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公开(公告)号：CN105320944A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510698117.6
申请日：2015-10-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人体骨架运动信息的人体行为预测方法，包括以下步骤：利用从RGB-D图像中提取人体骨架信息，分肢体计算各关节点的归一化相对方位特征；利用基于特征序列势差的分割方法对特征序列进行动态分割，得到姿态特征子序列和动作特征子序列；从姿态特征子序列和动作特征子序列中提取关键姿态和原子动作，构建基于关键姿态和原子动作的多层图模型；提取多层图模型中蕴含的人体子行为模式，构建人体子行为模式的上下文概率统计模型；进行人体子行为模式的识别与预测；本发明对不同个体的形体差异、空间位置差异等具有强鲁棒性，对同类行为内不同个体的动作差异性具有强泛化能力，对不同类行为间的动作相似性具有强识别能力。
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公开(公告)号：CN105045658A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510381740.9
申请日：2015-07-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种利用多核嵌入式DSP实现动态任务调度分发的方法，TI推出的KeyStone平台上提供了一个独立于操作系统的基于Multicore Navigator的动态任务调度分发的多核运行时系统库OpenEM，通过该组件实现任务的动态调度分发，实现多核上的负载平衡。将KeyStone架构下多核嵌入式处理器的DSP核划分为主核和从核，主核完成编程模型的全局初始化，所有核完成本地初始化。编程模型由主核产生事件、事件驱动、OpenEM调度分发事件、从核处理事件组成。本发明提供给嵌入式软件开发人员一种基于OpenEM的多核嵌入式DSP统一并行编程模型；其实现方法扩展性很强，可以适用于目前大多数基于KeyStone架构的多核或众核嵌入式处理器，能够满足多核环境下任务的调度分发，动态负载平衡的应用需求。
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公开(公告)号：CN104851094A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510246229.8
申请日：2015-05-14
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06T7/246 , G06T7/55 , G06T2207/10021 , G06T2207/20081 , G06T2207/30244
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB-D的SLAM算法的改进方法，分为前端和后端两部分，前端的任务分为特征检测与描述符提取、特征匹配、运动变换估计和运动变换优化；后端的任务利用前端得到的6D运动变换关系初始化位姿图进行闭环检测添加闭环约束条件，利用非线性误差函数优化方法进行位姿图优化，得到全局最优相机位姿和相机运动轨迹，并进行三维环境重建。本发明使用ORB方法进行特征检测与描述符提取，并对深度信息不合法的特征点进行过滤；使用基于FLANN的KNN方法进行双向特征匹配，使用单应性矩阵变换对匹配结果进行优化；使用改进RANSAC的运动变换估计方法得到更精确的inliers匹配点对；使用基于GICP的运动变换优化方法提高点云配准的速度和精度。
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公开(公告)号：CN104820657A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510245780.0
申请日：2015-05-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F15/167 , G06F13/28
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式异构多核处理器上的核间通信方法及并行编程模型，嵌入式异构多核处理器包括两个ARM Cortex-A9处理器及所有FPGA上的IP核，在高速通信时，通过AXI_HP接口，实现FPGA对ARM上的数据访问，以及ARM对FPGA中资源的访问；该模型包括ARM端和FPGA端，FPGA端包括AXI Interconnect、VDMA控制器和硬件加速器，VDMA控制器为硬件加速器提供快速读写内存的数据通道。本发明利用FPGA强大的峰值计算能力对复杂算法进行加速，既保持了ARM编程的灵活性和易用性，又能够发挥FPGA高性能的计算能力，提高了嵌入式异构多核处理器的处理效率和可扩展性。
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公开(公告)号：CN104112278A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201410376742.4
申请日：2014-08-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于协方差的多光谱图像实时配准方法，主要解决卫星拍摄的多光谱图像由于未配准影响实时压缩性能的问题，其实现步骤是：1.输入参考波段图像和待配准波段图像数据；2.对输入的数据进行采样计算；3.对采样后的数据进行协方差计算；4.通过计算出的协方差值确定单行偏移量；5.根据本次计算与前一次计算得到的行偏移量的差的绝对值判断是否完成块配准，并确定块偏移量；6.完成对三块参考谱段的图像配准，并通过得到的三个块偏移量确定最终偏移量；7.根据最终偏移量对未配准的图像进行竖直偏移，得到多光谱图像实时配准的最终输出图像。本发明具有实现简单、配准精度高的优点，可用于进行多光谱图像压缩前的配准计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103455132A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310364590.1
申请日：2013-08-20
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: Y02D10/34
Abstract: 本发明公开了基于硬件性能计数器的嵌入式系统功耗估算方法，通过对性能事件的分类，选择具有代表性的性能事件，计算性能事件的发生次数与功耗之间的斯皮尔曼秩相关系数，判断相关度并选取具有代表性的性能事件，然后使用线性回归的方法建立功耗模型，估算出嵌入式系统的功耗。本发明通过对功耗模型的分析，可观察处理器的功耗按照时间顺序产生的变化，也可以根据实时监测数据对系统的软硬件工作情况采用一定的策略进行调整，以达到保证系统稳定性、延长电池工作时间或者调节散热设备保证性能等目的，从而进行性能优化，进而提高整个系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN103297776A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310185556.8
申请日：2013-05-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种星上未配准多光谱图像无损/有损编码系统与方法，主要解决现有技术未考虑星上原始多光谱图像未配准导致谱间相关性差、JPEG-LS码率控制不准确及图像重构质量低的问题。其实现过程是：对未配准多光谱图像进行谱段重排；根据最优谱段编码顺序，依次对多光谱图像的各谱段配准；对已配准多光谱图像进行有损或无损压缩，无损压缩时，先选择当前编码谱段的预测模式，再对相应的预测残差作JPEG-LS无损压缩，有损压缩时，先分配所有编码谱段的目标码率，再选择当前编码谱段的预测模式，对相应的预测残差进行基于二次迭代调整的码率可控JPEG-LS有损压缩，输出码流。本发明具有压缩性能高、码率控制精确的优点，适用于各种星上多光谱数据处理及传输。
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公开(公告)号：CN117834923A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311845130.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波扩散模型的图像压缩系统及方法，主要解决现有扩散步骤过长，难以应用在实时性较高场景下的技术问题。方案包括：1)利用图像采集模块获取原图信息，并上传至图像压缩模块处理；2)压缩模块对原图进行小波变换得到低频图和高频图，并对低频图编解码后进行域变换和小波扩散生成，然后与高频图求残差；3)通过数据存储和传输模块将残差和低频图传输至图像解压模块；4)解压模块对低频图解码后得到重构低频图，并对其进行域变换和扩散生成，之后加上解码后残差图得到重构高频图；5)解压模块对重构高频图和重构低频图进行小波反变换，获得重构图。本发明能够在加快图像解压缩速度的同时，有效改善图像压缩性能。
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公开(公告)号：CN115797498A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211483418.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉概念图表示的人‑模型交互解释引导方法、电子设备和存储介质，所述方法包括：以模型为基础提取重要图像块作为类别概念，构造结构概念图，以此为工具表示任意图像，再构建特征流动透明的推理网络模拟已有分类网络，观察概念图各部分的贡献，以实现决策的可解释；另一方面，人自主将每个部件作为一个概念，对部件进行属性整理，结合部件关系构造结构部件图。基于此，人可用类别的结构部件图更新结构概念图，重新训练推理网络，再通过知识蒸馏对原网络进行知识引导。基于这一双向交互方法，本发明可通过模型提供人易理解的推理逻辑，实现神经网络的可解释；同时允许人利用先验知识向网络提供反馈，以提高网络的性能。
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公开(公告)号：CN115761886A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211448907.5
申请日：2022-11-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/62 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F40/205 , G06F40/284 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了基于自然语言知识描述引导的可解释性行为识别方法，包括：①对RGB视频应用目标检测器和特征提取器，将检测出的实体和对应的特征组织为时序图结构；②基于时序图提取视频的时空特征，并使用可微离散值估计器对视频的时空特征进行分段；③构建与视频内容相关的描述前缀树；④将描述前缀树中节点与视频分段进行匹配，使用节点所对应的文本描述解释视频的识别过程；⑤设计特征空间鉴别器，消除时空特征与文本特征之间的域间误差。本发明对神经网络识别视频行为过程进行了解释，同时还对视频的每个分段的决策过程进行解释，避免了因识别网络易受攻击而导致在许多具有严格安全要求的现实场景中的应用限制。
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