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公开(公告)号：CN112102306B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202011024288.8
申请日：2020-09-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重GAN的边缘修复特征融合的缺陷检测方法，该方法采用先修复后分割的思想，设计了双重GAN分别对缺陷元件的边缘图和原图进行修复，分别对应的缺陷的纹理特征与灰度特征，并通过特征拼接的方式将修复好的纹理特征融合至缺陷修复网络，辅助对缺陷原图的修复，提高了网络对位于元件边缘的缺陷的修复性能；其中，边缘修复网络中，采用了可形变卷积对残差块的卷积方式进行更改，相较于普通卷积方式，可形变卷积能有效利用全局的边缘信息修复缺陷的边缘。最后对修复前后的处置图上进行了孤立点消除得到缺陷的像素标注。在公开的数据集上的测试结果验证了本发明对缺陷检测性能提升的有效性。
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公开(公告)号：CN115034227A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210742276.1
申请日：2022-06-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态互注意融合的渐进式多任务情感分析方法，该方法基于多模态数据相融共生的特点，设计全视角闭环互注意融合模块，融合模块级内提出闭环互注意多模态融合网络，级间提出全视角分级融合机制，增强多模态数据的融合效果；针对复杂语境下单模态个性语义缺失、个性与共性语义无法协同的问题，提出渐进式多任务情感分析框架，框架第一层多模态融合子任务挖掘多模态共性语义，单模态子任务保留单模态个性语义，然后提出双重决策融合策略从第二层高层特征和第三层决策两个维度增强子任务间的交互，增强多模态情感分析算法的适应复杂语境的能力，在CH‑SIMS数据集上的测试结果显示了本发明准确率高、参数量小的综合优势。
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公开(公告)号：CN113743273A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110997092.5
申请日：2021-08-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像目标检测的实时跳绳计数方法、装置和设备，通过符合算法要求的跳绳视频，将视频分解成视频帧差图像，在图像上标注检测目标和人体姿态类别，制作用于网络训练和预测的跳绳计数数据集；选择FCOS目标检测模型，并应用制作好的跳绳数据集训练网络；实时采集跳绳视频帧图像，用于后续跳绳计数；使用训练和好FCOS网络实时检测跳绳视频帧差图像的人体目标和人体姿态类别，将人体姿态类别输出给跳绳计数模块；根据实时检测到人体姿态类别得到的人体姿态序列设置一定的跳绳计数机制，进行实时计数；实时计数结果显示模块中，实时性显示当前视频帧图像及从计数开始至当前计数个数，以实时检验跳绳计数效果。
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公开(公告)号：CN111918245B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202010648403.2
申请日：2020-07-07
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体的车速感知的计算任务卸载和资源分配方法，包括以下步骤：收集车辆端计算任务，根据车辆端计算任务的类型将车辆端计算任务划分为关键任务、高优先级任务及低优先级任务；分别计算不同计算资源及无线资源分配下，卸载到VEC服务器、本地执行及继续等待对应的时延和能耗，然后在各任务的时延门限约束下，形成以减小车辆端处理任务能量消耗的目标函数；将目标函数转化为马尔科夫决策过程；对多智能体增强学习网络进行训练；将待分配的车辆端和边缘服务器的状态输入到训练后的多智能体增强学习网络中，得任务卸载和资源分配结果，该方法能够有效提高VEC服务器场景下车辆的整体性能。
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公开(公告)号：CN112102306A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011024288.8
申请日：2020-09-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重GAN的边缘修复特征融合的缺陷检测方法，该方法采用先修复后分割的思想，设计了双重GAN分别对缺陷元件的边缘图和原图进行修复，分别对应的缺陷的纹理特征与灰度特征，并通过特征拼接的方式将修复好的纹理特征融合至缺陷修复网络，辅助对缺陷原图的修复，提高了网络对位于元件边缘的缺陷的修复性能；其中，边缘修复网络中，采用了可形变卷积对残差块的卷积方式进行更改，相较于普通卷积方式，可形变卷积能有效利用全局的边缘信息修复缺陷的边缘。最后对修复前后的处置图上进行了孤立点消除得到缺陷的像素标注。在公开的数据集上的测试结果验证了本发明对缺陷检测性能提升的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111918245A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010648403.2
申请日：2020-07-07
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体的车速感知的计算任务卸载和资源分配方法，包括以下步骤：收集车辆端计算任务，根据车辆端计算任务的类型将车辆端计算任务划分为关键任务、高优先级任务及低优先级任务；分别计算不同计算资源及无线资源分配下，卸载到VEC服务器、本地执行及继续等待对应的时延和能耗，然后在各任务的时延门限约束下，形成以减小车辆端处理任务能量消耗的目标函数；将目标函数转化为马尔科夫决策过程；对多智能体增强学习网络进行训练；将待分配的车辆端和边缘服务器的状态输入到训练后的多智能体增强学习网络中，得任务卸载和资源分配结果，该方法能够有效提高VEC服务器场景下车辆的整体性能。
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公开(公告)号：CN105357526A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510777188.5
申请日：2015-11-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N19/154 , H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩域的考虑场景分类的手机足球视频质量评估装置和方法。该评估装置包括依次连接的编码压缩模块、获取参数模块和质量评估模块。该评估方法包括以下步骤：1)编码压缩模块对输入的原始视频进行编码压缩；2)获取参数模块将编码压缩后的视频进行半解码提取出压缩域参数并对这些参数进行处理，处理后的压缩域参数用于后续的视频质量评估；3)质量评估模块根据建立的视频评价模型来计算手机足球视频的质量。本发明在对足球视频进行质量评估的过程中，考虑足球视频的三种不同的场景来提高评估的准确性，利用压缩域的参数对足球视频场景进行分类并对不同场景的足球视频进行质量评估，从而有效地提高了评估的可行性及实时性。
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公开(公告)号：CN103313063A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310180282.3
申请日：2013-05-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双解码模拟的H.264/AVC视频调度方法：（1）对每个待发送的H.264/AVC视频包计算其包质量贡献指数PQCI，PQCI由两类失真计算得到，每类失真包括两部分：视频包对当前帧的质量贡献和视频包对后续帧的质量贡献。（2）计算视频包对自身的质量贡献时，采用基于双解码模拟的方法，在发送端纳入两个解码器进行失真估计，并求得质量贡献。（3）计算视频包对后续帧的质量贡献时，采用扩散因子加权的方法进行求解。（4）按照PQCI的大小对待发送视频包进行排序调度后进行视频包的发送。本发明提高了接收端解码后的视频质量，提升了无线网络中视频传输的性能，并最终改善接收端的用户体验。
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公开(公告)号：CN102521253B
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201110364974.4
申请日：2011-11-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种可视化的网络用户多媒体管理方法，区别于现有仅以不同文件夹存放、管理多媒体数据的方法，其特征在于：对于用户已上传的图片、音频、视频和文档，本发明根据图片自带GPS与时间信息，在地图上生成旅游路线，并可在电脑和手机端显示；系统实时提供与浏览图片同一地点的代表性图片，官方介绍和其他用户评论并且可编辑自己感受；用户可选择时间段查看游记；用户可将旅游日志与好友分享；对数据建立索引结构，并离线预处理GPS信息与代表性图片。
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公开(公告)号：CN102521253A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110364974.4
申请日：2011-11-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种可视化的网络用户多媒体管理方法，区别于现有仅以不同文件夹存放、管理多媒体数据的方法，其特征在于：对于用户已上传的图片、音频、视频和文档，本发明根据图片自带GPS与时间信息，在地图上生成旅游路线，并可在电脑和手机端显示；系统实时提供与浏览图片同一地点的代表性图片，官方介绍和其他用户评论并且可编辑自己感受；用户可选择时间段查看游记；用户可将旅游日志与好友分享；对数据建立索引结构，并离线预处理GPS信息与代表性图片。
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