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公开(公告)号：CN117910656A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410266513.0
申请日：2024-03-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于混合深度学习模型的磁暴短期预测方法，首先获取Dst数据信息，利用线性插值技术处理异常数据和缺失数据，再通过回看历史数据，将Dst和外部输入特征参数转化为监督序列对，然后进行数据集划分并进行零均值标准化预处理，然后搭建预训练网络和预测网络构成的混合深度学习Dst预测模型，训练模型获取最优模型结构，最后使用训练好的Dst预测模型预测测试集输出结果，评估模型性能，完成磁暴短期预测。本发明的方法利用历史Dst数据信息，构建由预训练网络和预测网络两部分组成的混合深度学习模型，提升了预测的准确性，采用蒙特卡罗丢弃技术估计模型的不确定性，提供预测区间，实现了较为准确地磁暴短期预测，适用于提前1‑4小时的Dst预测。
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公开(公告)号：CN106275307B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201610909604.7
申请日：2016-10-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: B63B39/12
Abstract: 本发明公开了一种船舶载重计量系统，包括上位机单元、雷达单元、信号接收单元以及测试单元；测试单元设置于船只外一侧，包括套筒、浮球以及信号发射器，上位机单元、雷达单元和信号接收单元均设置于船只内与测试单元所在位置相同的一侧，雷达单元和信号接收单元分别与上位机单元通信连接。本发明通过对测试单元中浮球位置的检测，可以得到船舶吃水线的具体位置，进而能够准确地计算出船舶的载重量。此外，本发明采用信号发射‑接收器以及雷达两种方式对测试单元中浮球位置进行检测，综合二者的测试数据，对二者的测试缺陷形成有效互补，从而能够更加准确地得到船舶吃水线的具体位置。
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公开(公告)号：CN106275307A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610909604.7
申请日：2016-10-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: B63B39/12
CPC classification number: B63B39/12 , B63B2726/00
Abstract: 本发明公开了一种船舶载重计量系统，包括上位机单元、雷达单元、信号接收单元以及测试单元；测试单元设置于船只外一侧，包括套筒、浮球以及信号发射器，上位机单元、雷达单元和信号接收单元均设置于船只内与测试单元所在位置相同的一侧，雷达单元和信号接收单元分别与上位机单元通信连接。本发明通过对测试单元中浮球位置的检测，可以得到船舶吃水线的具体位置，进而能够准确地计算出船舶的载重量。此外，本发明采用信号发射-接收器以及雷达两种方式对测试单元中浮球位置进行检测，综合二者的测试数据，对二者的测试缺陷形成有效互补，从而能够更加准确地得到船舶吃水线的具体位置。
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公开(公告)号：CN106362250B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201610826821.X
申请日：2016-09-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种微型阵列注射器，包括筒体、活塞杆以及设置在活塞杆前端的活塞，活塞杆穿过筒体的后端面贯入筒体的内腔中，活塞与筒体内壁滑移配合，所述筒体的前端面开设有若干个呈阵列排布的微孔。该微型阵列注射器，在无须针头刺入组织或基质内的情况下，可使药液从容器中喷射出后能够穿过组织，直接进入内环境，从而达到多点同时注射的效果。总体而言，结构简单，构思巧妙，工作效率高，操作简便，实际应用价值高，值得在业内推广应用。
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公开(公告)号：CN107547718A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710721594.9
申请日：2017-08-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04M1/66 , H04M1/656 , H04M1/725 , H04W12/12 , H04W12/02 , H04L29/06 , G06Q30/00 , G06K9/62 , G06F17/30 , G06F17/27 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电信诈骗识别与防御系统；其包括移动端，语音听写接口和服务器端；移动端具体包括来电监听模块、语音识别模块、第一数据加密模块及业务处理模块，服务器端具体包括深度学习模块、贝叶斯文本分类器模块、第二数据加密模块及JavaWeb整合模块。本发明将深度学习技术与国密算法相结合，有效地解决了目前国内外防电信诈骗系统在诈骗电话簿更新上的滞后问题与利用语音识别所可能引发的个人信息安全问题，同时将电信诈骗的置信度作为电信诈骗识别结果，与电信诈骗套路内容及电信诈骗解决方案以三段式内容的方式进行呈现，为用户提供了全方位的提醒与协助。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107507267A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710629235.0
申请日：2017-07-28
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T17/00 , G06T5/002 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/80 , G06T2207/10028 , G06T2207/20028
Abstract: 本发明公开了一种人体背部深度图像预处理方法。其采用深度相机获取人体模型的深度图像，再对获取的深度图像采用了双阈值分割方法，将待重构的人体从背景图像中分离出来，并采用联合双边滤波法对提取后的深度图像进行平滑滤波和填补空洞；再通过对深度相机进行标定将滤波后的深度图像转化为三维点云，采用基于点云距离平均值的阈值滤波方法进行滤波处理，最后采用Lawson算法进行三角剖分得到人体背部三维重构模型，大大减少了对人体背部深度图像进行三维重构的运算量，同时降低了背景对人体背部深度图像的干扰。
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公开(公告)号：CN106362250A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610826821.X
申请日：2016-09-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种微型阵列注射器，包括筒体、活塞杆以及设置在活塞杆前端的活塞，活塞杆穿过筒体的后端面贯入筒体的内腔中，活塞与筒体内壁滑移配合，所述筒体的前端面开设有若干个呈阵列排布的微孔。该微型阵列注射器，在无须针头刺入组织或基质内的情况下，可使药液从容器中喷射出后能够穿过组织，直接进入内环境，从而达到多点同时注射的效果。总体而言，结构简单，构思巧妙，工作效率高，操作简便，实际应用价值高，值得在业内推广应用。
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公开(公告)号：CN119904580A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510098758.1
申请日：2025-01-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的高斯泼溅单目重建方法，首先构建一个包括图像深度恢复模型和SfM运动恢复模型的高斯泼溅单目重建模型，并训练图像深度恢复模型，再拍摄全景图片，并将其用球状卷积进行训练，恢复失真部分，然后通过SfM运动恢复模型进行稀疏点云重建，并用高斯重构核对图像表面进行重建，形成图像的基本几何构型，最后采用图像处理技术对图片进行高斯低通滤波降噪处理，形成物体完整的表面结构，完成图像场景三维重建。本发明的方法使用三维高斯泼溅技术与球状卷积核相结合，以构建物体几何模型，在可操作性上有了显著的提高，极大地提高了计算的速度，在智慧医疗，工程探伤等领域具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN107547718B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710721594.9
申请日：2017-08-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04M1/66 , H04M1/656 , H04M1/725 , H04W12/12 , H04W12/02 , H04L29/06 , G06Q30/00 , G06K9/62 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电信诈骗识别与防御系统；其包括移动端，语音听写接口和服务器端；移动端具体包括来电监听模块、语音识别模块、第一数据加密模块及业务处理模块，服务器端具体包括深度学习模块、贝叶斯文本分类器模块、第二数据加密模块及JavaWeb整合模块。本发明将深度学习技术与国密算法相结合，有效地解决了目前国内外防电信诈骗系统在诈骗电话簿更新上的滞后问题与利用语音识别所可能引发的个人信息安全问题，同时将电信诈骗的置信度作为电信诈骗识别结果，与电信诈骗套路内容及电信诈骗解决方案以三段式内容的方式进行呈现，为用户提供了全方位的提醒与协助。
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公开(公告)号：CN107452032A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710629433.7
申请日：2017-07-28
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T7/50 , G06T5/002 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/80 , G06T2207/10028 , G06T2207/20028 , G06T2207/30012
Abstract: 本发明公开了一种人体背部深度图像预处理方法。其采用深度相机获取人体模型的深度图像，再对获取的深度图像采用了双阈值分割方法，将待重构的人体从背景图像中分离出来，并采用联合双边滤波法对提取后的深度图像进行平滑滤波和填补空洞；再通过对深度相机进行标定将滤波后的深度图像转化为三维点云，采用基于点云距离平均值的阈值滤波方法进行滤波处理，从而大大减少了利用预处理后的人体背部深度图像进行三维重构的运算量，同时降低了背景对人体背部深度图像的干扰。
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