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公开(公告)号:CN115063843B
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202210552231.8
申请日:2022-05-20
Applicant: 华南理工大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V40/14 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06T5/30 , G06T3/02 , G06N3/0464 , G06N3/088 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种面向高自由度应用场景的掌脉数据增强及特征提取方法,包括以下步骤:S1、对训练数据的进行数据扩增,包括基于仿射变换的数据扩增、基于伽马变换的数据扩增、基于主纹理淡化算法的数据扩增、约束性数据扩增方案;在数据完成扩增后,将灰度值划分为四个灰度等级;S2、构建基于对比学习的掌脉图像特征提取网络,并对所述特征提取网络进行训练优化;S3、将图像输入训练好的基于对比学习的掌脉图像特征提取网络中进行特征提取。
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公开(公告)号:CN110066169B
公开(公告)日:2022-01-18
申请号:CN201910307083.1
申请日:2019-04-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: C04B35/453 , C04B35/14 , C04B35/622
Abstract: 本发明公开了一种氧化硅基低介电常数微波介质陶瓷及制备方法,其化学组成的表达式为xZnO‑yAl2O3‑mSiO2‑nSrTiO3,其中38mol%≤x≤64mol%,6mol%≤y≤9mol%,26mol%≤m≤50mol%,0≤n≤7mol%,x+y+m+n=1。其制备方法包括以下步骤:(1)陶瓷中间体粉料的制备;(2)xZnO‑yAl2O3‑mSiO2‑nSrTiO3陶瓷的制备。本发明的微波介质陶瓷的介电常数为6.4~8.2,品质因数大于9,346GHz,谐振频率温度系数较小。本发明的微波介质陶瓷在与微波通讯领域相关的工业生产活动中具有巨大应用价值。
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公开(公告)号:CN110066169A
公开(公告)日:2019-07-30
申请号:CN201910307083.1
申请日:2019-04-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: C04B35/453 , C04B35/14 , C04B35/622
Abstract: 本发明公开了一种氧化硅基低介电常数微波介质陶瓷及制备方法,其化学组成的表达式为xZnO-yAl2O3-mSiO2-nSrTiO3,其中38mol%≤x≤64mol%,6mol%≤y≤9mol%,26mol%≤m≤50mol%,0≤n≤7mol%,x+y+m+n=1。其制备方法包括以下步骤:(1)陶瓷中间体粉料的制备;(2)xZnO-yAl2O3-mSiO2-nSrTiO3陶瓷的制备。本发明的微波介质陶瓷的介电常数为6.4~8.2,品质因数大于9,346GHz,谐振频率温度系数较小。本发明的微波介质陶瓷在与微波通讯领域相关的工业生产活动中具有巨大应用价值。
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公开(公告)号:CN115063843A
公开(公告)日:2022-09-16
申请号:CN202210552231.8
申请日:2022-05-20
Applicant: 华南理工大学 , 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V40/14 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06T5/30 , G06T3/00 , G06N3/08 , G06N3/04 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种面向高自由度应用场景的掌脉数据增强及特征提取方法,包括以下步骤:S1、对训练数据的进行数据扩增,包括基于仿射变换的数据扩增、基于伽马变换的数据扩增、基于主纹理淡化算法的数据扩增、约束性数据扩增方案;在数据完成扩增后,将灰度值划分为四个灰度等级;S2、构建基于对比学习的掌脉图像特征提取网络,并对所述特征提取网络进行训练优化;S3、将图像输入训练好的基于对比学习的掌脉图像特征提取网络中进行特征提取。
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