％，从80.5％提高到90.6％，检测的速度相比原始网络有略微的下降，但是精度得到大幅度的提升。
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公开(公告)号：CN110826407B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201910953236.X
申请日：2019-10-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种高分辨率卫星广义像对的立体匹配方法，属于高分辨率卫星广义像对的立体匹配方法，利用高分辨率卫星广义像对进行立体匹配。本发明用图像处理算法进行特征提取和特征点匹配，摆脱了传统遥感软件需要大量手动修改校准的过程，即可以提高精度，也可以节约时间成本。同时本方法适用于广义立体像对，将得到的同名点代入有理函数前方交会模型，得出地面点的三维坐标。
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公开(公告)号：CN106547950A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201610887638.0
申请日：2016-10-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种减小几何光学与物理光学混合算法误差的方法，所述减小几何光学与物理光学混合算法误差的方法采用划分入射波能量的方法，将入射波束的横截面划分成多个矩形，矩形波束与像素阵为一一对应的关系；计算出每个矩形波束的散射场后进行叠加就得到最终目标的散射场；将入射波按像素矩阵划分成多个矩形波束后，通过公式推导，每个矩形波束的散射场通过矩形波束的参数计算出来。本发明将入射波按像素矩阵划分成多个矩形波束后，通过公式推导后，每个矩形波束的散射场可以通过矩形波束的参数计算出来，与面元的形状、大小无关。计算结果的精度就由每个矩形波的计算精度决定，与电磁波的频率无关。
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公开(公告)号：CN104122551A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410330645.1
申请日：2014-07-12
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G01S7/4052 , G01S13/9035 , G01S2013/9064
Abstract: 本发明公开了基于二维酉ESPRIT的ISAR横向定标方法，首先构建目标转台模型r(t)≈Ro+xcos(ωt)+ysin(ωt)，和目标转台模型的ISAR信号回波模型应用目标转台模型的ISAR信号回波模型，基于2D U-ESPRIT进行散射中心提取；散射中心位置估计为根据散射中心位置估计，基于调频率估计方法完成横向定标。本发明的有益效果是将二维酉ESPRIT超分辨技术应用于ISAR成像中，以获取超分辨ISAR图像。并将其应用于ISAR定标算法中获取目标的转动速度进而完成横向定标，使分辨率不会受到带宽与转角的限制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103793480A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410018199.0
申请日：2014-01-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于动态属性分析的信息检索方法。本发明将通过分析每次信息检索条件的动态属性重要程度，基于动态属性分析的信息检索算法通过分析检索时动态信息熵增量方向，实现对待检索的信息属性动态重要程度的计算来形成信息检索规则，使得信息检索可以按照检索信息动态信息增量最大方向快速搜索。本发明能建立出快速、准确的信息检索规则，该规则将按照动态更新下的信息检索最优方向进行信息的快速检索，从而获得更快捷、更准确的信息检索。
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公开(公告)号：CN119738786A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411675018.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于时‑频‑多普勒域联合滤波和时频脊线分析的强海杂波背景下无人机目标反演方法、系统、设备及介质，针对线性调频信号体制雷达，建立多旋翼无人机雷达回波模型，并计算多旋翼无人机雷达回波，将实测海面雷达回波加入到多旋翼无人机雷达回波中，形成完整的强海杂波背景下无人机雷达回波，即总雷达回波；对总雷达回波进行时‑频‑多普勒域联合滤波，得到滤波后的总功率谱密度Pl；对滤波后的总功率谱密度Pl进行时频脊线提取，以验证拟合度；系统、设备及介质用于承载和实现所述方法；相较于传统的单领域无人机探测，本发明能更好地抑制海杂波，适用范围更广，并能准确地检测和识别高海情环境中的无人机目标。
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公开(公告)号：CN116561563B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310845882.0
申请日：2023-07-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/243
Abstract: 本申请公开了一种基于残差预测模型的边坡位移预测方法及相关装置，用于提高基于支持向量机SVM的边坡位移预测模型的预测精度。本申请方法包括：获取第一边坡监测数据；使用第一边坡监测数据对基于SVM的第一模型进行边坡位移预测训练，得到边坡位移预测模型；使用第一残差数据对基于SVM的第二模型进行残差预测训练，得到残差预测模型；根据残差预测模型输出的残差预测结果对第一边坡位移预测结果进行修正，得到第二边坡位移预测结果；使用残差预测结果、第一残差数据和第二残差数据对基于随机森林的判别器进行残差判别训练，得到残差修正判别器；根据残差修正判别器输出的目标残差数据对第一边坡位移预测结果进行修正，得到目标边坡位移预测结果。
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公开(公告)号：CN112578352B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011442329.5
申请日：2020-12-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的动态箔条云雷达回波模拟方法，主要解决现有技术模拟箔条云雷达回波可移植性差，且只模拟单发箔条云回波的问题。其通过模拟运行在FPGA平台上，并对计算过程进行硬件优化来实现：1)计算箔条的初始姿态、每根箔条的初始直角坐标和每根箔条的雷达散射截面值；2)根据箔条高度计算得到大气密度；3)计算出箔条在一个采样时间点内的位移增量，进而计算出每根箔条的直角坐标；4)根据箔条位置的直角坐标与雷达坐标计算两者距离，根据该距离和箔条雷达散射截面值计算箔条云的雷达信号回波，完成一个时间点的计算；重复2)～4)得到不同时刻箔条云的回波。本发明可移植性好，可用于模拟多发箔条云的雷达回波。
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