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公开(公告)号：CN118885797A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411018976.1
申请日：2024-07-29
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 万波 , 黄嘉阳 , 熊帮 , 李昕泰 , 李奉奇 , 杨鹏飞 , 刘锦辉 , 赵辉 , 罗楠 , 王笛 , 王义峰 , 刘刚 , 王泉 , 潘蓉 , 李少峰 , 钟昊迪 , 韩磊
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06F18/27 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于子空间距离的跨用户警觉度监测方法，解决了跨用户警觉度监测中的模态数据单一、相关性不足以及误差波动大的问题，实现方案：数据采集与预处理；构建跨用户警觉度监测模型；模型训练；用户警觉度监测。本发明使用源域与目标域特征，计算子空间距离、碱基错配惩罚与均方根误差作为模型总损失，最小化总损失训练模型，使用模型监测用户得到警觉度值。本发明通过使用多模态数据融合以及基于子空间距离的迁移学习算法，提高了跨用户警觉度监测过程中的精度与稳定性，降低警觉度监测误差，用于人机交互、交通驾驶、航空飞行等领域中对用户进行实时警觉度连续监测。
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公开(公告)号：CN117608700A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311642371.5
申请日：2023-12-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种提高任务执行效率与边缘节点资源利用率的任务卸载方法，涉及移动通信技术领域，包括：构建边缘协作环境下的任务卸载模型，获取任务总执行时间；以最小化任务总执行时间为目标，根据改进的教学优化算法，联合优化资源分配决策、用户与边缘服务器关联决策、任务卸载比例、以及执行位置决策，获取最小的任务总执行时间。本发明联合优化任务卸载位置决策、任务卸载比例、计算资源分配以及用户与服务器关联策略，综合优化考虑了多个关键决策变量，有效地降低了任务卸载问题的复杂性，提高了调度效率。
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公开(公告)号：CN106600622A
公开(公告)日：2017-04-26
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。
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公开(公告)号：CN106534610A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611111565.2
申请日：2016-12-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N1/405
CPC classification number: H04N1/4052
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的改进彩色矢量误差扩散方法，所述基于FPGA的改进彩色矢量误差扩散方法通过RGB三个通道实现误差扩散的并行处理，并采用矩阵增益模型使单通道的误差扩散值可以扩散到其他两个通道；通过硬件实现半色调过程及误差值生成，使用增益矩阵预存储器替代算法中的乘法运算；对每个通道，采用流水线的方式处理，使误差扩散的流程平均在一个时钟周期内可以计算出一个像素点的半色调结果。FPGA为运行平台，通过对半色调算法的彩色矢量误差扩散算法的改进，实现算法在嵌入式平台上的快速高效执行。实现了彩色矢量误差扩散不同通道之间的并行处理。将基色之间并行处理，提高处理效率。
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公开(公告)号：CN104331933B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201410566821.1
申请日：2014-10-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了一种分层方向自适应快速选取方法，将三维模型三角网格化得到三角形面片后求出面积加权法向量；然后对面积加权法向量进行主成分分析，构造协方差矩阵并进行奇异值分解，得出三个特征向量作为候选分层方向；其后，在候选分层方向下对模型进行分层，并计算分层后构建模型和原始模型的总体积误差，最小总体积误差所对应的候选分层方向即为最优分层方向。本发明通过提取特征向量获得三个垂直正交的候选分层方向，并基于最小体积误差选择最优分层方向，无需将模型表面所有法向量或空间法向量的采样作为候选分层方向，提高模型精度的同时减少了算法复杂度，能够大大降低获得最优分层方向的时间，适用于几何特征或拓扑结构复杂的模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102254295B
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201110195380.5
申请日：2011-07-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像半色调水印算法。本算法以支持向量机为基础，通过自适应调节误差分散核和阈值，实现在半色调过程中嵌入水印，包括二维水印的选取、加密和降维、数字水印嵌入位置的选取、数字水印的嵌入过程、数字水印的提取过程等步骤；实验表明本算法具有很好的水印不可感知性，并且对于随机涂改、叠加噪声、几何裁剪、低通滤波、JPEG压缩、打印扫描等攻击均具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118551337A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410632522.7
申请日：2024-05-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种多模态融合的大脑视觉神经活动表征的对齐方法，属于生物医学工程和模式识别交叉领域。本发明基于观看大量视觉感知图像下的功能核磁共振图像信号数据构建的多模态融合的大脑视觉刺激表征对齐模型，其主要包括视觉刺激语义融合模块，一个VAE模型负责融合目标多模态的语义表征信息，包括图像、文本；大脑语义信息编码器，一个GRU负责提取大脑主要视觉皮层的语义信息，经过CLIP式的对比学习将二者对齐到统一特征空间。本发明解决视觉活动同时对齐图像和文本时产生的对齐模糊问题，是提取语义增强的视觉特征的关键，以提取丰富语义信息的识别表征，为后续的脑解码研究提供了有价值的基础。
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公开(公告)号：CN118427767A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410145024.X
申请日：2024-02-01
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F40/284 , G06F40/205 , G06N3/0442 , G06F17/16 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于GPT的多任务视觉感知解码方法，属于生物医学图像脑解码中的语言解码技术领域。本发明基于观看大量视觉感知图像下的功能磁共振信号数据建立基于GPT模型的语言解码模型，其包括：Prompt嵌入模块，将包含任务信息的Prompt嵌入到隐特征空间；视觉编码模块，使用GRU将视觉相关区域体素信号编码到隐特征空间；网络编码模块，将视觉相关区域体素信号作为上下文，指导大脑所有其他区域的体素信号的选取，并将全局信息编码到隐特征空间；语言生成模块，融合隐特征并识别隐特征以进行对应内容的文本生成。本发明解决了在一个解码模型中无法进行多个解码任务的问题，并引入了大脑的有效全局信息，可以实现多任务语言生成式脑机接口场景的实际应用。
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公开(公告)号：CN118244901A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410451693.X
申请日：2024-04-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种动态融合多模信息的关节角度估计方法，主要解决现有技术关节角度估计精度低，计算时间长，估计值可能偏离真实运动情况的问题。其实现方案是：获取肌电信号、加速度信号和手部运动学数据并构建数据集；针对多模信息的三种不同输入方式，分别构建三个关节角度估计网络模型及其损失函数；通过损失函数最小化分别训练三个关节角度网络估计模型；使用门控决策网络和三个训练好的模型构建动态融合关节角度估计模型并对其进行训练；通过训练好动态融合关节角度估计模型实现对手部关节角度的估计。本发明显著提高了关节角度的估计精度，降低了估计时间，使得关节角度估计值更符合真实自然的运动，可用于人机交互过程中的手部动作识别。
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公开(公告)号：CN118153626A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410331911.6
申请日：2024-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/2415 , A61B5/389
Abstract: 本发明公开了一种表面肌电信号手势识别的轻量化网络模型及其构建方法，解决了现有网络结构庞大复杂，难有效捕捉肌电信息的问题。本发明的轻量化网络模型，为两层轻量化特征融合结构，一层两个串接的轻量化多流特征和二层的轻量化多尺度特征融合模块融合输出。模型构建步骤：获取肌电信号数据；预处理；构建网络模型；训练模型；输入肌电信号，获取手势类型。本发明依肌电采集位置和肌群间协同设计特征融合模块，轻量化残差注意力加入到多流特征融合模块，不增加额外计算开销，有效提取特征。捕获多尺度特征，增强特征传播，提高识别准确率。将深度可分离卷积引入多流特征融合模块，大幅减少参数量和计算量。用于临床医学、机器人等领域。
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