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公开(公告)号：CN112446432B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011370471.3
申请日：2020-11-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种基于量子自学习自训练网络的手写体图片分类方法，其步骤为：构建神经网络；生成训练集；计算量子染色体个体长度；建立量子染色体种群；对神经元的权重值与偏置值进行量子编码；利用量子进化策略获得最优神经网络；判断当前进化是否陷入局部最优，若是，进行全干扰交叉，否则，判断进化是否终止；进行全干扰交叉；判断当前的进化是否满足终止条件，若是，则输出分类结果，否则，继续进化迭代；输出分类结果。本发明有效的克服了现有技术中易于陷入局部最优，需要人为设置超参数过多的问题，具有分类精度高，保证分类结果稳定性和可靠性的优点。
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公开(公告)号：CN112529812A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011506531.X
申请日：2020-12-18
Applicant: 西安微电子技术研究所 , 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于量子傅里叶变换的遥感图像去噪方法，旨在保证去噪效果不下降的前提下，提高遥感图像去噪的速度，实现步骤为：1)对空域遥感图像进行量子化编码；2)在量子计算机中对每幅空域量子遥感图像进行量子傅里叶变换；3)在量子计算机中对每幅频域量子遥感图像进行量子滤波；4)在量子计算机中获取每幅空域遥感图像的去噪结果。本发明采用QImR编码方法和量子傅里叶变换，使得遥感图像中大量的像素值可以存储在少量的量子比特中，并且能够被同时运算，降低了时间复杂度，同时采用量子滤波函数抑制高频信号，因此能在不影响遥感图像噪声抑制能力的前提下，提高去噪效率。
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公开(公告)号：CN112529812B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202011506531.X
申请日：2020-12-18
Applicant: 西安微电子技术研究所 , 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于量子傅里叶变换的遥感图像去噪方法，旨在保证去噪效果不下降的前提下，提高遥感图像去噪的速度，实现步骤为：1)对空域遥感图像进行量子化编码；2)在量子计算机中对每幅空域量子遥感图像进行量子傅里叶变换；3)在量子计算机中对每幅频域量子遥感图像进行量子滤波；4)在量子计算机中获取每幅空域遥感图像的去噪结果。本发明采用QImR编码方法和量子傅里叶变换，使得遥感图像中大量的像素值可以存储在少量的量子比特中，并且能够被同时运算，降低了时间复杂度，同时采用量子滤波函数抑制高频信号，因此能在不影响遥感图像噪声抑制能力的前提下，提高去噪效率。
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公开(公告)号：CN113011528A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110464398.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文和级联结构的遥感图像小目标检测方法，属于图像处理技术领域。其步骤为：1)获取训练样本和测试样本；2)构建遥感图像小目标检测网络模型；3)对遥感图像小目标检测网络模型进行训练；4)获取遥感图像小目标检测结果。本发明通过引入上下文模块框，使目标区域用于上下文感知能力，有效改善了小目标定位难问题，再通过级联结构提高预测边界框质量，实现了更高的检测精度，可用于资源勘探、自然灾害预警、城市规划和无人机目标识别等领域。
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公开(公告)号：CN112528069B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202011412302.1
申请日：2020-12-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/61 , G06F16/683 , G06F18/22
Abstract: 本发明提出了一种基于量子Grover算法的音频指纹检索方法，其实现步骤是：(1)生成音频指纹集合；(2)提取待检索音频的音频指纹；(3)计算待检索音频指纹与音频指纹集合中所有指纹之间的相似度；(4)使用Grover算法搜索最大相似度的索引；本发明计算待检测音频的音频指纹与音频指纹集合中每个音频指纹之间的相似度，保证检索准确率，再利用量子Grover算法搜索所有相似度中的最大相似度的索引，克服了搜索需要的步骤与相似度集合中元素数量成线性正比关系的问题，使得本发明提高了音频指纹检索的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112528069A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011412302.1
申请日：2020-12-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/61 , G06F16/683 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于量子Grover算法的音频指纹检索方法，其实现步骤是：(1)生成音频指纹集合；(2)提取待检索音频的音频指纹；(3)计算待检索音频指纹与音频指纹集合中所有指纹之间的相似度；(4)使用Grover算法搜索最大相似度的索引；本发明计算待检测音频的音频指纹与音频指纹集合中每个音频指纹之间的相似度，保证检索准确率，再利用量子Grover算法搜索所有相似度中的最大相似度的索引，克服了搜索需要的步骤与相似度集合中元素数量成线性正比关系的问题，使得本发明提高了音频指纹检索的效率。
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公开(公告)号：CN112507863A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011411791.9
申请日：2020-12-04
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量子Grover算法的手写文字图片分类方法，其实现的步骤是：(1)构建卷积神经网络；(2)生成训练集；(3)生成训练数据集；(4)训练卷积神经网络；(5)生成模板库；(6)提取待分类图片的特征向量；(7)利用量子Grover算法对手写文字图片进行分类。本发明有效地克服了现有技术中人工设计的特征提取方法鲁棒性差，顺序匹配速度慢的问题，具有分类精度高，分类速度快，能够进行对单张图中仅有一个手写文字的大规模的多类别的手写文字图片分类的优点。
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公开(公告)号：CN112669874B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202011492533.8
申请日：2020-12-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G10L25/03
Abstract: 本发明提出了一种基于量子傅里叶变换的语音特征提取方法，旨在不降低语音信号特征提取分辨率的前提下，提高语音信号特征提取的速度，实现步骤为：1)初始化量子计算机参数；2)对语音信号进行离散化；3)通过量子计算机获取每个时域语音信号段的二进制量子态；4)通过量子计算机对二进制量子态进行量子傅里叶变换；5)通过量子计算机对时域语音信号段数字矩阵进行量子化编码；6)通过量子计算机获取语音信号的特征提取结果。利用量子逻辑门实现量子傅里叶变换，完成每一个二进制量子态的转换，相当于同时完成多次加减乘除操作，计算次数明显减少，有效提高了语音特征提取的速度。
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公开(公告)号：CN112507863B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011411791.9
申请日：2020-12-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V30/226 , G06V30/14 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于量子Grover算法的手写文字图片分类方法，其实现的步骤是：(1)构建卷积神经网络；(2)生成训练集；(3)生成训练数据集；(4)训练卷积神经网络；(5)生成模板库；(6)提取待分类图片的特征向量；(7)利用量子Grover算法对手写文字图片进行分类。本发明有效地克服了现有技术中人工设计的特征提取方法鲁棒性差，顺序匹配速度慢的问题，具有分类精度高，分类速度快，能够进行对单张图中仅有一个手写文字的大规模的多类别的手写文字图片分类的优点。
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公开(公告)号：CN113011528B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110464398.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 西安电子科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V30/41 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文和级联结构的遥感图像小目标检测方法，属于图像处理技术领域。其步骤为：1)获取训练样本和测试样本；2)构建遥感图像小目标检测网络模型；3)对遥感图像小目标检测网络模型进行训练；4)获取遥感图像小目标检测结果。本发明通过引入上下文模块框，使目标区域用于上下文感知能力，有效改善了小目标定位难问题，再通过级联结构提高预测边界框质量，实现了更高的检测精度，可用于资源勘探、自然灾害预警、城市规划和无人机目标识别等领域。
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