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公开(公告)号：CN116342657B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310321705.2
申请日：2023-03-29
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06T3/4007 , G06T3/4046
摘要： 一种基于编码‑解码结构的TCN‑GRU船舶轨迹预测方法、系统、设备及介质，方法为：对船舶AIS历史轨迹数据进行预处理；构建基于TCN和双向GRU循环神经网络的轨迹预测模型；构建损失函数MSE；设置网络训练参数；训练网络模型；轨迹递归预测；系统、设备及介质用于实现一种基于编码‑解码结构的TCN‑GRU船舶轨迹预测方法；本发明利用异常数据过滤、数据压缩和三次样条插值技术对船舶AIS历史轨迹数据进行处理，在基于TCN网络构建的编码器中，利用TCN的短期特征提取能力对输入的船舶AIS历史轨迹数据进行编码，并利用基于GRU网络的解码器对船舶AIS历史轨迹数据进行长期时序特征提取，预测误差较少，满足实时性预测的要求，能够应用于进出港口的船舶轨迹的实时监控。
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公开(公告)号：CN116797618A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310844284.1
申请日：2023-07-11
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于多模态MRI心脏图像的多阶段分割方法，主要解决现有技术不适用于多模态以及无法有效融合跨模态之间特征的问题。包括：1)根据原始MRI数据生成心脏轮廓标注数据集，并进行归一化；2)构建心脏MRI轮廓分割模型，并利用归一化后数据集训练得到融合三种模态数据的深度学习模型，获取一阶段分割结果；3)将原始数据与一阶段分割结果矩阵相乘，进行通道堆叠后生成二阶段数据集；4)搭建心室‑心肌分割模型并利用二阶段数据集进行训练；5)通过前向模型推理得到二阶段分割结果，即最终分割结果。本发明能够有效利用多模态优势，提高分割精度，且在一定程度上解决了深度学习黑箱在医学领域可解释性差的窘境。
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公开(公告)号：CN116402690A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310435422.0
申请日：2023-04-21
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T3/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06T7/13 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种基于多头自注意力机制的高分辨率遥感影像中道路提取方法、系统、设备及介质，方法包括：对从卫星获取的高分辨率遥感影像进行预处理，得到高分辨率遥感影像数据集De，将高分辨率遥感影像数据集De按比例划分为训练集验证集和测试集设计搭建基于深度学习的高分辨率遥感影像道路提取网络；计算网络损失；设置网络训练参数；网络训练；网络测试；结果评估；系统、设备及介质，用于实现一种基于多头自注意力机制的高分辨率遥感影像中道路提取方法；本发明利用Canny边缘算子对道路遥感影像进行预处理，获得遥感影像中道路的边缘特征；基于U‑Net模型，融合多头自注意力机制模块，解决了现有技术参数量大，耗费时间多，道路提取精度低的问题。
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公开(公告)号：CN112053330B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010884814.1
申请日：2020-08-28
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于PCA和TSSM模型的膈肌预测系统及方法，其实现的思路是：将4DCT扫描获取的呼吸时相数据重建成每个相位的人体三维图像；从人体三维图像中分割出膈肌图像，计算膈肌位移；从人体三维图像中分割出胸腹表面图像，计算胸腹表面位移；对膈肌位移和胸腹表面位移分别进行主成分分析，使其降维并映射到各自的d维子空间中；利用岭回归优化计算出从d维子空间的胸腹表面位移映射到d维子空间的膈肌位移的变换矩阵。本发明具有对患者的伤害更少，选取的膈肌质心更加准确，抗干扰性更好的优点。
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公开(公告)号：CN115689911A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211091622.0
申请日：2022-09-07
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06T5/40 , G06T7/11 , G06V10/762 , G06T3/40
摘要： 本发明提出了一种基于引导函数和自适应数目超像素的图像去雾方法，用于解决低照度下图像中物体边缘丢失，以及人工调参成本高的问题。本发明的实现步骤为：使用引导函数对有雾图像进行增强；获取大气强度值；利用亮度直方图的波峰总数自适应超像素数目，并将图像分割成超像素；使用超像素计算图像中每个像素的透射率；结合大气强度和透射率实现图像去雾。本发明可以对包含夜间图像在内的有雾光学图像进行高质量地去雾，去雾后不会带来伪影和光晕，同时可以保留图像地真实边缘，不会丢失细节。本发明不需要人工调参，操作便捷，可用于实时视频去雾。
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公开(公告)号：CN110533669B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN201910722019.X
申请日：2019-08-06
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于变分水平集的SAR图像超像素分割方法，主要解决现有技术受SAR图像相干斑噪声影响以及纹理信息缺失导致的对SAR图像超像素分割精度低，超像素块区域边界贴合度不高的问题。其实现步骤是：输入SAR图像，并将其粗略分割为K个超像素块区域；分别设计基于SAR图像相干斑噪声与图像纹理信息的能量泛函；将设计出的能量泛函分别插入到边缘演化迭代方程以得到新的迭代方程；利用新的迭代方程对各超像素块区域边界进行边缘演化；当超像素块区域边缘演化停止后完成超像素分割。本发明有效提高了对SAR图像超像素分割的精度，并解决了超像素块区域边界贴合度不高的问题，可用于机场跑道，农田分布和地质勘探的图像处理。
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公开(公告)号：CN108075732B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201711085805.0
申请日：2017-11-07
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于混沌系统技术领域，公开了一种高阶新三维混沌模型及其电路，所述高阶新三维混沌模型的电路包括三个通道电路；所述高阶新三维混沌模型的电路由39个元件组成，包括9个3554BM运算放大器、6个乘法器、3个电容和21个电阻。本发明的高阶新三维混沌电路具有多个平衡点，具有高阶非线性项，其动力学行为更加复杂而丰富，不仅能够应用于非线性电路课程实验，而且能够克服现有混沌系统信息加密易被破译的弊端，为混沌系统的应用提供了依据。
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公开(公告)号：CN113192122A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110467426.8
申请日：2021-04-28
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种大型装备装配位姿视觉检测过程中的光心提取方法，解决了现有技术设光斑窗口提取光心误差大，测量精度低的问题。实现包括：输入原始图像I；对图像I二值化得Io；提取Io所有光斑像素坐标矩阵w1，根据w1提取无序光心并按规定顺序重新排列；选9个初始聚类中心作为初始聚类集合Z0；将w1划为9个聚类类别C；设计目标函数并推导更新迭代公式更新聚类中心集合Z；迭代优化输出最终光心集合Z，得到满足已知空间几何约束和规定顺序的光心。本发明以光源之间的空间几何约束设计目标函数，推导更新迭代公式，同时提取多个光心，回避系统误差，提高测量精度。用于大型工件装备装配或轮廓检测。
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公开(公告)号：CN112053330A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010884814.1
申请日：2020-08-28
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于PCA和TSSM模型的膈肌预测系统及方法，其实现的思路是：将4DCT扫描获取的呼吸时相数据重建成每个相位的人体三维图像；从人体三维图像中分割出膈肌图像，计算膈肌位移；从人体三维图像中分割出胸腹表面图像，计算胸腹表面位移；对膈肌位移和胸腹表面位移分别进行主成分分析，使其降维并映射到各自的d维子空间中；利用岭回归优化计算出从d维子空间的胸腹表面位移映射到d维子空间的膈肌位移的变换矩阵。本发明具有对患者的伤害更少，选取的膈肌质心更加准确，抗干扰性更好的优点。
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公开(公告)号：CN106780582B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201611165436.1
申请日：2016-12-16
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于纹理特征和颜色特征融合的图像显著性检测方法，主要解决现有技术对于纹理特征利用不充分，对高纹理图像显著性检测效果较差的问题。其方案是：1)输入图像，并利用基于总变差模型的滤波方法去除纹理，得到含颜色特征的图像；2)对输入的图像，利用Gabor滤波器进行滤波，得到含图像纹理信息的图像；3)根据颜色特征的图像计算初步对比度值；4)根据纹理信息图像计算背景概率；5)对初步对比度值和背景概率进行融合得到新的对比度，进而得到基于颜色和纹理特征的显著图。本发明充分利用了图像的颜色和纹理信息，提高了复杂纹理图像的检测效果，可用于计算机视觉任务中。
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