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公开(公告)号：CN112085734B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202011024273.1
申请日：2020-09-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的图像修复的缺陷检测方法。该方法设计了基于GAN的图像修复网络，通过对于无缺陷样本图像数据进行预处理，实现了基于少量无缺陷样本的学习任务，解决了实际工业应用场景当中的正负样本不均衡问题；通过将该网络结合边缘检测Loss，增强了网络的元件复原能力；与此同时，采用了感兴趣区域(ROI)提取以及边缘移除的后处理方法，大幅度地提升了网络的缺陷检测精度，较好地实现了工业元件产品的缺陷检测任务。在150幅工业元件产品测试图像数据(其中139幅有缺陷，11幅无缺陷)上的测试结果验证了本发明针对于工业元件产品上的缺陷进行检测的有效性。
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公开(公告)号：CN113726858A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110925610.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的自适应AR任务卸载和资源分配方法，包括用户端选择不同视频帧分辨率的AR任务，同时得到对应的准确率；对AR任务进行部分卸载，计算所带来的时延、用户能耗及用户费用，建立用户体验模型，由此形成以提高用户体验为目标的联合优化问题；将优化问题转化为马尔科夫决策过程，初始化其状态空间、动作空间以及奖励设置，根据马尔科夫决策过程设计强化学习网络；训练强化学习网络直到网络收敛；网络训练好之后，将用户端和MEC服务器的状态输入网络，得到相应的策略。本发明综合考虑了用户端对准确率、用户能耗和用户费用的不同需求，在任务时延门限内，有效地提高用户体验，达到各用户体验的纳什均衡。
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公开(公告)号：CN113706507A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110998562.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了基于人体姿态检测的实时跳绳计数方法、装置和设备，包括视频采集模块、人体姿态检测模块、特征处理模块、跳绳计数模块和实时计数结果显示模块。视频采集模块用于实时采集跳绳视频帧图像，用于后续跳绳计数特征提取；人体姿态检测模块，用于特征提取器提取跳绳视频帧图像中的人体姿态信息，并计算输出跳绳计数特征序列；特征处理模块，用于进行跳绳计数；跳绳计数模块，基于处理后的特征序列的时序变化规律，设计跳绳计数机制实现实时跳绳计数；实时计数结果显示模块，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：CN113450317A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110649666.X
申请日：2021-06-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种针对妇科临床微生物感染的免疫荧光图像检测方法，该方法通过采集真实镜下拍摄的病理样本图像建立数据集，并对数据进行针对性、高质量的扩充，以此为基础训练YOLO‑v5深度模型，用于与硬件设备协同进行临床检测，能够给出高质量AI智能检测分析结果。主要包括以下步骤：1)对采集得到的临床样本免疫荧光图像进行标注，制作用于模型训练和测试的数据集；2)进行预处理和数据增广，扩充数据集容量，覆盖实际应用中的各种场景；3)利用自建数据集对ImageNet预训练后的网络进行迁移训练；4)在验证集和测试集上对模型进行评估，指导模型进一步优化；5)对检测结果进行综合分析，判断病情阴阳性和严重程度，给出AI智能检测分析结果。
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公开(公告)号：CN112488020A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011435957.0
申请日：2020-12-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机航拍数据的水环境污染情况检测评估装置，包括：数据清洗模块、语义分割模块、离线图像分析模块。所述的数据清洗模块，用于对用户输入的大批量无人机航拍图像数据进行高效的去冗余操作，减少整体时间开销，输出去冗余后的文件列表；所述的语义分割模块，对输入的实际航拍视频帧数据或去冗余后图像数据中的河道，漂浮物，异常排口，岸坡耕地，岸坡建筑，岸坡进行像素级的分割，输出目标分割结果和置信度；所述的离线图像分析模块，对语义分割模块输出的分割结果按目标类别在无人机航拍图像中进行差异化处理与标注，输出带有标签的图像以及对应的问题统计文档。本发明能够满足使用者对不同数据源处理的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112085734A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202011024273.1
申请日：2020-09-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的图像修复的缺陷检测方法。该方法设计了基于GAN的图像修复网络，通过对于无缺陷样本图像数据进行预处理，实现了基于少量无缺陷样本的学习任务，解决了实际工业应用场景当中的正负样本不均衡问题；通过将该网络结合边缘检测Loss，增强了网络的元件复原能力；与此同时，采用了感兴趣区域(ROI)提取以及边缘移除的后处理方法，大幅度地提升了网络的缺陷检测精度，较好地实现了工业元件产品的缺陷检测任务。在150幅工业元件产品测试图像数据(其中139幅有缺陷，11幅无缺陷)上的测试结果验证了本发明针对于工业元件产品上的缺陷进行检测的有效性。
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公开(公告)号：CN109671063A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811512050.2
申请日：2018-12-11
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种基于深度网络特征间重要性的图像质量评估方法，该方法在端到端的神经网络模型训练中加入了判别特征图间重要性关系的模块，能够更准确的预测图像质量，并且在各个图像质量评估(IQA)数据集上展现出较强的泛化能力。具体包括步骤：1)准备训练测试网络模型所用的图像质量评估数据集，将图像质量评估数据集按照图像内容随机划分为训练集和测试集；2)将SeNet模块加入VGG-16网络以搭建用于图像质量评估的多个不同组合方式的神经网络模型VGG*-SE，使用训练数据集分别对其进行训练，当训练的模型在测试数据集上达到预期的精度，选择此模型作为最终模型，并保存网络模型训练后的参数；3)使用选取的最终模型计算测试集的预测精度。
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公开(公告)号：CN109327867A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811259339.8
申请日：2018-10-26
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种LTE网络下QoE驱动的视频码率自适应和资源分配联合算法。首先建立了基于视频段特征和播放信息的QoE预测模型，考虑了视频段码率、初始时延、中断时长、中断次数和质量波动五种因素。因此该预测模型可以准确的预测出用户在观看视频时的主观体验质量。本发明提出的基站全局统一决策的视频请求和资源分配联合算法。包括基站根据用户反馈的缓存信息确定需要分配网络资源的用户集；找到当前待分配的RB，计算该RB分配给所有用户时，用户请求所用质量版本视频的QoE及QoE增益值；将当前RB分配给增益值最大的用户，直到所有的RB分配完毕。本发明综合考虑用户的信道情况，在网络资源有限的前提下，提高LTE网络中所有用户观看视频的主观体验质量。
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公开(公告)号：CN107274435B
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201710313255.7
申请日：2017-05-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种目标跟踪中考虑场景分类的相关滤波器更新装置，包括：目标分块模块、获取参数模块、目标所在场景判定模块和自适应学习更新模块。在实际的目标跟踪过程中，会受到许多现实条件的影响，比如目标本身发生形变或者目标被遮挡，尤其是长时间大面积的遮挡，由于现有的相关滤波器对于这些场景的理解力有限，会使得跟踪器的性能大幅度下降。为了提高跟踪的鲁棒性，本发明提出自适应学习的更新装置，针对目标所处的不同场景对相关滤波器进行自适应更新，解决长时间大面积遮挡以及目标的外观变化等不同的场景对跟踪性能的影响。
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公开(公告)号：CN107274435A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710313255.7
申请日：2017-05-05
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06T7/262 , G06K9/6267 , G06T2207/10016 , G06T2207/20056 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明公开了一种目标跟踪中考虑场景分类的相关滤波器更新装置，包括：目标分块模块、获取参数模块、目标所在场景判定模块和自适应学习更新模块。在实际的目标跟踪过程中，会受到许多现实条件的影响，比如目标本身发生形变或者目标被遮挡，尤其是长时间大面积的遮挡，由于现有的相关滤波器对于这些场景的理解力有限，会使得跟踪器的性能大幅度下降。为了提高跟踪的鲁棒性，本发明提出自适应学习的更新装置，针对目标所处的不同场景对相关滤波器进行自适应更新，解决长时间大面积遮挡以及目标的外观变化等不同的场景对跟踪性能的影响。
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