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公开(公告)号：CN119152431A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411248229.7
申请日：2024-09-06
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V20/52 , G06V10/143 , G06V10/82 , G06V10/28 , G06V10/94 , G06V10/44 , G06N3/0495 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，公开了一种基于辅助训练分支的轻量化山火检测模型设计方法及系统，由巡检无人机和监控云台采集山火图像样本，构建山火数据集；对采集的山火数据集使用Mosaic‑4数据增强方法；对收集的完整数据集采用直方图均衡化算法进行预处理，并标注预处理后的图像样本；将标注后的图像样本按比例划分为训练集和测试集；设计轻量化卷积神经网络主体模型结构；使用山火数据集对包含基于辅助训练分支的轻量化山火检测模型进行训练，最终得到轻量化的山火检测模型。该发明结合轻量化卷积网络设计和辅助训练分支设计方法，Mosaic‑4数据增强和直方图均衡化算法，在保证检测准确率的情况下，大幅提升检测速度。
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公开(公告)号：CN118799594A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411256789.7
申请日：2024-09-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06T7/13 , G06T7/73
Abstract: 本发明属于智慧机场领域，公开了一种基于多尺度注意力的飞机舱门检测方法及系统，该方法包括：搭建基于多尺度注意力和可变形注意力的视觉Transformer舱门检测模型；采集包含多种涂装样式的飞机舱门数据集，训练复杂涂装飞机舱门检测模型；将训练好的舱门检测模型部署在无人驾驶登机桥，实时检测登机桥桥头摄像头传输的画面。本发明提出的方法具有更强的长距离信息建模能力和全局特征提取能力，更倾向于通过舱门的形状特征识别舱门，在机身带有复杂涂装的场景下具有更高的精度。本发明提出的模型采用了实时性更好的基于多尺度注意力的编码器结构，能够满足无人驾驶登机桥自动对接舱门的实时性要求。
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公开(公告)号：CN117630503A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311642874.2
申请日：2023-12-04
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于电容检测技术领域，公开了一种宽量程的电容检测电路及检测方法，该电路包括：电压源、待测电容Cx、基准电容Cr、转换电阻R1、R2、R3、R4、R5、R6、精密检波电路、低通滤波电路、差分放大电路。本发明的电路结构，包括电路的电容信号转换流程与差分检测结构本发明的电路结构可以实现宽量程的电容检测，且具有高精度、高稳定性、高线性度等优点；基于RC高通滤波器原理的电容‑电压转换结构；本发明的电容‑电压转换结构可以实现电容值与输出电压的线性关系，且可以通过调节转换电阻的值来改变测量范围，提高了电路的灵活性和可调节性。
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公开(公告)号：CN117575972A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311637136.9
申请日：2023-12-01
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于图像增广技术领域，公开了一种用于增强模型抗花纹干扰能力的图像增广方法。本发明提出了一种全新的针对花纹干扰的图像增广方法。在本发明中针对本发明所用方法对传统的区域生长算法做了一定的改动。本发明可以有效针对花纹干扰实现抗花纹干扰图像增广，可以有效提高网络模型的相应性能；本发明首次提出了通过插入线段干扰的方式对原始图像训练集进行图像数据增广，从而提高深度学习网络模型的各项性能；本发明首次提出了通过插入色彩干扰的方式对原始图像训练集进行图像数据增广，从而提高深度学习网络模型的各项性能。
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公开(公告)号：CN116776951A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310660179.2
申请日：2023-06-05
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于轻量化网络设计技术领域，公开了一种先剪枝再蒸馏的轻量化网络构建方法、系统、介质及终端，根据归一化特征图与输出特征图确定批标准化层的通道缩放因子；对所述批标准化层的通道缩放因子进行稀疏化处理，基于稀疏化后的通道缩放因子与预设的全局阈值之间的关系进行CNN模型的通道剪枝处理；分别训练剪枝后的CNN模型与剪枝前的CNN模型进行知识蒸馏得到轻量化网络。本发明不仅能够快速实现CNN模型的轻量化设计，还进一步提高了轻量化网络的学习能力和泛化能力。因此，具有非常好的可扩展性和灵活的可移植性，能够满足资源受限的嵌入式设备的部署需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113675270B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111000705.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L29/778 , H01L29/06 , H01L29/872
Abstract: 本发明属于半导体技术领域，涉及一种具有逆向导通能力的GaN RC‑HEMT器件。本发明在传统MIS栅HEMT器件基础上引入电流阻挡层和多沟道导电通路，并且集成了反向续流肖特基管，降低了反向开启损耗。阻挡层形成2DHG阻断纵向电流通路，实现器件增强型。正向导通时栅极加高电位，栅极侧壁形成反型层使纵向沟道导通，漂移区的多沟道导电通路和栅极下方形成的电子积累层均降低了导通电阻；正向阻断时，阻挡层辅助耗尽漂移区调制电场，降低电场尖峰，此外多沟道区域形成的极化电场可以进一步提高漂移区耐压，有效缓解了导通电阻与耐压之间的矛盾关系；反向续流时集成肖特基管沿2DEG形成电流路径，降低导通损耗的同时相较于常规集成SBD的方法节省了面积。
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公开(公告)号：CN115758235A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211362364.5
申请日：2022-11-02
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Inventor： 文安 , 杜金峰 , 叶润 , 陈勇 , 李白海 , 龙波 , 陈章勇 , 尚鹏辉 , 张成 , 黄磊 , 梁炯炯 , 张慧乐 , 郝晓明 , 周雷 , 王斌 , 张可男 , 毕闯 , 刘群英 , 李文圣
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于直流充电桩充电模块的开路故障诊断方法、装置，通过采集直流充电桩充电模块中元器件的三相输入电流信号，并执行预处理以及特征提取；预处理以及特征提取包括根据小波包分析法对三相输入电流信号执行分解和重构，提取特征信息；根据LSTM神经网络故障诊断模型确定特征信息的故障类型以及对应故障类型的概率值，并进一步确定当前故障类型为开路故障类型。相比于现有技术，本发明结合对直流充电桩充电模块的开路故障进行分析，分析不同器件开路故障下的变化特性，并通过小波分析对特征进行提取，并输入到LSTM神经网络故障诊断模型中，实现对故障快速、准确的诊断。
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公开(公告)号：CN114845388B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210537871.1
申请日：2022-05-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W64/00 , H04W4/33 , H04W4/02 , H04B17/318 , G06F16/215 , G06F16/22
Abstract: 该发明公开了一种分方向熵加权WKNN的位置指纹室内定位方法，涉及位置指纹室内定位领域。本发明通过使用四叉树算法以及分方向熵加权WKNN算法来实现室内定位的。该方法是通过对位置指纹数据库进行划分，并在定位阶段快速确定待定位目标所属最小子定位区域后，依靠分方向熵加权WKNN算法实现对待定位目标的位置估计。由于将定位过程替换为索引过程，能够实现快速索引，因此定位效率高，同时在粗定位的基础上提出分方向熵加权WKNN算法进行进一步精准定位，故在满足高精度检测效果的同时检测速度快。
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公开(公告)号：CN115690427A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211431758.1
申请日：2022-11-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/12 , G06T7/246 , G06T7/66 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于飞机舱门的视觉检测定位技术领域，公开了一种用于登机桥视觉检测定位飞机舱门的方法、系统及终端，使用基于深度学习的目标检测算法从图像全局定位舱门的大概位置；根据舱门的大概位置为基准，采用特征点检测跟踪的方法将舱门的边缘进行像素级分割；根据RGBD相机或双目相机测距原理，将二维舱门位置转化为三维空间下舱门与相机的相对位置关系。本发明将传统像素级的特征点跟踪算法与基于深度学习的目标检测算法相融合，达到对各类不同花纹飞机舱门检测的同时还可以达到像素级的舱门边缘定位，以精确计算出登机桥与飞机舱门的空间位置关系的目的，为登机桥提供了准确的舱门位置信息，从而辅助登机桥实现自动对接飞机舱门的任务。
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公开(公告)号：CN115050813A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210829590.3
申请日：2022-07-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L29/06 , H01L21/335 , H01L29/778
Abstract: 本发明属于功率半导体技术领域，涉及一种具有渐变掺杂阶梯氟离子终端的GaN HEMT器件的制造方法。该制造方法中，先采用光刻工艺，形成宽度依次变小的窗口，之后通过宽度依次变小的窗口一次性干法刻蚀实现深度依次变浅的阶梯槽，最后进行一次性氟离子注入，形成渐变掺杂阶梯氟离子终端。该终端能更好地优化表面电场，提升器件耐压，并且该制造方法通过一次性氟离子注入形成栅下氟离子区和渐变掺杂阶梯氟离子终端，同时实现了增强型和提高器件耐压，降低工艺的难度。另外，该制造方法中氟离子注入到钝化层中而非直接注入到势垒层AlGaN中，可减小对二维电子气迁移率的影响，抑制动态电阻增加和电流崩塌效应，改善器件正向导通和动态特性。
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