公开(公告)号：CN117851396A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410127578.7

申请日：2024-01-30

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 李晓瑜 ,  严忆 ,  钱星宇 ,  尚小磊 ,  文鹏 ,  吴昊

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/23 ,  G06F16/2455 ,  G06F16/25 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明公开了一种基于湖仓一体的数据编目方法及系统，属于数据管理领域，包括：建设数据湖，并将外部数据源中的数据提取到数据湖中；清洗数据湖中的原始数据；为清洗后的数据添加元数据信息并采用多级编目架构进行编目；其中，所述多级编目架构中每个目录针对特定的数据领域进行配置和管理，当外部数据源更新时，通过后台线程定时刷新拉取最新数据并更新元数据。本发明实现多源异构数据的集成、整合和编目，以提供更方便、可靠和高效的并发数据访问和分析。

公开(公告)号：CN117829267A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311631565.5

申请日：2023-11-27

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 殷康宁 ,  王治国 ,  王艳 ,  季鑫慧 ,  陈东升 ,  丁震 ,  朱瑞

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2415 ,  G06V10/82 ,  G06F18/232

Abstract: 本发明属于联邦学习技术领域，公开了一种基于CLIP的非独立同分布数据联邦学习方法，适用于服务端和若干与服务端通信连接的客户端之间的模型训练；每个客户端设置有CLIP模型；首先，服务端确定自定义模型和训练任务，将自定义模型和训练参数发送给与之通信连接的全部客户端；每个客户端利用本地训练数据集对自定义模型进行训练，并将训练好的自定义模型上传至服务端；服务端依据来自各客户端的自定义模型进行分类聚合，为每一组生成个性化自定义模型，并分发给相应客户端。本发明针对客户端上传的自定义模型参数进行分组，然后聚合，使得在面对非独立同分布数据时，聚合的模型准确率高。

公开(公告)号：CN117313833A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311124294.4

申请日：2023-08-31

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 丁震 ,  王治国 ,  殷光强 ,  殷康宁 ,  董志华 ,  陈东升 ,  季鑫慧

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明属于联邦学习技术领域，公开了一种基于预约分级的联邦学习方法，服务器将全局模型参数和预约规则发送给出当前轮次的可预约客户端；可预约客户端进行本地模型训练，并生成预约请求上传至服务器；服务器依据预约请求，确定当前轮次的预约结果，并发送给出当前轮次被选择的客户端；被选择的客户端依据预约结果，继续完成本地训练，并将训练好的局部模型参数上传至服务器；服务器按照预约结果中的上传时间段，分级别开启与之通信的客户端的上传通道，并将各客户端的局部模型参数进行聚合以更新全局模型参数。本发明综合考虑联邦学习在实际部署中服务器可能出现的通信资源的变化情况，灵活调整联邦学习通信机制，提高联邦学习的可用性和可靠性。

公开(公告)号：CN117132636A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311086575.5

申请日：2023-08-25

Applicant: 电子科技大学 ,  喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 王治国 ,  殷光强 ,  洪楚原 ,  贾召钱 ,  李耶

IPC: G06T7/55 ,  G06T7/80 ,  G06T7/73 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G01S11/12 ,  G01B11/26 ,  G01B11/14

Abstract: 本发明公开了基于深度学习和模板匹配的双目摄像头测距方法及终端，属于扫地机器人技术领域，包括：将双目摄像头采集的对应两幅图像进行极线约束处理；对其中一摄像头采集的图像进行目标检测处理，得到目标框，并作为模板；以另一摄像头采集的图像为目标图，基于目标框位置范围在目标图中水平搜索模板，得到模板在目标图的位置，并计算视差；将视差转为三维坐标，得到目标物体的距离信息、角度信息。基于极线约束的作用，对模板的搜索范围能够被限制在同一极线上，使搜索范围由全局变为局部，大大提高了图像处理速度，能够满足实时性检测要求；模板匹配过程中考虑的是物体整体信息，能有效避免缺失特征点的问题，不会出现漏检的问题。

公开(公告)号：CN117132620A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311089704.6

申请日：2023-08-28

Applicant: 电子科技大学 ,  喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 李耶 ,  殷光强 ,  洪楚原 ,  游长江 ,  贾召钱

IPC: G06T7/246

Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶场景的多目标跟踪方法、系统、存储介质及终端，属于自动驾驶领域，包括：对每一帧输入图像进行三维目标检测；将当前的所有三维目标框投影至鸟瞰图，得到检测框；判断历史生成的物体对象是否在视野范围内，将在视野范围内的物体投影至鸟瞰图，得到目标框；计算所述检测框与目标框的交并比；根据所述交并比的计算结果判断物体是否被成功跟踪；剔除被成功跟踪的动态物体内的特征点。本发明将三维目标检测结果投影至鸟瞰图中，建立当前检测物体与历史生成物体的匹配关系，并根据该匹配关系跟踪多目标，同时剔除动态框内特征点，不受动态物体的的干扰，估计准确。

公开(公告)号：CN116935095A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310633927.8

申请日：2023-05-31

Applicant: 电子科技大学 ,  喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 贾慧雪 ,  李晓瑜 ,  尚小磊 ,  吴昊 ,  杨国武 ,  张仕斌

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  H04L9/00 ,  H04N1/44

Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的图像特征数据分类系统，包括相互连接的本地查询端和远程服务端；所述本地查询端包括：第一分块与特征提取模块、第一同态加密模块和第一数据传输模块；所述远程服务端包括：第二数据传输模块、特征提取模块、加权组合模块、分类比对模块、数据存储模块。在本发明中，使得远程服务端无法获取明文的待分类图像，从而实现隐私保护操作；并且，为了实现查询功能，远程服务端中存储的用于比对的加密特征采用了与搜索特征相同的计算方式得到。

公开(公告)号：CN116799511A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310837350.2

申请日：2023-07-10

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 ,  北京邮电大学 ,  喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 张乃柏 ,  张帅 ,  黄建明 ,  崔岩松 ,  刘宁 ,  杨光耀

IPC: H01Q9/04 ,  H01Q1/48 ,  H01Q1/24

Abstract: 本发明公开了一种单馈圆极化微带天线，属于射频前端器件领域；其基于缝隙耦合的单馈圆极化微带天线，采用了基片集成波导作为背射板，进一步拓宽了圆极化微带天线的带宽；同时，采用组合形式的辐射贴片，波束宽度也得到了拓宽。本发明实现了设计方便、宽带宽、宽波束宽度等特点。

公开(公告)号：CN116403081A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310359590.6

申请日：2023-04-06

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 李超 ,  黄方正 ,  杨晓宇 ,  刘学婷 ,  毛慧娟

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，特别是涉及一种双向自适应特征融合的多尺度检测方法，采取骨干网络的C2、C3、C4、C5层输出的不同尺度的特征图以及C5层经过一个卷积下采样后得到特征图；将这些特征图分别经过一个1×1卷积核，将通道数统一为256，得到输入特征图；将输入特征图进行双向特征融合，得到不同层特征图；将不同层特征图中相邻三层特征图变换为同一尺度；将相邻三层特征图进行加权融合，输出大、中、小三种尺度的特征图；在不同尺度的特征图上对多尺度目标进行检测。通过本检测方法，能够从两种方向对不同尺度特征图进行融合，平衡不同尺度特征图之间的信息，能有效解决多尺度特征相互干扰的问题。

公开(公告)号：CN119168105A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202410438408.0

申请日：2024-04-12

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 王治国 ,  殷康宁 ,  钟文 ,  文鹏 ,  梁小松 ,  冯磊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的文本数据分布式处理方法，包括下述步骤：通过数据采集和存储模块完成对特定人员的信息和活动数据采集，并建立统一的数据标准方法，将标注完成的数据放入数据库进行存储；完成无关数据清除、缺失值和异常值的处理、数据特征的统计及分组训练数据；采用LSTM神经网络模型构建联邦学习训练模块，并对其进行训练得到可用的预警模型；将预警模型部署在部门的本地服务器上，对特定人员的轨迹信息进行实时预测，进而判定是否存在危险行为，如果存在出现危险行为可能性，则及时采取措施；在解决现有技术中存在的数据流通困难、计算成本和难以进行全局优化等问题的同时，对特定人员的行动轨迹进行预测，从而保障公共安全。

公开(公告)号：CN119005861A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411082710.3

申请日：2024-08-08

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院 ,  电子科技大学

Inventor： 李晓瑜 ,  田茂杉 ,  万虎 ,  尚小磊 ,  陈勇强 ,  耿俊

IPC: G06Q10/087 ,  G06Q10/0835 ,  G06Q10/047

Abstract: 本发明涉及AGV调度技术领域，具体公开了一种多AGV分区调度系统，其中包括总控制器、区域控制器、工作站点、监控终端、AGV集成控制模块。总控制器与各分区内区域控制器有线通讯，同时与监控终端连接通讯，总控制器负责整体任务下发；区域控制器与各区域内AGV无线通讯，同时与区域内工作站点连接通讯，区域控制器负责任务的具体实现，自主分配任务优先级，获取AGV运行状态；AGV集成控制模块根据区域控制器的任务需求，负责具体任务的执行，包括自主定位导航、路径规划、取送指定货物等。本发明通过区域控制器与AGV形成分布式架构调度系统，可有效避免多AGV运作时的碰撞风险，提升任务执行效率。