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公开(公告)号：CN113590867A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110893943.1
申请日：2021-08-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于分层度量学习的跨模态信息检索方法，其实现步骤为：(1)建立训练集；(2)构建分层度量学习网络；(3)训练分层度量学习网络；(4)利用图像检索文本；(5)利用文本检索图像。本发明构建了与标签层数相等的多个分层度量学习子网络组成分层度量学习网络，采用了特征嵌入模块对图像样本和文本样本进行实值特征表示学习，使得最终分层度量学习网络学习到的特征能包含层次标签的所有标签信息，学习到的图像特征和文本特征具有更高的数值精度，提高了跨模态信息检索的精度，增强了跨模态信息检索过程中数据特征结构的稳定性。
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公开(公告)号：CN108549202B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201810320696.4
申请日：2018-04-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于广义预测控制的复印机碳粉供应控制方法，主要解决了双组份复印机碳粉供应控制效果差的问题。其技术方案是：1.根据图像浓度设定值，设置最优复印机碳粉浓度值；2.将碳粉浓度值的期望值w预设为复印机最优碳粉浓度值；3.根据碳粉浓度值的期望值w，采用阶梯控制策略和隐式控制策略相结合的方法计算最优输入控制量；4.将输入控制量作用于碳粉供应电机的使能信号上，控制电机的工作状态，完成一次碳粉供应工作。本发明提高了碳粉浓度控制的精确度，大量地减少了计算量，可用于双组份复印机碳粉供应控制系统。
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公开(公告)号：CN105930859B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610224973.2
申请日：2016-04-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线性流形聚类的雷达信号分选方法，主要解决现有方法在存在干扰点、离群点分选精度低，算法不稳定的问题。其实现步骤是：首先将时域中的样本点通过重排频谱转换到时频域，计算时频域中每个样本点的局部密度和特征属性,并由局部密度和特征属性判断出为交叠点的样本点；然后计算每一个样本点与交叠点的向量，并用每个样本点平行度最高的两个向量的平均值作为该样本点的样本向量；最后求得两两样本点的样本向量的角度值，构造角度相似性矩阵，对该相似性矩阵进行谱聚类得到分选结果。本发明分选聚类精度高，有效克服了干扰点和离群点对聚类效果产生的影响，可应用于雷达目标信号识别。
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公开(公告)号：CN104850890B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201510175608.2
申请日：2015-04-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于实例学习和Sadowsky分布的卷积神经网络参数调整方法，主要是在利用卷积神经网络训练分类模型的基础上，将特例样本的进一步分类问题归结为基于Sadowsky分布的感知问题，并从理论上证明了感知特征向量中存在Sadowsky分布；通过构造实例集合、Sadowsky分布搜索算法和满足Sadowsky分布的权值映射算法，来训练新的实例卷积神经网络；在分类决策时，两个卷积神经网络共同作用于样本，取概率最大值对应的标签作为分类的结果。本发明的方法能够在保证具有公共特征的样本分类正确的基础上，进一步提高特例样本的分类精度。
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公开(公告)号：CN106600622A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611111975.7
申请日：2016-12-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/162
Abstract: 本发明公开了一种基于超体素的点云数据分割方法，通过考虑点云数据的三维几何关系和区域连通性，利用聚类的方法将点云数据进行过分割，得到依附于目标边界的超体素；计算超体素数据平面拟合的残差值，依该值对其进行排序和筛选得到有效的种子超体素，并利用法线分布直方图、测地距离和欧式距离的差值进行区域增长，最终实现对点云数据的分割处理。以室内局部场景的点云数据作为输入，通过利用超体素和区域增长算法实现点云数据的精确分割。本发明与传统的点云分割方法相比，在保证分割效率的前提下，避免了直接处理点云数据所导致的欠分割和过分割问题，得到具有精确边界信息的分割结果，而且分割方法对点云数据的采样密度和噪音是健壮的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106534610A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611111565.2
申请日：2016-12-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N1/405
CPC classification number: H04N1/4052
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的改进彩色矢量误差扩散方法，所述基于FPGA的改进彩色矢量误差扩散方法通过RGB三个通道实现误差扩散的并行处理，并采用矩阵增益模型使单通道的误差扩散值可以扩散到其他两个通道；通过硬件实现半色调过程及误差值生成，使用增益矩阵预存储器替代算法中的乘法运算；对每个通道，采用流水线的方式处理，使误差扩散的流程平均在一个时钟周期内可以计算出一个像素点的半色调结果。FPGA为运行平台，通过对半色调算法的彩色矢量误差扩散算法的改进，实现算法在嵌入式平台上的快速高效执行。实现了彩色矢量误差扩散不同通道之间的并行处理。将基色之间并行处理，提高处理效率。
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公开(公告)号：CN106383579A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610824475.1
申请日：2016-09-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F3/01
CPC classification number: G06F3/015 , G06F3/014 , G06F3/017 , G06F2203/011
Abstract: 本发明公开了一种基于EMG和FSR的精细手势识别系统及方法，设置有手套和MYO臂环；MYO臂环内置肌电信号传感器；手套固定有FSR传感器；数据采集系统包括对肌电传感器的采集和对FSR传感器的采集；采集的肌电信号通过蓝牙发送至计算机，采集的压力信号通过串口发送至计算机。本发明将肌电信号和压力信号结合，完成对21种自定义精细手势动作的识别，克服了单一信号自身的限制；将FSR传感器固定在手套里，做成可穿戴设备，和MYO臂环结合起来，形成可穿戴设备，操作简单，使得人机交互更加自然和人性化，并且克服了自然环境限制；FSR传感器放置在手背上，采集手指运动时的手背压力分布，对手指的运动检测有较好的识别率。
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公开(公告)号：CN103345764B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310294441.2
申请日：2013-07-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于对象内容的双层监控视频摘要生成方法，其包括如下步骤：1）读入原始视频帧后将原始视频分段为静态视频段、目标密集视频段和摘要基本段落；2）得到的视频基本段与视频密集段分别进行基于多特征融合的运动目标检测与跟踪，来获得该视频段内的目标的轨迹序列集合；3）利用融合记分板方法完成对于摘要基本段落的目标轨迹序列集合与最佳背景模型之间的轨迹融合；4）通过轨迹融合后得到摘要结果帧序列为该段摘要基本段的摘要视频，按照步骤1）分割顺序将这些视频段落依次合并，输出为摘要视频；5）根据摘要视频的轨迹序列，生成可供用户搜索的语义摘要信息。
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公开(公告)号：CN103795894A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410040295.5
申请日：2014-01-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于FPGA的二值图像无损压缩与解压缩IP核，其包括，寄存器，所述寄存器用于存储二值图像数据；FIFO单元，所述FIFO单元用于读取寄存器中二值图像数据；MR压缩模块，所述压缩模块通过FIFO单元读取寄存器中的原始二值图像数据，并对读取到的原始二值图像数据进行压缩；MR解压缩模块，所述解压缩模块通过FIFO单元读取寄存器中的压缩二值图像数据，并对读取到的压缩二值图像数据进行解压缩。本发明具有对二值图像压缩效果好，压缩、解压缩速度快的优点，在G3、G4类设备及应用技术领域有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN101764968A
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN201010013557.0
申请日：2010-01-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开的一种重要内容无感知畸变的视频图像非等比例缩放方法，首先对关键帧分割打包，然后进行独立包内的视频帧缩放，依次定义视频能量、确定低能量线、选取最优低能量线、复制或删除相同的最优低能量线进行等比例缩放，最后进行相邻独立包间的连贯性处理。本发明重要内容无感知畸变的视频图像非等比例缩放方法基于内容感知技术，通过对视频进行预处理后，在空间域及时间域上进行能量函数的定义，保证视觉上重要内容具有高能量，次要内容具有较低能量，然后对视频序列进行最优能量线删除或复制，从而完成视频的非等比例缩放。
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