-
公开(公告)号：CN111538559A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010158120.X
申请日：2020-03-09
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学宁波信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种虚拟机迁移方法、装置、电子设备及其存储介质，该虚拟机迁移方法，包括：获取虚拟机的性能数据；根据所述虚拟机的性能数据构建虚拟机的分段线性性能模型；根据所述虚拟机的分段线性性能模型将所述虚拟机迁移到N台物理机中的目标物理机上，N为大于0的整数。本发明提供的虚拟机迁移方法，通过构建虚拟机的性能模型来实现虚拟机的迁移，由于考虑了虚拟机的性能，保障了虚拟机的性能，进而提高了用户体验感。
-
公开(公告)号：CN111538559B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010158120.X
申请日：2020-03-09
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学宁波信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种虚拟机迁移方法、装置、电子设备及其存储介质，该虚拟机迁移方法，包括：获取虚拟机的性能数据；根据所述虚拟机的性能数据构建虚拟机的分段线性性能模型；根据所述虚拟机的分段线性性能模型将所述虚拟机迁移到N台物理机中的目标物理机上，N为大于0的整数。本发明提供的虚拟机迁移方法，通过构建虚拟机的性能模型来实现虚拟机的迁移，由于考虑了虚拟机的性能，保障了虚拟机的性能，进而提高了用户体验感。
-
公开(公告)号：CN115953756B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202211663148.4
申请日：2022-12-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于相邻框投票的单阶段三维点云目标检测方法，主要解决现有技术分类置信度和定位准确度不对齐问题。其实现方案是：1)获取点云数据，并对其进行数据集划分和预处理；2)搭建三维点云目标检测网络并设置损失函数，并对其进行迭代训练；3)使用训练好的网络对测试点云样本进行推理，过滤具有低分类置信度的预测框；4)使用相邻框投票策略矫正分类置信度；6)使用非最大值抑制方法过滤冗余预测框，得到目标检测结果。本发明使用预测框的相邻框信息来矫正预测框的分类置信度，使之更接近定位准确度，能有效过滤掉低质量预测框，而保留高质量预测框，提高三维目标检测器的检测精度，可用于在三维空间对目标进行识别和定位。
-
公开(公告)号：CN113704546B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110968279.2
申请日：2021-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/78 , G06F16/783 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 一种基于空间时序特征的视频文本检索方法，利用三种不同类型的神经网络对视频的空间时序语义信息进行了层次化细粒度全面的视频统一表征，构建视频文本公共语义嵌入网络拟合跨模态数据的语义鸿沟并利用对比排序损失函数训练网络。本发明可用于视频自然语言文本相互检索，分层的特征提取方法充分挖掘了视频模态数据更具判别性的复杂时空语义信息，视频文本公共语义嵌入网络有效地学习不同模态异构数据语义特征同分布的公共空间特征表示，公共空间特征表示准确衡量了视频和自然语言文本高阶特征间的语义关联，提高了视频自然语言文本检索的精度。
-
公开(公告)号：CN116958829A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310866853.2
申请日：2023-07-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于文本引导的遥感图像视觉定位方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建遥感图像视觉定位网络模型：包括文本引导视觉特征生成网络、文本编码器、多模态融合网络和定位网络；初始化参数；对视觉定位网络模型进行训练；对视觉定位网络模型的参数进行更新；获取视觉定位检测结果；本发明所构建的定位网络模型使用全局文本特征在通道级别和空间级别对视觉特征的生成进行了引导，充分利用了文本特征的全局语义信息，减少了语义信息中的歧义，而且在多个阶段利用不同层次的文本特征对不同尺度的视觉特征进行引导，充分利用了文本的浅层特征与深层特征，以及不同尺度视觉特征图的空间信息，对原始特征图中不够显著的目标特征进行了补充，有效的提升了遥感图像视觉定位的精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111832498B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010692679.0
申请日：2020-07-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的漫画人脸识别方法，其步骤为：(1)生成训练集；(2)生成C‑F Loss损失函数；(3)训练Xception卷积神经网络；(4)生成识别图片集；(5)对漫画人脸图片进行识别。本发明采用Xception卷积神经网络提取特征，可以提取到更完整的漫画人脸特征获得更高的识别率，同时，本发明在交叉熵损失函数的基础上增加了Focal Loss损失函数生成一个C‑F Loss损失函数，解决了不同类中的图片数量的不平衡和图片在训练后输出对应类别名的难易程度的不平衡的问题。
-
公开(公告)号：CN116401719A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310395996.X
申请日：2023-04-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/71 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F30/327
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的门级网表中硬件木马检测与定位方法，主要解决现有技术中硬件木马定位精度与效率低，且需要理想模型作为参考的问题。其实现方案是：将样本中的集成电路划分为多个极大输出子模块，提取其特征向量构建数据集；使用交叉验证法对现有机器学习模型进行训练得到分类器；利用分类器对一个待测集成电路进行木马检测；基于逐层差异分析的木马搜索方法对检测得到的含有硬件木马的极大输出子模块进行木马定位。本发明以极大输出子模块为单位进行机器学习，显著提高了分类器的性能和对木马的检测准确率；通过对比分析极大输出子模块，提高了门级网表中木马电路的定位精度和效率，可用于集成电路门级网表设计中的硬件木马防护。
-
公开(公告)号：CN109857892B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201811645529.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/51 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于类标传递的半监督跨模态哈希检索方法，主要解决现有的训练数据没有足够的类标信息以及现有的半监督多模态方法不能有效利用类标信息的问题，其实现方案是：获取测试数据和训练数据各自对应的特征矩阵；通过类标传递分别获取无监督训练图片集和无监督训练文本集的类标矩阵；构造监督哈希的目标函数，迭代求解分别得到更新后的图片和文本哈希码矩阵以及投影矩阵，据此求得测试图片集和测试文本集的哈希码；计算测试数据哈希码与训练数据哈希码之间的汉明距离并将其从小到大进行排序，取前s个对应的训练数据作为最终查询结果。本发明能有效利用多模态半监督训练样本中的监督信息，提高检索精度，可应用于信息交叉检索和数据存储。
-
公开(公告)号：CN106600622B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201611111975.7
申请日：2016-12-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/162
Abstract: 本发明公开了一种基于超体素的点云数据分割方法，通过考虑点云数据的三维几何关系和区域连通性，利用聚类的方法将点云数据进行过分割，得到依附于目标边界的超体素；计算超体素数据平面拟合的残差值，依该值对其进行排序和筛选得到有效的种子超体素，并利用法线分布直方图、测地距离和欧式距离的差值进行区域增长，最终实现对点云数据的分割处理。以室内局部场景的点云数据作为输入，通过利用超体素和区域增长算法实现点云数据的精确分割。本发明与传统的点云分割方法相比，在保证分割效率的前提下，避免了直接处理点云数据所导致的欠分割和过分割问题，得到具有精确边界信息的分割结果，而且分割方法对点云数据的采样密度和噪音是健壮的。
-
公开(公告)号：CN110264826A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910500480.0
申请日：2019-06-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于虚拟现实的文化学习系统及方法，用于解决现有技术中存在的学习环境交互性差，文化学习范围单一且未能提供综合学习结果的技术问题，学习系统包括场景构建模块、学习测试模块、交互学习模块和结果输出模块，学习方法为：场景构建模块构建文化知识学习场景和文化技能学习场景；学习测试模块检测用户在学习前后对文化知识学习和文化技能学习的掌握情况；用户使用交互学习模块的虚拟现实设备在文化知识学习场景中学习语言交际知识和文化背景知识，并在文化技能学习场景中学习文化习俗行为；结果输出模块根据学习测试模块的结果计算学习得分获取综合学习结果并输出。本发明可用于在虚拟现实环境中学习文化。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
88
records
(took 0.031 seconds)
