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公开(公告)号：CN118711063A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410859599.8
申请日：2024-06-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于极化SAR图像和半监督回归的植物生长参数反演方法，包括：获取包含至少一个待测点的极化SAR图像的原始数据；每个待测点代表一个目标植物区域；对原始数据极化目标分解得到每个待测点的多维特征；从每个待测点的多维特征中选择目标维度的特征，得到每个待测点的关键特征；每个样本点的标签是该样本点代表的目标植物区域中目标植物的目标生长参数；采用训练好的随机森林回归器，根据每个待测点的关键特征进行目标生长参数预测，得到目标植物的目标生长参数；训练好的随机森林回归器是采用利用了基于半监督学习算法扩充后的训练样本训练的。本发明能够有效提升对植物生长参数的预测精度，且鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN118051832A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410136238.0
申请日：2024-01-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种知识与数据联合驱动的智能辐射源个体识别方法，主要解决现有技术在少标注条件下识别效果不佳的问题。方案包括：1)引入辐射源领域的外部知识构建数据丰富多样的辐射源个体知识图谱；2)采用Trans‑X算法提取知识图谱中的辐射源个体语义特征；3)搭建基于深度学习的分类模型，采用辐射源的历史数据进行训练，将辐射源信号送入训练好的网络，计算其深度特征；4)将语义特征与深度特征进行融合，获得辐射源个体融合后特征；5)将融合后特征输入分类器，得到辐射源个体的联合驱动识别结果。本发明综合利用知识图谱和深度学习技术提取辐射源个体特征，有效提高了辐射源个体识别的准确性、鲁棒性与可解释性。
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公开(公告)号：CN116451618A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310275364.X
申请日：2023-03-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/32 , G06F8/61 , G06F117/04 , G06F115/08
Abstract: 本申请提供一种基于Zynq UltraScale+MPSoC的DPU部署方法，包括：利用Vivado软件设计DPU配置电路；所述DPU配置电路用于提供DPU工作所需的信号，所述信号包括时钟驱动信号、复位信号与中断控制信号中至少一种；将所述DPU配置电路与所述DPU进行连接，以利用所述DPU配置电路驱动所述DPU。本申请的DPU部署方法，未使用官方提供的镜像与平台，而是提供了一套定制化实现方案，增强了设计的自由度。本发明在设计DPU配置电路的同时进行自定义扩展电路的设计，增强了功能上的扩展能力。
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公开(公告)号：CN115393729A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210815924.1
申请日：2022-07-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习以及图像配准算法的飞机变化检测方法，包括：获取同一区域、不同时刻的第一遥感图像和第二遥感图像；对第一遥感图像和第二遥感图像进行机场检测，获取第一遥感图像中的第一机场区域的图像、第一机场区域的第一偏移量、第二遥感图像中的第二机场区域的图像、第二机场区域的第二偏移量；将第一机场区域的图像和第二机场区域的图像根据surf图像配准算法进行图像配准得到配准图像；对配准图像进行飞机检测以获取飞机目标；对飞机检测得到的结果进行变化检测；将飞机目标对应的目标框还原到第一遥感图像和第二遥感图像中。本发明可解决现有技术中存在的检测精度低和检测过程运行速度慢、占用硬件资源大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112865915B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110005855.3
申请日：2021-01-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种用于对抗深度学习的无线电信号伪造方法，解决了人工智能与电子对抗技术领域，基于深度学习的信号分类器难以对抗的技术问题。实现包括：对调制后的无线电信号随机生成候选对抗信号，将候选对抗信号作为初始父代种群，通过基于视觉限制的差分进化方法生成信号干扰方案集；采用基于深度学习的无线电信号分类器评估获得干扰信号和对抗信号，完成对抗信号伪造。本发明伪造的信号和原无线电信号具有极高的相似性，有效对抗基于深度学习的信号分类器，降低无线电信号调制类型分类精度。本发明伪造的信号在干扰信号未知的情况下，基本不影响无线电信号内容理解。用于军事领域电子对抗，防止无线电信号调制类型被识别。
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公开(公告)号：CN111725991A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010573496.7
申请日：2020-06-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H02M3/07 , H03K19/003 , H04N5/63
Abstract: 本发明公开了一种高精度低纹波的负电压产生电路，至少包括自激振荡电路，用于产生恒稳和持续的振荡电压信号；缓冲单元，用于对自激振荡电路的振荡电压信号进行整形，并产生低传输延迟的脉冲宽度调制输出信号；电平转换电路，接收缓冲单元的输出信号，并根据该输出信号的高低电平驱动负电压电荷泵的开关管；负压电荷泵，接收缓冲单元的输出信号和电平转换电路的两路输出电压信号，并据此产生负电压；反馈控制电路，用于检测并调节负电压电荷泵产生的负电压。本发明能够实现将5V直流输入电压转换成-2.5V的直流输出电压；输出电压纹波小、可靠性高，且整体电路结构集成度高，功耗较低。
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公开(公告)号：CN109829514A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910171608.3
申请日：2019-03-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，特别是涉及一种网络入侵检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括以下步骤：获取待检测的目标数据并进行预处理；将预处理后的所述目标数据输入预先训练的神经元模型，输出所述目标数据与预设数据模式的匹配概率；根据所述匹配概率确定所述目标数据的分类，根据所述分类判断是否存在入侵数据。本发明提供的网络入侵检测方法应用了神经元模型，并根据神经元网络模块的输入确定目标数据分类，从而判断是否存在入侵。本发明不但能检测一般性的常见攻击数据类型，对于极少数的异常数据同样具有较强的识别能力，提高了检测模型的可靠性、泛化能力以及降低误报率，有利于适应实际应用中可能出现的复杂多变的情况。
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公开(公告)号：CN102930508A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210315578.7
申请日：2012-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像残余信号的非局部均值图像去噪方法，主要解决原始非局部均值去噪方法在去除噪声的同时丢失了部分图像细节信息的问题。其去噪步骤为：(1)对输入的含噪自然图像进行原始非局部均值滤波，得到一次滤波结果图和方法噪声图；(2)判断方法噪声图中各个像素点所属区域；(3)根据各个像素点所属区域不同提取图像残余信息，得到残余信息图；(4)利用残余信息图与一次滤波结果图得到去噪参考图；(5)在去噪参考图中计算新的权值，利用新的权值对含噪自然图像进行非局部均值滤波，得到每个像素点的估计值；(6)用所有像素点的估计值取代含噪自然图像中所有像素点的灰度值，得到去噪图像。本发明的去噪效果更好，可用于自然图像去噪。
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公开(公告)号：CN101196973A
公开(公告)日：2008-06-11
申请号：CN200610124029.6
申请日：2006-12-04
Abstract: 本发明公开了一种数字版权保护方法，包括：a.随机产生主密钥、会话密钥并基于用户身份信息产生用户的个人解密密钥；b.利用所述会话密钥对数字内容进行加密获得数字密文，结合随机数降所述会话密钥和主密钥加密为数字报头，并将所述数字密文和数字报头广播给用户；c.当用户收到所述数字密文和数字报头后，利用基于身份的公钥基础设施获得的所述个人解密密钥，从数字报头中解密得到所述会话密钥，并利用所述会话密钥对所述数字密文进行解密获得所述数字内容。本发明还公开了一种数字版权保护系统，使用本发明，可节约密钥存储量和通信传输带宽，有效地对抗共谋密钥攻击且追踪至少一个参与盗版解密器构造的叛逆者。
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