公开(公告)号：CN116028554A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202310096656.7

申请日：2023-01-19

Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司 ,  杭州电子科技大学

Inventor： 张翔 ,  倪瑜那 ,  赵坚 ,  傅俊伟 ,  周志光

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/248 ,  G06F16/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种多维风电爬坡事件智能检测方法。本发明首先基于不同定义下风电爬坡事件的人工标注，融合不同定义下爬坡事件的多维属性特征，利用Alexnet神经网络模型充分学习多维风电爬坡事件特征，进行风电爬坡事件的智能检测；然后基于置信度设计了爬坡事件智能检测结果的不确定性可视设计方案，帮助用户从不同维度分析和判断爬坡事件的检测结果，增加爬坡事件智能检测结果的可解释性分析。本发明结合人机交互设计了模型动态优化方法，支持用户交互式探索检测结果的准确性，进而交互式迭代更新样本，实现智能监测模型的动态优化。本发明增加风电爬坡事件检测结果的可解释性方案，帮助用户交互式探索风电爬坡事件检测结果的不确定性。

公开(公告)号：CN118247610A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410493182.4

申请日：2024-04-23

Applicant: 西安电子科技大学 ,  西安电子科技大学杭州研究院

Inventor： 魏坤 ,  王海博 ,  张翔 ,  杨旭 ,  邓成

IPC: G06V10/778 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明提供基于聚合能量蒸馏的遥感图像增量学习方法及装置，涉及机器学习和人工智能技术领域。此方法包括：将预设遥感图像依次输入卷积神经网络模型、空间通道联合表示模块和卷积神经网络模型中，提取多个特征向量，来选择和保留区分原型特征，以在新任务学习时减少旧任务知识的遗忘。在将多个最终原型特征和记忆库的多个目标原型特征、预设原型特征输入到分类器中，输出特征的分类的增量学习中，实现新旧任务间有效的知识转移，使模型在新任务上的学习效率较高。采用自适应特征蒸馏损失函数使在新任务学习过程中，模型能稳定地传递旧任务的知识和适应新任务，提高模型在新任务上的泛化能力。在特征向量中筛选原型特征以存储，可减少存储成本。

公开(公告)号：CN114881946B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202210442194.5

申请日：2022-04-25

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 张翔 ,  于海飞 ,  孟俊聪 ,  李兰 ,  杨瑞菁

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/246 ,  G06T7/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06V10/74 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于ADS‑B信息与时空匹配的航空器虚拟挂牌方法，通过时空匹配模块对检测结果进行优化，提高算法在机场全景场面中的遮挡、间歇出入、运动姿态变化等情况下的检测效果，改善机场全景场面下航空器的挂牌标识精度；结合跟踪器对初始检测目标进行持续的优化检测跟踪，在定位信息出现延时或消失等问题时，提高算法在航空器检测标识的可靠性，并改善多目标重合时的ID频繁交换导致挂牌标识不准确的现象；对航空器状态进行高效的更新与判断，并使用状态衰减函数表示航空器的有效状态，结合多目标跟踪器与匹配策略，解决某些情况下航空器消失或状态变化时的挂牌标识问题，最终可以在保证实时性的同时，稳定对全景场面监控下多航空器的持续有效挂牌标识。

公开(公告)号：CN119762982A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411814831.2

申请日：2024-12-11

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 张翔 ,  林蔚 ,  黄永辉 ,  霍英强 ,  李世宇

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开一种基于“卫星定位+图像数据”的机场场面活动目标监视方法，应用于目标监视领域，针对现有目标检测算法在机场场面目标检测中，存在的检测正确率低的问题；本发明通过对卫星定位数据和图像数据进行预处理，利用神经网络将不同源的数据进行特征对齐、交互、融合，并在融合后的特征上进行目标检测；卫星定位数据提供了目标的精确定位信息，而图像数据则提供了丰富的视觉上下文；通过结合卫星定位数据和图像数据，能够充分利用两者的互补优势，提高目标检测的精度和鲁棒性；本发明所提供的这种多模态融合的方法不仅能够有效应对机场场面中的复杂环境，还能在各种光照和天气条件下保持良好的性能。此外，本发明的方法还能够提高对遮挡目标的检测能力。

公开(公告)号：CN118918487A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411422036.9

申请日：2024-10-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张翔 ,  刘晴 ,  吴伟 ,  吴子山

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明公开了一种基于MCD‑YOLO网络的遥感图像目标检测方法，包括如下步骤：步骤1、获取公开的遥感数据集并预处理；步骤2、配置训练环境；步骤3、构建MCD‑YOLO网络模型，所述MCD‑YOLO网络模型以YOLOv8网络作为基础网络，将YOLOv8网络的主干网络中的C2f模块替换为C2f_LVMB模块作为特征提取模块，在SPPF模块中融入CA注意力机制；步骤4、应用预处理后的数据集训练并验证MCD‑YOLO网络模型；步骤5、将待检测的遥感图像作为输入通过预训练的MCD‑YOLO网络模型进行目标检测。该方法不仅有效减少了计算量，提高了检测效率，并且通过提取不同尺度的信息，有效提升模型性能。

公开(公告)号：CN118330568B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410778658.9

申请日：2024-06-17

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 兰岚 ,  徐艳红 ,  张翔 ,  许京伟 ,  黄永伟 ,  廖桂生 ,  朱圣棋

IPC: G01S7/02 ,  G01S7/41 ,  G01S7/40 ,  G01S13/88

Abstract: 本发明涉及一种用于多维域编码雷达的解速度模糊方法及装置，该方法包括：对接收阵元接收到的目标处的回波信号进行下变频处理，得到下变频后的回波信号；根据下变频后的回波信号对多维域编码雷达的发射阵元的慢时间发射编码进行补偿得到补偿信号；当补偿信号移动至零频时，对补偿信号进行处理得到分离信号向量；根据分离信号向量和预先构建的虚拟误差补偿矢量得到多普勒模糊数；根据多普勒模糊数和目标的模糊多普勒频率得到真实多普勒频率。通过上述技术方案，引入了虚拟误差矢量，可以提高多维域编码雷达的解速度模糊能力，并且可以应用于非理想条件下的多维域编码雷达解速度模糊，能够保持较高的稳定性。

公开(公告)号：CN117830352A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311765334.3

申请日：2023-12-19

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张翔 ,  杜柏霖 ,  唐梓皓 ,  刘玉蝶 ,  周茂樟

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于交互时空特征的图神经网络的多目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、获取历史样本图像和当前搜索图像，将历史样本图像和当前搜索图像分别输入特征提取网络，得到SFP特征和SFC特征；所述特征提取网络包括相互连接的共享卷积网络和时空图注意力网络；S2、将当前搜索图像依次输入共享卷积网络、最大池化层和反卷积层，得到上下文特征；S3、通过上下文特征网络根据SFP特征、SFC特征和上下文特征生成自适应特征，得到当前搜索图像中每个目标的预测位置，完成多目标跟踪。本发明可以将目标的时空外观建模和目标间的交互以及上下文引导下的自适应学习结合起来，实现鲁棒目标定位与跟踪。

公开(公告)号：CN117130360A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202310448409.9

申请日：2023-04-24

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 刘鹏 ,  陈鹏宇 ,  张翔 ,  鲍宇帆

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于激光测距和轨迹预测的AGV小车跟踪系统。本发明系统设计分为跟踪模块和预测模块两个部分。其中跟踪模块主要实现对激光靶球的控制，而预测模块主要实现系统对AGV小车轨迹的预测。跟踪模块包括WiFi通信模块、IIC通信模块、MPU6050陀螺仪模块、自转补偿模块、步进电机模块、偏转算法模块。预测模块主要有两部分组成，分别为包括基于运动特征的轨迹预测算法和基于环境交互的轨迹预测算法。本发明简单实用，既能保证激光测距仪苛刻的精度要求，又能增加AGV小车的运动速度。两套预测算法相互补充，提升了整体预测精确度的同时，保证了预测效率，是适合未来工业车间的AGV小车理想轨迹跟踪系统。

公开(公告)号：CN114463670B

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202111639029.0

申请日：2021-12-29

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张翔 ,  汤应祺 ,  杨瑞菁 ,  孟俊聪 ,  廖权

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种机场场面监控视频变化检测系统及方法，涉及计算机视觉技术领域，包括第一通道级联模块、残差神经网络编码器、时空注意力处理子系统、第二通道级联模块、特征解码器和运动增强背景处理模块。本发明有效利用了传统的背景建模方法构建背景模型，基于此建立运动增强背景处理模块，以生成参考背景帧。同时，运动增强背景处理模块能够被检测结果动态更新，相比于单一的背景模型，有效减少了误差积累问题并对长视频具有鲁棒性。

公开(公告)号：CN113486716B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202110627376.5

申请日：2021-06-04

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 张翔 ,  李晶 ,  张健星 ,  汤应祺 ,  田橪 ,  李文静 ,  张志卓

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种机场场面目标分割方法及其系统，所述机场场面目标分割方法包括：S1：对机场场面监控图像进行多尺度特征提取；S2：根据所述多尺度特征和卷积层，得到位置空间注意力模型图；S3：对所述空间注意力模型图进行解码操作，得到机场场面监控图像分割结果；S4：将所述机场场面监控图像分割结果与所述机场场面监控图像进行对比，得到对比结果；S5：根据所述对比结果进行损失计算，并在所述损失计算结果中挑选出最优结果；S6：根据所述最优结果进行机场场面目标分割。本发明所提供的机场场面目标分割方法及其系统，能够解决现有的机场场面设计较为缓慢的问题。