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公开(公告)号：CN103391439A
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201310304066.5
申请日：2013-07-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 一种基于主动宏块隐藏的H.264/AVC码率控制方法，根据视频帧编码的目标比特数，为预先设定好的ROI和NROI宏块分配不同的目标编码比特数；然后对NROI宏块编码时，在H.264/AVC标准的率失真模式基础上，增加主动宏块隐藏模式，通过构造的率失真函数进行模式选择并编码；在对ROI宏块编码时，采用H.264/AVC标准规定的编码方法进行编码；当前宏块编码结束后，开始下一宏块的码率控制。当NROI的当前宏块选择主动宏块隐藏模式进行编码时，则当前宏块无需编码，减少了所用比特，将节省的比特分配给未编码的ROI宏块，使得ROI获得较多的比特，提高了ROI的编码质量，同时也提高视觉质量。
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公开(公告)号：CN118264763A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410400677.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明光线和运动物体自适应的多相机视频拼接方法、系统及装置，该方法包括特征点检测、特征点匹配、相机参数优化、图像投影、光照补偿、动态更新拼接缝和动态更新拼接缝；该系统包括特征点检测模块、特征点匹配模块、相机参数优化模块、图像投影模块、光照补偿模块、动态更新拼接缝模块和图像融合模块；该装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行所述的光线和运动物体自适应的多相机视频拼接方法。本发明实现了不同曝光强度下图片的亮度均衡，通过引入块状增益补偿实现了对多张带拼接图片的亮度补偿，使得拼接结果过渡更加自然。
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公开(公告)号：CN117935359A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410099877.4
申请日：2024-01-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于时空联合的室内抽烟行为识别方法、系统和装置，该方法包括：搭建包括空域分支为基于目标检测的香烟、人脸检测模型，以及时域分支为基于行为识别的抽烟行为识别模型；模型训练，得到空域分支的香烟、人脸检测模型和时域分支的抽烟行为识别模型；视频流数据处理，得到空域分支和时域分支的输出结果；判断是否为抽烟行为。该系统包括依次连接的模型搭建模块、模型训练模块、数据处理模块和决策融合模块。该装置包括：至少一个摄像头、至少一个存储器和至少一个处理器。本发明能够准确识别抽烟行为。
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公开(公告)号：CN113706507B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110998562.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了基于人体姿态检测的实时跳绳计数方法、装置和设备，包括视频采集模块、人体姿态检测模块、特征处理模块、跳绳计数模块和实时计数结果显示模块。视频采集模块用于实时采集跳绳视频帧图像，用于后续跳绳计数特征提取；人体姿态检测模块，用于特征提取器提取跳绳视频帧图像中的人体姿态信息，并计算输出跳绳计数特征序列；特征处理模块，用于进行跳绳计数；跳绳计数模块，基于处理后的特征序列的时序变化规律，设计跳绳计数机制实现实时跳绳计数；实时计数结果显示模块，实时性显示当前视频帧图像及从计数开始至当前计数个数，以实时检验跳绳计数效果。
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公开(公告)号：CN117671270A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410079072.3
申请日：2024-01-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/0895
Abstract: 本发明类TOKEN引导的端到端弱监督图像语义分割方法及装置，该方法包括：将自然图像输入VIT网络得到辅助CAM图，通过设定阈值的方法得到掩码图像；对掩码图像中不确定点进行裁剪，得到局部不确定图像；得到的多个类TOKEN以及图像级标签进行损失计算，得到对于每个类的类TOKEN；对局部不确定图像，进行类别判定，再进行损失函数计算得到初步CAM图；对初步CAM图进行再次优化，得到最终的伪标签结果。该装置包括依次连接的图像处理模块、图像裁剪模块、第一计算模块、第二计算模块和结果输出模块。本发明利用类别信息实现对不确定区域的激活以及优化，并且采用边缘检测方法实现对分割结果边缘的优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117376569A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311358700.3
申请日：2023-10-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N19/154 , H04N19/132 , H04N19/139 , H04N19/172 , H04N19/57 , H04N19/593
Abstract: 本发明一种基于异常区域定位的视频异常检测系统及方法，该系统包括压缩域视频信息采样模块、MV重建模块、I帧未来帧预测模块和基于运动强度自适应感知异常区域定位模块；该方法包括步骤：在压缩域视频信息采样模块中通过稀疏采样获取MV序列和I帧序列；MV序列输入到MV重建模块获得重建MV序列，计算得到重建MV的均方误差和重建MV的残差；I帧序列输入到I帧未来帧预测模块，在重建MV的残差的引导下预测网络在生成预测的I帧时更加关注异常区域，计算得到预测I帧的均方误差；重建MV的均方误差和预测I帧的均方误差加权得到误差图像，输入到基于运动强度自适应感知异常区域定位模块中，实现对异常区域的定位，并得到当前I帧的异常分数。
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公开(公告)号：CN117171502A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311446737.1
申请日：2023-11-02
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 西安交通大学 , 国网上海市电力公司
Inventor： 王丹 , 李凡 , 刘栋 , 秦博宇 , 孙珂 , 仇卫东 , 黄阮明 , 王明杰 , 于昊洋 , 刘忠健 , 费斐 , 梁涵卿 , 张柯欣 , 秦继朔 , 李灏恩 , 游沛羽 , 章程 , 陶太堃
Abstract: 本发明公开了一种风火打捆的多直流外送电力系统直流故障过电压峰值计算方法，所述方法包括：根据直流近区含不同风机数量的多直流外送电力系统的多个电压和多个功率，确定所述多直流外送电力系统发生直流故障后的换流母线过电压计算模型；确定不同故障类型下的所述多直流外送电力系统中直流系统消耗的有功功率和无功功率；将所述不同故障类型下的直流系统消耗的有功功率和无功功率代入所述换流母线过电压计算模型，计算直流故障过电压峰值。本发明考虑风机低电压穿越特性和直流故障无功特性与过电压耦合关系，能够计算风火打捆的多直流外送电力系统直流故障过电压峰值，并提高计算结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117150393A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311397850.5
申请日：2023-10-26
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 西安交通大学
Inventor： 李凡 , 刘栋 , 秦博宇 , 王智冬 , 孙珂 , 王丹 , 薛雅玮 , 张哲 , 李梦骄 , 于昊洋 , 刘忠健 , 梁涵卿 , 张逸兴 , 张柯欣 , 秦继朔 , 谢宇峥 , 游沛羽 , 陶太堃 , 章程 , 蒋诗谣 , 司远 , 郭国栋 , 胡天宇
IPC: G06F18/243 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及电力系统方面专门适用于预测目的的数据处理方法技术领域，公开一种基于决策树的电力系统薄弱支路辨识方法及系统，包括：根据电气量样本数据、电网拓扑结构样本数据、支路薄弱程度样本标签数据，采用基于信息增益的决策树框架，训练电力系统薄弱支路辨识模型；通过电力系统薄弱支路辨识模型得到电网支路开断状态对电力系统稳定运行的重要性排序。本发明构建基于信息增益决策树算法的电力系统薄弱支路辨识模型，使得数据分析过程透明、可解释，能够得到在高比例可再生能源并入电网后输入特征对电力系统安全运行的影响程度，得到电力系统支路的薄弱程度排序，为针对性保护提供指导，提高电力系统的运行安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN114599100A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210231703.X
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国人民解放军32039部队 , 西安交通大学
Abstract: 本发明提供了一种波束资源分配方法及装置，涉及卫星通信的技术领域，包括：先获取用户终端的波束容量需求信息；然后将波束容量需求信息输入至波束资源分配模型，得到用户终端的波束资源分配结果；其中，波束资源分配模型是基于不同样本波束容量需求信息和不同样本波束容量需求信息所对应的波束资源分配结果进行模型训练，并在模型训练过程中采用近端优化策略更新模型参数后得到的神经网络模型。本发明通过基于近端策略更新模型参数的方式能够保证得到的波束资源分配模型贴合实际，进而在保证波束资源分配计算具有时效性的同时，还能够兼顾波束资源分配结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113822954A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111064444.8
申请日：2021-09-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向资源约束下人机协同场景的深度学习图像编码方法，该方法将输入图像编码为包含可视分析层和高质量重建层的分层码流，通过自适应地传输与解码，大幅提高在能量有限和带宽有限的场景下人机协同图像应用的效率。包括以下步骤：1)搭建面向人机协同场景的深度图像编码网络框架；2)对于搭建好的深度图像编码网络框架，设置不同的损失函数权重参数，分步依次训练其中的可分析图像压缩网络和特征域分析网络、预览图像生成网络、特征残差压缩网络和高质量重建网络，获取满足不同压缩比的多个网络模型；3)使用得到的网络模型对测试图片进行编码，评估压缩码流的分析质量和重建质量，并测试在资源约束的人机协同场景下的应用效率。
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