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公开(公告)号：CN119128186A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411621717.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/50
Abstract: 本发明公开了一种桥墩施工进度及纠偏的检测方法、系统、设备及介质，属于图像检测领域，其目的在于解决现有桥墩施工过程中施工纠偏检测精度低、检测效率低的技术问题。构建的桥墩检测分割模型中，YOLO10目标检测网络对图像进行目标检测，CUNet目标分割网络对图像进行分割；利用无人机对在建的桥桩进行拍摄并获取无人机的当前坐标以及上下左右偏转角度；将无人机拍摄的图像输入桥墩检测分割模型并得到桥墩分割结果，将分割出来的图像移动至目标坐标系，并将中心线进行投影后获得各边的尺寸，并通过对比端点A、B之间的距离以及计算中心线的侧偏角；本发明可以准确检测在建桥桩施工进度、以及桥桩是否存在侧偏。
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公开(公告)号：CN118917747B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411407971.8
申请日：2024-10-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0633 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种基于多场时空迁移学习的产品多层次装配质量检测方法与系统，属于装备制造领域。本发明能够实现对于具有多层次装配特点的复杂产品装配过程全流程追踪，获取高层次组件、低层次组件等各组件的装配过程实时状态信息，能够实现面向复杂产品装配全流程的动态追踪。提出了基于改进型OPC UA信息模型的产线多类别组件虚拟映射方法。该方法通过对于各个组件分配虚拟IP与对应数据库，实现了对于各个组件在虚拟空间的基于状态的实时动态追踪。基于多场时空迁移学习的装配质量预测能够通过对于复杂产品过程组件装配过程进行追踪，又可以对于产品最终装配质量进行追踪，从而实现对于多层次复杂产品装配质量综合判断。
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公开(公告)号：CN118862968A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411337513.1
申请日：2024-09-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N7/02
Abstract: 本发明提供一种基于物理引导的装配加工精度神经网络混合诊断模型，属于装配加工制造领域。本发明提出的混合诊断模型首先基于模糊层次分析法与状态空间模型，构建所需诊断装配工艺线的机理模型；然后获取数据集并预处理；最后构建基于机理模型引导的装配质量神经网络动态预测模型；本模型能够对装配工艺进行动态跟踪、识别，及时指导模型训练过程，减少装配工艺的数据所需量，保证模型精度，能够用于在线的产品装配质量准确识别任务。提出了一种融合状态空间模型与模糊层次分析法的装配线故障诊断机理模型，能够有效减少装配过程的数据采集量。此外，该方法还能够对装配工艺进行准确的精度识别，从而完成装配的多层次判断。
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公开(公告)号：CN118801128A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411094229.6
申请日：2024-08-09
Applicant: 内蒙古高新科技控股有限责任公司 , 电子科技大学
IPC: H01Q23/00 , H01Q1/36 , H01Q1/38 , H01Q1/50 , H01Q5/28 , H01Q5/314 , H01Q1/48 , H01Q5/10 , H01Q3/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于缝隙耦合的可重构天线以及控制方法，其中所述基于缝隙耦合的可重构天线，包括：天线本体、变容二极管和PIN二极管；天线本体包括半圆形贴片、枝节单元和接地板；半圆形贴片与枝节单元之间存在贴片缝隙，变容二极管设置于贴片缝隙中，变容二极管将半圆形贴片与所述枝节单元连接；变容二极管设置有相应的第一偏置电路，第一偏置电路用于调节变容二极管两端的电压，对天线频率进行重构；接地板的表面设置有地板缝隙，地板缝隙中设置有PIN二极管，PIN二极管设置有对应的第二偏置电路，第二偏置电路用于调节PIN二极管的通断状态，对天线的方向图进行重构，通过简单的结构实现对天线的频率和方向图进行重构。
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公开(公告)号：CN118349985A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410765642.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于对比学习和多模态生物特征的身份识别方法，属于人工智能算法领域。所述包括如下步骤：步骤S21：采集多模态生物特征数据；步骤S22：对采集的多模态生物特征数据进行预处理；步骤S23：将经过预处理的多模态数据送入预训练好的姿态分类模型对传感器数据和触屏数据标识姿态标签；步骤S24：将经过预处理的多模态数据送入训练好的Siamese神经网络模型进行特征提取及降维；步骤S25：提取融合特征；步骤S26：计算相似度；步骤S27：根据相似度计算结果对用户身份进行识别。本发明通过对比学习以及多模态数据的综合利用能够提高身份识别的准确性和稳定性；在身份识别过程中减少误识率和漏识率；同时保护用户隐私，优化用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118011810A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410151235.4
申请日：2024-02-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种具有多次变频周期扰动补偿能力的APDOB的自动设计系统，涉及群体智能算法与自动控制领域，解决现有APDOB的参数设计只能应对单一扰动变化限制了其在复杂场景下的应用的问题；本发明包括具有补偿能力的自适应周期扰动观测器APDOB，其包括6个设计参数即低通滤波器截止频率ga,带通滤波器设计频率gb,陷波参数r,多比率k,遗忘因子λ,正则化参数δ；模糊逻辑系统用于对APDOB的6个设计参数在线调参；优化系统用于对模糊逻辑系统中的参数进行搜索优化，所述优化系统采用算法OPSaDE；本发明将基于OPSaDE算法优化得到的模糊逻辑系统部署在APDOB中得到的最优化模糊APDOB系统相比传统的APDOB，可以有效补偿基波频率多次变频率的周期扰动，因此可以广泛应用于复杂场景任务中。
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公开(公告)号：CN117911246A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311370156.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T3/4053 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种结化知识蒸馏的多模态图像超分辨重建方法，属于计算机图像处理技术领域。本发明所构建的重建网络包括文本编码器、图像编码器和多模态扩散概率模型，文本编码器和图像编码器用于获取文本特征条件以传入多模态扩散概率模型，多模态扩散概率模型包括两个分支，其一用于获取输入的低分辨率图像在给定文本提示下的超分辨率重建图像，其二用于获取输入的低分辨率图像的超分辨率重建图像。本发明能够对文本模态进行稀疏编码，并利用编码后的稀疏先验特征约束重建图像的解空间，从而保证重建图像与原始图像的细节一致性。本发明的每次迭代蒸馏都能够使本发明的重建模型的扩散步数减少2倍，并且在蒸馏过程中重建图像的质量几乎没有下降。
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公开(公告)号：CN112950954B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110204996.8
申请日：2021-02-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高位摄像头的智能停车车牌识别方法，解决了现有街道路边停车的人工收费造成的费时费力的问题，通过视频帧队列保存车辆停车过程事件的一段视频，解决了停车过程中车牌遮挡问题；通过车辆是否越过车位线解决了车辆停车问题；通过垂直俯仰角近似旋转变换和透视变换矫正方法解决摄像头下车牌倾斜的问题，通过车牌识别神经网络识别车牌解决了车牌识别的问题，加上多尺度特征融合方法解决了小分辨率车牌识别的问题。
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公开(公告)号：CN113361432A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110662868.8
申请日：2021-06-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的视频文字端到端检测与识别的方法，属于视频文字处理技术领域。本发明的步骤包括：对待识别的视频序列段，分别对每一视频帧图像进行图像尺寸归一化处理，以使得预处理后的图像尺寸与端到端的文字检测与识别网络的输入相匹配；将预处理后的图像依次输入至端到端的文字检测与识别网络，获取待识别的视频序列段的文字识别结果。本发明实现了视频文字端到端的检测与识别，规避了多模块目标不一致而导致误差累积等固有缺陷，减少了工程复杂度。还通过共享特征提取网络优化网络结构，同时由于使用了感受野较大的特征图输入到网络的识别分支中，相比于使用原图进行输入，特征图能够包含更大范围的信息，提高了识别准确率。
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公开(公告)号：CN105119581B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201510535515.6
申请日：2015-08-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03G3/20
Abstract: 本发明属于微波固态功率放大器领域，基于遗传算法，提供了一种固态功放自动校准方法，包括功率自动测量和功率误差修正。本发明通过在功率误差修正过程中构建误差修正值函数f(p)，利用遗传算法对f(p)进行最优值计算以获得最小和最大f(p)值，对优化所得最小和最大f(p)值进行均值计算，得到最终的功率误差修正值F(P)。传统校准方法进行功率误差修正时，只在相应频点特定功率值处测试一次或选择几个功率点测试后，取均值以获得最终的功率误差修正值，且多为手动校准，因此，本发明可以大大降低误差修正值获得的偶然性，提高校准效率和校准精度，具有极强的通用性和工程实用价值。
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