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公开(公告)号：CN108582155A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810336009.8
申请日：2018-04-16
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种具有抑颤功能的机械臂，通过改变磁流变阻尼器的阻尼系数,实现调节肘关节的关节阻尼和惯量系数，进而改变人机系统的生物力学特性，达到减弱肢体震颤运动的目的；肌电信号传感器拾取手臂肌肉的生物电信号，对电信号进行滤波，识别出运动信息中的非意向运动成分，控制动力源提供动力实现震颤的主动抑制。机械臂由大臂、前臂、腕关节、磁流变阻尼器、齿轮和电机组成；肘关节处模拟人体肘部肌肉发力方式，采用电机驱动肘部运动，通过限制电机的行程，实现肘部的屈伸运动。前臂的旋内、旋外由齿轮传动来实现，腕关节的屈伸则利用小型液压杆来实现。所有与人体手臂贴合的支撑均采用弧形结构，适应大多数人的手臂尺寸。
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公开(公告)号：CN105825200A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610196286.4
申请日：2016-03-31
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K2009/00644 , G06T2207/10036
Abstract: 本发明公开了一种基于背景字典学习和结构稀疏表示的高光谱异常目标检测方法，用于解决现有高光谱异常目标检测方法目标检测效率低的技术问题。技术方案是在基于局部RX算法选择初始背景像元后，利用主成分分析字典学习法学习得到鲁棒性的背景字典。在稀疏向量求解和图像重建过程中，引入重加权拉普拉斯先验，提高稀疏向量求解精度。最后，根据原始图像与重建图像之间的误差实现异常目标的精确提取。在真实的高光谱卫星图像AVIRIS和仿真的高光谱数据集上的试验结果表明，本发明获得的检测结果相对于背景技术在恒虚警率的前提下检测率提高了8％～15％。
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公开(公告)号：CN103440500B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310390313.8
申请日：2013-08-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种高光谱遥感图像分类与识别方法，用于解决现有基于稀疏表示及光谱信息的高光谱遥感图像分类方法分类精度低的技术问题。技术方案是利用词袋模型结合高光谱遥感图像数据集生成各类别专业字典，进而构造稀疏表示字典，然后根据字典计算每个像元的稀疏表示特征，并在空间维上，利用空间连续性约束像元的稀疏表示系数，最后通过求解最优化问题实现高光谱图像分类。由于生成的字典表征能力较强，并且充分考虑了高光谱图像的空间结构信息，因此提高了分类精度。对AVIRIS高光谱图像进行分类，总体分类精度由背景技术的82.58%提高到86.87%；处理时间由背景技术的97.469秒缩短到35.539秒，效率提高了近3倍。
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公开(公告)号：CN105469392A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510795831.7
申请日：2015-11-18
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10036
Abstract: 本发明公开了一种基于区域光谱梯度特征对比的高光谱图像显著性检测方法，用于解决现有高光谱图像显著性检测方法准确率低的技术问题。技术方案是首先提取光谱梯度特征，并在所得数据上对图像数据进行过分割，获得一组超像素；再使用聚类方法将在光谱梯度特征上相似的超像素标记成同一类别，从而形成具有不同光谱梯度特征的区域。对每一区域，利用区域对比方法，计算其与相邻区域的光谱梯度特征对比值作为其显著性响应值。在哈佛大学和曼彻斯特大学提供的数据集上的实验结果表明，在查全率为70％时，本发明方法查准率为82％，并且在查全率从0到100％变化的过程中，本方法查准率以超过80％的概率高于背景技术方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103413303B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310323539.6
申请日：2013-07-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合显著性的红外目标分割方法，用于解决现有基于显著性模型的可见光图像目标分割方法适应性差的技术问题。技术方案是首先将原始图像分成均匀同质的小像素块；然后根据红外图像色彩缺乏、且目标亮于背景的特点，利用像素块之间的灰度对比度和空间对比度建立像素块的全局区域对比度；进而，根据红外目标的边缘对噪声具有鲁棒性的特点，利用梯度信息建立像素块的边缘对比度显著性；接着利用这两种显著性的线性组合得到整幅图像的联合显著性映射；最后通过设定阈值进行二值化得到候选目标区域并且通过相似性滤波进一步去除误分割区域得到最终结果。测试显示，目标分割的准确率超过了90%，召回率接近80%，F-测量超过90%。
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公开(公告)号：CN103871087A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410102950.5
申请日：2014-03-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三维全变差稀疏先验的高光谱解混压缩感知方法，用于解决现有联合光谱解混的高光谱图像压缩感知算法精度低的技术问题。技术方案是采用随机观测矩阵从原始数据中抽取少量的样本作为压缩数据。重建过程，根据解混压缩感知模型，从光谱库中选择适当的光谱作为的模型中的端元矩阵，进而引入丰度值矩阵的三维全变差稀疏先验，通过求解受限的线性优化问题，精确地求解丰度值矩阵。最后使用线性混合模型重建原始数据。在HYDICE卫星拍摄的urban数据上当压缩比为1:20时，归一化的均方误差(normalized？mean？squared？error,NMSE)小于0.09，当压缩比为1:10时，归一化均方误差同样小于0.08，相对于已有的压缩感知类算法精度提升10%以上。
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公开(公告)号：CN101791800B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201010013646.5
申请日：2010-01-21
Applicant: 西北工业大学
IPC: B25J13/00
Abstract: 本发明涉及一种双轮差动式机器人运动控制方法，技术特征在于：以机器人的几何中心为坐标原点在世界坐标系XOY中建立本体坐标系xoy；基于运动学的双轮差动式机器人运动控制方法，该方法针对所有轮式机器人运动中最基本、最主要的两个动作，即轮式机器人原地转角动作和运动到定点动作，实现了对这两个动作的运动控制。双轮差动式机器人的所有复杂动作都可以由这两个基本动作合成。本发明提出采用基于误差比例控制法对其中的线速度函数作了合理的改进，同时结合弦切法，对机器人运动到定点进行综合控制。综合控制极大发挥了这两种方法各自的优点，避免了各自缺陷对机器人运动的影响。发明中还针对循环震荡现象，提出了其相应的解决策略。
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公开(公告)号：CN119762330A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411832365.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的精细可控图像风格化方法。该方法包括：获取训练数据，其中，训练数据为一组与拥有对齐风格属性的样本数据，样本数据包括内容图像、笔触图像、颜色图像、文本信息和目标图像；对内容图像、笔触图像和颜色图像隐式地进行特征解耦处理，得到内容属性特征、笔触属性特征和颜色属性特征；将内容属性特征、笔触属性特征、颜色属性特征和文本信息通过适应性门控机制融合并注入至可控扩散模型中，结合目标图像，得到预测图像。本发明解决了现有技术中未解耦参考图像中的多种细粒度的风格属性，造成难以精细、灵活地控制风格转移的技术问题。
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公开(公告)号：CN119418091A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411359649.2
申请日：2024-09-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了关键波段重建引导的滤波调制高光谱实时计算成像方法。该方法包括：获取高光谱场景；通过液态水晶滤波调制对高光谱场景进行处理，得到实时成像后的高光谱场景图像；获取理想高光谱图像；通过光谱注意力模块提取理想高光谱图像中的光谱注意力，得到理想高光谱图像的各个波段的注意力权重。本发明解决了现有计算光谱成像中的压缩感知成像、异源数据融合重建成像和光谱滤波调制成像中无法切换光谱响应函数，难以适应复杂未知场景的技术问题。
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