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公开(公告)号：CN111476133B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010239732.1
申请日：2020-03-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04N19/136
Abstract: 本发明公开了面向无人驾驶的前背景编解码器网络目标提取方法。本发明方法使用前景网络与背景网络分别学习视频内的前景目标特征与背景环境特征，利用视频帧前一时间步预测的目标掩膜扩张与侵蚀来缩小当前时间步输入视频帧的目标区域，并考虑了模板帧即首帧真实目标信息的非局部模块可以获得时序上的长期依赖关系。本发明充分结合目标空间信息与环境中包含的上下文信息获得更加准确的目标位置预测信息，使模型能够快速关注视频存在的可能目标区域而减少时间开销，避免了过度依赖短期时序关系造成目标位置预测的错误累加问题，从而准确地提取像素级别的目标位置，为无人驾驶车辆提供精确的目标区域方位，增加驾驶的安全性能。
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公开(公告)号：CN112288776A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011154966.2
申请日：2020-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多时间步金字塔编解码器的目标跟踪方法。本发明方法首先对含有模板帧的视频帧序列通过编码器获取时序编码特征，并对时序编码特征进行卷积与池化操作获得时序卷积核；然后构建全局卷积模块获得帧序列的长短期特征，并将时序编码特征与长短期特征输入构建的多尺度特征生成模型以捕获多尺度特征；最后通过分类支路与回归支路获得目标中心点及其所在区域信息，并据此获得最终的目标边界框。本发明方法利用多时间步编码器并行地快速处理连续的多个视频帧，通过全卷积模块刻画视频帧间的长短期时序关系，并充分融合不同尺度下的目标特征，能够有效捕捉跨度时间长、尺度变化大的目标，提高了目标跟踪的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN110851824A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911106972.8
申请日：2019-11-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种针对恶意容器的检测方法，包括以下步骤，步骤1、对被监控虚拟机中所有进程的创建行为进行监听；步骤2、判断创建的进程是否属于该虚拟机中的容器，若此进程属于该虚拟机中的容器，则读取其执行文件的信息；若此进程不属于该虚拟机中的容器，则结束；步骤3、在读取完毕后，从容器中查找该执行文件；步骤4、对执行文件进行安全扫描，若该执行文件为恶意文件，则测得其对应的容器即为恶意容器。与现有技术相比，本发明能够有效地检测出恶意容器，从而防止恶意容器对虚拟机的控制与控制，提高了系统的安全性。
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公开(公告)号：CN110837641A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911106277.1
申请日：2019-11-13
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明属于计算机安全的技术领域，具体涉及一种基于内存分析的恶意软件检测方法，包括获取虚拟机的内存镜像，解析内存镜像中的内核数据结构，通过内核数据结构分析出恶意软件，获取恶意软件的可执行代码，以二进制文件的形式导出恶意软件的可执行代码，将二进制文件转换为灰度图像。本发明对恶意软件检测的安全性强，适用于检测多种类型的恶意软件以及运行于不同的操作系统版本，大大提高了检测的通用性和移植性。此外，本发明还提供了一种基于内存分析的恶意软件检测系统。
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公开(公告)号：CN110084324A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910389452.6
申请日：2019-05-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机的卡尔曼滤波参数自适应更新方法。本发明大体包括三部分内容：第一部分根据递归最小二乘的极限学习机的学习部分；第二部分对卡尔曼滤波算法迭代更新的算法分析；第三部分根据卡尔曼滤波的极限学习的学习部分。上述方法通过在线更新隐含层到输出层的连接权值，使得汽轮机在极限学习的分类精度得到提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109490846A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201910036011.8
申请日：2019-01-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/282
Abstract: 本发明公开了一种多输入多输出雷达波形设计方法，主要解决现有技术不能在保证方向图匹配的同时有效降低方向图旁瓣的问题。其实现方案是：1)根据设计方向图与期望方向图获得在空间优化部分的代价函数；2)将求代价函数最大值的过程转变为求解优化问题；3)获得通过迭代求解优化问题时的迭代起点；4)以迭代起点为初始点进行迭代，得到满足精度要求的空间优化矩阵向量，将该向量进行重组，得到空间优化矩阵；5)利用SQP算法解决时间优化问题，得到时间优化矩阵；6)结合空间优化和时间优化的结果，得到发射波形矩阵。本发明不仅能在保证方向图匹配的同时使得接收信号的自相关旁瓣最小化，而且能保证主瓣的宽度，可用于目标参数的估计。
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公开(公告)号：CN105530708B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201510967238.6
申请日：2015-12-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于队长预测的信道动态分配方法，主要解决现有时分双工/时分多址信道分配方法中信道资源分配结果无法反映节点的实际业务需求与信道利用率不能满足要求的问题。其技术方案是：设网络中存在一个中心节点和若干从属节点，并将信道划分成连续且互不重叠的传输周期；各从属节点向中心节点报告其上行队列长度，中心节点获取各从属节点的下行队列长度；中心节点据此预测各从属节点的上下行信道需求，然后使用调度算法计算各从属节点上下行数据传输区间的长度，并将其填入到规划帧中相关字段；中心节点在指定时刻发布规划帧。本发明能更准确地预测节点的实际业务需求，提高了信道利用率，可应用于各种通信的局域网和接入网领域。
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公开(公告)号：CN105919584B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201610459447.4
申请日：2016-06-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于可穿戴心率监测设备的心率估计方法及装置。本发明主要包括运动伪影移除以及心率谱峰追踪两部分。运动伪影移除为：首先利用非线性自适应滤波法捕获噪声参考信号与脉搏波信号中的运动伪影噪声间的非线性关系，从而有效的消除运动伪影干扰，然后采用基于分类的二元决策方法判断滤波后的脉搏波信号是否仍含有大量噪声，对判决为仍含有噪声的脉搏波信号采用奇异谱分析方法进一步去除噪声干扰；再基于频谱的心率谱峰追踪，定位每个时间窗的心率谱峰，即首先基于非线性定位法定位心率谱峰，若不能成功定位，再基于分类定位法定位心率谱峰。本发明用于心率估计，其计算精度高、复杂度低，从而保证了其在可穿戴监测设备的可实施性。
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公开(公告)号：CN107172692A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710231407.9
申请日：2017-04-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种低时延保障时隙分配方法。其方案为：1.将超帧结构调整为以非竞争时段、非活跃时段和竞争访问时段排列的顺序；2.PAN协调器在调整后的超帧开始时刻广播信标帧；3.信标帧发送结束后各节点进入非竞争时段，申请了保障时隙的普通节点在该时段内传输GTS业务；4.非竞争时段结束后各节点进入非活跃时段，该时段内所有节点保持休眠状态；5.非活跃时段结束后各节点进入竞争访问时段，有GTS业务待发送的普通节点在该时段内向PAN协调器发送GTS请求，申请保障时隙；6.竞争访问时段结束后当前超帧结束，各节点进入下一超帧。本发明减小了GTS业务的传输时延，提高了保障时隙分配的准确性，可用于无线个域网。
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公开(公告)号：CN104104008B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201410291314.1
申请日：2014-06-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公布了一种电场调控的光学行波光流体染料激光器，现有技术系统复杂、不可调控、制备工艺要求很高。本发明利用采用光学行波光学谐振腔，将电流变效应和光流控技术相结合，构成谐染料激光器。入射泵浦光束依次经过透光孔进入光学行波光学谐振腔；光学行波光学谐振腔为双层圆柱壳状腔体，圆柱壳状腔体的外层壳体内表面设置有激光反射层，受激辐射光场经过多次行波反射，并经过染料悬浮液增益，产生出射激光束；圆柱壳状腔体的内外层壳体之间施加控制电场，实现光学谐振条件和激光出射模式的调控。本发明具有光学行波腔结构、系统简单、小型化程度高、制备工艺简单、电场调控光束输出模式、光能利用率高、使用范围广、使用灵活等特点。
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