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公开(公告)号：CN113140020B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110520773.2
申请日：2021-05-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于伴随监督生成对抗网络的文本生成图像的方法，应用于条件图像生成领域，针对现有技术中存在的网络结构复杂，计算代价过大的问题；本发明利用层级嵌套的伴随监督架构设计文本生成图像模型，在单流生成器的三个中间隐层侧接判别器，对图像生成过程进行显式对抗监督，能有效提升生成过程的透明性，并可缩短错误传播路径；避免了堆叠多个生成对抗网络，能大幅降低模型复杂度和参数量，提高训练速度。
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公开(公告)号：CN114966667A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210572751.5
申请日：2022-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于交互多模型的低空机动目标跟踪方法，应用于目标跟踪领域，针对现有交互多模型方法在杂波背景以及复杂机动情况下跟踪精度较低、易发散的问题。本发明通过交互多模型中相邻时间转移概率的差异对转移概率矩阵进行实时调整，并将自适应当前统计模型纳入模型集中以提高跟踪的准确度与适应性，考虑到不同模型的独特性，“因地制宜”地使用不同的滤波器，以更加符合实际低空目标跟踪的需求。还设计了一种自适应扩大跟踪门，用调整门限常数的方法调整跟踪门的大小。本发明可实现对低空机动目标进行更精确、更及时的跟踪，具有较好的适应性和估计精度，对复杂机动的目标跟踪具有实际意义。
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公开(公告)号：CN113140020A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110520773.2
申请日：2021-05-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于伴随监督生成对抗网络的文本生成图像的方法，应用于条件图像生成领域，针对现有技术中存在的网络结构复杂，计算代价过大的问题；本发明利用层级嵌套的伴随监督架构设计文本生成图像模型，在单流生成器的三个中间隐层侧接判别器，对图像生成过程进行显式对抗监督，能有效提升生成过程的透明性，并可缩短错误传播路径；避免了堆叠多个生成对抗网络，能大幅降低模型复杂度和参数量，提高训练速度。
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公开(公告)号：CN118426481A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410285209.0
申请日：2024-03-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及农业无人集群路径规划技术领域，公开了一种基于深度强化学习的农业无人集群路径规划方法。该方法包括基于智能农机获取障碍物信息；将智能农机获取的障碍物信息输入预先训练后的深度Q网络，生成路径规划结果。本发明通过农业无人集群进行栅格化建模，采用基于人工势场法的深度Q网络进行路径规划，可以显著提高农业无人集群路径规划的成功率和准确率，并提高路径规划效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113242512A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110520787.4
申请日：2021-05-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于水下无线传感网的高精度节点定位方法，应用于水下无线传感网络节点定位领域，针对现有技术缺乏对水下节点定位提供有效解决方案，本发明首先利用声线补偿的方法来纠正普通节点与锚节点之间的测距，合理规划被估计节点的粒子搜索空间；通过构建适应度函数，判别粒子优劣，并基于惯性权重更新粒子速度与位置，从而平衡粒子群算法中粒子在活动区域内的搜索能力；本发明同时结合遗传算法中的交叉思想，丰富粒子群算法的粒子多样性，减弱了粒子群算法过早陷入局部收敛的问题。
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公开(公告)号：CN114966667B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210572751.5
申请日：2022-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于交互多模型的低空机动目标跟踪方法，应用于目标跟踪领域，针对现有交互多模型方法在杂波背景以及复杂机动情况下跟踪精度较低、易发散的问题。本发明通过交互多模型中相邻时间转移概率的差异对转移概率矩阵进行实时调整，并将自适应当前统计模型纳入模型集中以提高跟踪的准确度与适应性，考虑到不同模型的独特性，“因地制宜”地使用不同的滤波器，以更加符合实际低空目标跟踪的需求。还设计了一种自适应扩大跟踪门，用调整门限常数的方法调整跟踪门的大小。本发明可实现对低空机动目标进行更精确、更及时的跟踪，具有较好的适应性和估计精度，对复杂机动的目标跟踪具有实际意义。
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公开(公告)号：CN113242512B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110520787.4
申请日：2021-05-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于水下无线传感网的高精度节点定位方法，应用于水下无线传感网络节点定位领域，针对现有技术缺乏对水下节点定位提供有效解决方案，本发明首先利用声线补偿的方法来纠正普通节点与锚节点之间的测距，合理规划被估计节点的粒子搜索空间；通过构建适应度函数，判别粒子优劣，并基于惯性权重更新粒子速度与位置，从而平衡粒子群算法中粒子在活动区域内的搜索能力；本发明同时结合遗传算法中的交叉思想，丰富粒子群算法的粒子多样性，减弱了粒子群算法过早陷入局部收敛的问题。
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公开(公告)号：CN113140019B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110520772.8
申请日：2021-05-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于融合弥补生成对抗网络的文本生成图像的方法，应用于条件图像生成领域，针对现有技术中存在的模型复杂、合成图分辨率低和不考虑文本图像特征融合等问题，本发明搭建的融合弥补生成对抗网络模型，生成器上采样块中包括仿射调制融合块，在仿射调制融合块中通过条件卷积层多次引入文本向量作为输入，在生成器前馈过程中多次、反复利用文本条件信息，并将其融合到生成的图像特征中，实现对神经网络前馈过程中丢失信息的弥补，从而使得模型可以在单体架构中一次性生成256*256分辨率图像，避免了计算代价昂贵的额外网络的引入。
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公开(公告)号：CN113140019A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110520772.8
申请日：2021-05-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T11/00 , G06K9/62 , G06F40/211 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种基于融合弥补生成对抗网络的文本生成图像的方法，应用于条件图像生成领域，针对现有技术中存在的模型复杂、合成图分辨率低和不考虑文本图像特征融合等问题，本发明搭建的融合弥补生成对抗网络模型，生成器上采样块中包括仿射调制融合块，在仿射调制融合块中通过条件卷积层多次引入文本向量作为输入，在生成器前馈过程中多次、反复利用文本条件信息，并将其融合到生成的图像特征中，实现对神经网络前馈过程中丢失信息的弥补，从而使得模型可以在单体架构中一次性生成256*256分辨率图像，避免了计算代价昂贵的额外网络的引入。
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