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公开(公告)号：CN111797785A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010656715.8
申请日：2020-07-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机场场面先验与深度学习的多航空器跟踪方法，包括以下步骤：S1：读取机场场面的视频帧；S2：识别图像中的航空器；S3：提取外观特征；S4：预测运动特征；S5：计算航空器先前帧的跟踪轨迹与当前帧的检测结果相似度；S6：匹配航空器的先前帧和当前帧；S7：获取匹配后的每一帧航空器的跟踪状态；S8：判断监控相机是否读取机场场面的视频帧，若是则返回步骤S1，否则结束跟踪航空器。本发明成功地解决了复杂场景的跟踪鲁棒性问题以及飞机转弯的跟踪问题，减少了ID交换、漏跟踪和错跟踪等问题；能够更加有效地为机场提供视频监控、检测和跟踪功能，提高机场场面航空器管理的效率。
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公开(公告)号：CN110008876A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910231647.8
申请日：2019-03-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明为一种基于数据增强与特征融合的人脸验证方法，属于人脸验证与机器学习领域中的发明专利。本发明提出了一种简单实用的人脸验证方法，旨在解决传统的人脸验证领域中正确率较低，复杂度较高的问题。本发明充分利用已经训练完成的卷积神经网络提取人脸图像特征，方便简单。同时也能使特征具有更强的鲁棒性。通过数据增强的方式，数据集的数量将成倍的增加，并引入噪声，使得验证系统的泛化性更强。将多个卷积神经网络提取的特征进行信息的融合，达到集多个卷积神经网络的优势于一体的目的。在得到融合的人脸特征后，使用此特征训练机器学习中性能优越的分类模型，最终得到人脸验证结果。
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公开(公告)号：CN109285180A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811007255.5
申请日：2018-08-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种3D的道路车辆跟踪方法。属于计算视觉处理技术领域。本发明将目标3D空间特征和2D图像特征与MDP模型结合，重新构造评估函数，从而提出了一种基于2D和3D联合特征的多目标跟踪方法，将原始的2D图像域跟踪拓展到3D空间域跟踪，有效的解决了当遇到外观相似，距离较近的车辆相互遮挡时，出现的错跟、漂移等技术问题。
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公开(公告)号：CN107249003A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710593825.2
申请日：2017-07-20
Applicant: 电子科技大学 , 成都奥特为通讯有限公司
CPC classification number: H04L63/1441 , H04L63/1458 , H04W12/08
Abstract: 本发明涉及网络安全应用技术领域，具体涉及一种Batman‑adv协议的接入认证方法，包括网络中各个节点的连接认证，并判断某一节点能否加入当前网络路由。本发明各个路由节点通过认证服务器发放的证书进行认证，实现安全路由策略，具有平台无关性，不依赖某个具体的应用，认证同时不需认证服务器的参与，具有良好的通用性，对于Ad Hoc网络有很好的实际意义和使用价值。
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公开(公告)号：CN107172663A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710593829.0
申请日：2017-07-20
Applicant: 电子科技大学 , 成都奥特为通讯有限公司
IPC: H04W28/08 , H04W40/34 , H04L12/721
Abstract: 本发明涉及远程虚拟专网技术领域，具体涉及一种Ad Hoc网络的QoS路由方法，包括使用GCMPR中提出的算法计算不同的路径和使用拥塞信息的反馈机制来均衡网络负载。本发明的各个路由节点通过比较宣告消息中的路径标识得出不同的路径，使得在网络中发生拥塞时，可以根据不同路径带宽的不同来选择相应的路径分担网络需求，对于Ad Hoc网络有使用意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104731095B
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201510047743.9
申请日：2015-01-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种应用于AVS的关键路径拟合电路，包括：数控振荡器单元、复位控制逻辑单元、互连线延时单元、逻辑门延时单元、任务选择器单元以及输出缓冲级单元；本发明通过将互连线延时与逻辑门延时的分开拟合，获得更高的精确度；通过实时监测数字负载的运行情况，选择运行过程中最复杂任务的关键路径进行拟合，降低关键路径拟合的裕度，这两种技术的结合使得用来拟合数字负载关键路径的AVS延时链与负载关键路径本身更好的对应，让AVS电路在高鲁棒性的前提下发挥更好地节能效果。
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公开(公告)号：CN104950975B
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201510377356.1
申请日：2015-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05F1/56
Abstract: 本发明属于模拟集成电路技术领域，具体的说涉及一种无输出电容型高电源抑制比的低压差线性稳压器。本发明的一种低压差线性稳压器，包括依次连接的偏置电路、第一运算放大器A1、第二运算放大器A2、密勒补偿电路和输出电路；其特征在于，还包括电源抑制比增强电路；偏置电路为误差放大器A1、A2提供尾电流，密勒补偿电路由PMOS管P6、P7和NMOS管N11、N12以及电容Cm组成；输出电路由功率管MP、反馈电阻Rf、负载电阻RL所组成；电源抑制比增强电路由宽带宽的运算放大器A3、电阻R1、R2、电容C2以及PMOS管P8所组成。本发明的有益效果为，能够有效提高LDR中频段的电源抑制能力，同时采用片内补偿的方法，使得芯片更易于集成。本发明尤其适用于低压差线性稳压器。
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公开(公告)号：CN105654513A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201511026542.7
申请日：2015-12-30
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T2207/10016
Abstract: 本发明属于模式识别与计算机视觉领域，尤其涉及基于过采样策略的运动目标检测方法。基于过采样策略的运动目标检测方法，包括：对于每一个前景帧Ft-s计算重采样时刻r(n)，计算从Ft-s到Ft的稀疏点轨迹，将Ft-s划分为两个子集F1和F2，计算时刻t-s到时刻r(n)移动矢量，获取合成样本帧和后处理等步骤。本发明充分利用对少数类样本的过采样技术，实现运动目标的完整分割。
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公开(公告)号：CN105048810A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510542677.2
申请日：2015-08-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02M3/157
Abstract: 本发明属于电子电路技术领域，涉及一种用于功率变换器的自适应电压调节电路。本发明的电路，包括逻辑模块、导通时间产生器、第一比较器、第二比较器和控制电路；所述逻辑模块的输入端接功率变换器的输出端，输出端接导通时间产生电路的输出端；所述第一比较器的正向输入端接功率变换器的输出端，其负向输入端接控制电路的输出端，其输出端接控制电路的输入端；所述第二比较器的正向输入端接功率变换器的输出端，其负向输入端接控制电路的输出端，其输出端接控制电路的输入端；控制电路的输出端接导通时间产生器的输入端；导通时间产生器的输出端接功率变换器。本发明的有益效果为，减小了功率变换器调压过程中的电感电流，降低了对电感的要求。
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公开(公告)号：CN104950975A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510377356.1
申请日：2015-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05F1/56
Abstract: 本发明属于模拟集成电路技术领域，具体的说涉及一种无输出电容型高电源抑制比的低压差线性稳压器。本发明的一种低压差线性稳压器，包括依次连接的偏置电路、第一运算放大器A1、第二运算放大器A2、密勒补偿电路和输出电路；其特征在于，还包括电源抑制比增强电路；偏置电路为误差放大器A1、A2提供尾电流，密勒补偿电路由PMOS管P6、P7和NMOS管N11、N12以及电容Cm组成；输出电路由功率管MP、反馈电阻Rf、负载电阻RL所组成；电源抑制比增强电路由宽带宽的运算放大器A3、电阻R1、R2、电容C2以及PMOS管P8所组成。本发明的有益效果为，能够有效提高LDR中频段的电源抑制能力，同时采用片内补偿的方法，使得芯片更易于集成。本发明尤其适用于低压差线性稳压器。
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