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公开(公告)号:CN107145867A
公开(公告)日:2017-09-08
申请号:CN201710321138.5
申请日:2017-05-09
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00228 , G06N3/0454 , G06N99/005
Abstract: 本发明公开了基于多任务深度学习的人脸及人脸遮挡物检测方法包括:步骤1:建立多任务人脸细节检测网络,多任务人脸细节检测网络由三个级联的子网络组成,分别为:F‑Net,O‑Net和C‑Net;F‑Net用于检测出人脸的大致位置,为后两级网络提供人脸位置的候选区域;O‑Net用于基于F‑Net的检测结果进一步判别候选区域可信程度并对人脸bbox进行修正,并用于检测人脸图像中否存在遮挡物以及遮挡物的位置;C‑Net用于进一步对F‑Net、O‑Net的检测结果进行校正;步骤2:基于建立的多任务人脸细节检测网络,对图片中人脸细节进行检测,获得人脸是否有遮挡物检测结果和遮挡物的类型和位置检测结果,能够检测遮挡物的位置,能进一步在遮挡物替换、AR等场景中应用的技术效果。
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公开(公告)号:CN107133948A
公开(公告)日:2017-09-05
申请号:CN201710321137.0
申请日:2017-05-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了基于多任务卷积神经网络的图像模糊与噪声评测方法,所述方法包括:步骤1:收集失真和对应高质量的图片,对收集的图片进行标定包括:模糊类型标定,模糊程度标定,噪声水平标定,标定后的图片组成数据集;步骤2:融合多个卷积层得到全连接层,全连接层中包括三个特征层:模糊度估计特征层、模糊类型判定特征层、噪声水平估计特征层;步骤3:基于步骤2获得的全连接层对步骤1获得的数据集进行训练,获得图片的模糊类型判定信息、模糊度估计信息、噪声水平估计信息,实现了通过网络一次性得到图像的噪声水平、模糊度估计、模糊类型,简单且快速,方便集成到基于监控视频下的人脸识别系统中的技术效果。
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公开(公告)号:CN105406159A
公开(公告)日:2016-03-16
申请号:CN201510456248.3
申请日:2015-07-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种TE102模CT结构太赫兹交叉耦合波导滤波器,属于太赫兹技术领域。该滤波器基于传统的CT结构,利用TE102模,能在阻带低端产生传输零点。该滤波器包括过渡、矩形谐振腔以及耦合膜片,并基于竖直方向被划分为三层,其中每层均能避免孤岛结构的产生。本发明提供的滤波器在太赫兹频段实现了交叉耦合,结构简单,新颖,且通带内回波损耗低,插入损耗小,阻带抑制性能好,尤其适用于SU-8等分层厚膜工艺对其进行加工。
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公开(公告)号:CN101872771A
公开(公告)日:2010-10-27
申请号:CN201010197471.8
申请日:2010-06-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H01L27/12
Abstract: 本发明涉及一种逆导型SOI LIGBT器件单元。常规的SOI LIGBT由于没有集成反向续流器件,不具备逆向导通功能。本发明包括半导体衬底、隐埋氧化层、缓冲区、漂移区、阱区、阱接触区、源区、栅氧化层;其中隐埋氧化层将半导体衬底和顶层器件层完全隔离,顶层器件层分为缓冲区和漂移区,内部沟槽隔离氧化层将顶层器件层隔离成主器件部分和续流二极管部分;主器件部分上设置有主器件阳极接触区、主器件阳极短路点区,续流二极管部分设置有续流二极管阴极接触区。本发明由于将反向续流二极管集成在SOI LIGBT器件单元结构之中,无需外接任何器件就具有逆向导通能力,有利于节省资源、降低能耗。
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公开(公告)号:CN100417118C
公开(公告)日:2008-09-03
申请号:CN200510100871.1
申请日:2005-10-28
IPC: H04L12/28
Abstract: 本发明公开了一种无线网状网中网络移动节点的位置更新系统和方法,所述无线网状网包括多个无线移动节点及其所属的无线网状网网络访问点,其方法包括以下步骤:在所述各无线网状网网络访问点上运行距离矢量路由协议,完成骨干路由和网络拓扑的建立;选取其中一个无线网状网网络访问点作为所有无线移动节点的位置查询服务器,收集该无线网状网网络中所有无线移动节点与其所属无线网状网网络访问点的对应关系;当任一无线移动节点需要发送数据时,通过其所属的无线网状网网络访问点向所述位置查询服务器查询目的无线移动节点所属的无线网状网网络访问点。本发明方法将集中式和分布式路由思想相结合增强了Mesh网络的可扩展性协议。
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公开(公告)号:CN101111056A
公开(公告)日:2008-01-23
申请号:CN200610099355.6
申请日:2006-07-17
Abstract: 本发明提供了一种在无线局域网中的快速切换方法,该方法为:线移动节点STA选择出被扫频的无线局域网访问点AP集合;STA对所述AP集合进行单播式探测认证信息的交互,完成主动扫频过程,选择出目标AP;STA与所述目标AP开始重关联。本发明还提供了一种采用单播式主动扫频,且在重认证阶段增加安全性的快速切换方法。本发明提供的一种技术方案,扫频、重认证两个阶段合并为一个扫频认证阶段,且采用了单播式主动扫频方式,有效地减少了消耗在信道上的等待时间,减少了切换时延;在扫频认证的信息交互中加入了消息完整性验证码MIC,增强了切换的安全性。另一种技术方案,同样减少了消耗在信道上的等待时间,减少了切换时延,增强了切换的安全性。
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公开(公告)号:CN1770681A
公开(公告)日:2006-05-10
申请号:CN200510096164.X
申请日:2005-10-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种在无线环境下的会话密钥安全分发方法,其过程为:(1)双密发送会话密钥,由可信第三方认证服务器ASU将会话密钥分别采用对称密钥方式和非对称加密方式发送给移动节点STA和接入节点AP;(2)建立移动节点STA和接入节点AP的共享密钥,接入节点AP接收到认证服务器ASU发来的消息后,对其中的签名消息vA先进行真伪性检验;再利用接入节点AP的私钥dAP对所收到的AP加密消息μA进行非对称解密,获得会话密钥;移动节点STA接收到接入节点AP转发来的消息后,对其中的消息验证码vU进行检证;再利用移动节点STA与认证服务器ASU共享的密钥kSA对STA加密消息μU进行对称解密,获得会话密钥。具有效率高、计算简单、安全级别高等优点,可用于无线环境下的会话密钥分发。
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公开(公告)号:CN114594690B
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202210252354.X
申请日:2022-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多边遥操作系统的H无穷模糊容错控制方法,首先将非线性多边遥操作系统建模为具有通信时变时滞的T‑S模糊系统。接着根据执行器部分失效和多类型的通信时延的特点,通过运用自由权矩阵的方法来建立H无穷模糊容错架构。其中主从机器人之间的通信时延是异步且时变的。接着通过建立模态相关的Lyapunov‑Krasovskii泛函,得到使闭环系统不仅随机均方稳定,而且具有指定H∞噪声抑制性能的充分条件。然后,处理了充分条件下矩阵不等式的非线性,利用Matlab求出控制器增益。本发明在兼顾系统随机均方稳定性的同时又具有H∞扰动抑制性能,设计了一个异步容错控制器,使得系统在存在执行器故障的时候仍然能保持可观的运行状态。
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公开(公告)号:CN119861750A
公开(公告)日:2025-04-22
申请号:CN202510044264.5
申请日:2025-01-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/695
Abstract: 本发明公开了一种集群系统编队序列化切换方法,包括:通过定义一个由N个编队阶段构成的包括时间域和状态域两部分的编队序列;其中的时间域由N个连续的编队时间域组成,每个时间域有一个收敛时刻;基于定义的状态域设计了一种渐进控制器原型,该控制器原型能实现到期望队形的渐进收敛效果,该原型为后续设计提供基础;同步基于定义的时间域设计了时间映射函数κ,构建了称为复合编队协议的预定时间控制器,在编队形成段和编队维持段集群个体执行复合编队协议;本发明使用与涉及多种编队类型的场景,每个编队阶段精准能够实现按照指定的收敛时间完成编队,且针对目标实时加速度以及环境不确定性,复合编队协议具有鲁棒性。
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公开(公告)号:CN119642837A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411678861.5
申请日:2024-11-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机科学与控制领域,具体是一种区域全覆盖路径搜索方法,包括以下步骤:S1、定义栅格信息编码规则;S2、定义地图的栅格划分规则;S3、定义栅格合并规则;S4、根据步骤S1、步骤S2、步骤S3中所述的规则,对地图进行栅格划分和合并;S5、利用深度优先搜索方法,寻找2×2栅格的最优路径,并将其与当前图层的其他2×2栅格路径进行合并;S6、根据上一图层的覆盖路径,对当前图层每组2×2栅格进行起点和终点划分,并重复执行步骤S5。本发明能够显著降低搜索时间,并在保证全覆盖的同时,提高规划路径的可靠性和稳定性,且能够有效解决DFS算法在时间上的不可解问题。
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