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公开(公告)号：CN112560732B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202011530198.6
申请日：2020-12-22
申请人： 电子科技大学中山学院
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种多尺度特征提取网络的特征提取方法，包括依次相连的降维卷积层、尺度特征提取层、合并层和特征融合层，尺度特征提取层包括大目标检测分支、原始特征检测分支和小目标检测分支，能提取不同尺度的特征，再通过特征融合层进行特征融合，令多尺度特征提取网络具有多尺度特征提取能力的同时计算复杂度低，需要进行多尺度特征提取时能即时应用本特征提取网络，提升目标检测精度，而该多尺度特征提取网络的特征提取方法能对输入的待提取特征图进行特征降维、分目标检测以及核心的多尺度特征提取，能快速获取尺度特征提取图，且具有目标检测精度高、运算量少的优点。
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公开(公告)号：CN112560732A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011530198.6
申请日：2020-12-22
申请人： 电子科技大学中山学院
摘要： 本发明公开了一种多尺度特征提取网络，包括依次相连的降维卷积层、尺度特征提取层、合并层和特征融合层，尺度特征提取层包括大目标检测分支、原始特征检测分支和小目标检测分支，能提取不同尺度的特征，再通过特征融合层进行特征融合，令多尺度特征提取网络具有多尺度特征提取能力的同时计算复杂度低，需要进行多尺度特征提取时能即时应用本特征提取网络，提升目标检测精度，而该多尺度特征提取网络的特征提取方法能对输入的待提取特征图进行特征降维、分目标检测以及核心的多尺度特征提取，能快速获取尺度特征提取图，且具有目标检测精度高、运算量少的优点。
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公开(公告)号：CN112446335A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011395496.9
申请日：2020-12-02
申请人： 电子科技大学中山学院
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01N21/3581
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的太赫兹违禁物品检测方法，包括制作形成太赫兹数据集，对太赫兹数据集的太赫兹成像图和标注成像图进行数据增强后，构建违禁物检测神经网络并将其训练为违禁物检测模型，再对违禁物检测模型进行迭代训练后可直接应用于实际场景，将实时太赫兹采集成像的实时成像图输入至违禁物检测模型内，即可快速便捷地检测实时成像图存在的违禁物品，检测精度高，且无需标注大量目标进行模型训练。
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公开(公告)号：CN116148181A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211589447.8
申请日：2022-12-12
申请人： 电子科技大学中山学院
摘要： 本发明涉及本发明涉及气体探测技术领域，具体涉及一种双光路光热气体探测装置，包括探测光源、光纤分路器、第一耦合器、第一气室、空芯光纤、二色镜、泵浦光源、第二耦合器、参考光纤、第二气室、光纤合路器、光探测器。本发明中，空芯光纤为玻璃管，空芯光纤内部设有金属氧化物颗粒，空芯光纤的外部包覆金属氧化物层。本发明利用金属氧化物颗粒和金属氧化物层增强了气体对红外线的吸收，更多地改变了空芯光纤内气体的折射率，从而更多地改变了空芯光纤这一路的光程，提高了气体探测的灵敏度。
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公开(公告)号：CN112561982A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011534032.1
申请日：2020-12-22
申请人： 电子科技大学中山学院
摘要： 本发明公开了一种基于VGG‑16的高精度光斑中心检测方法，是通过获取标注激光光斑图后制作光斑数据集，以光斑数据集将光斑中心检测神经网络训练收敛为光斑中心检测模型，将需要进行中心检测的待测光斑图输入至光斑中心检测模型内以获取归一化坐标，最终测算出待测光斑图的中心坐标位置，整个方法的实现与应用都极为便捷有效，能快速地对光斑图进行高精度的光斑中心检测，且具有抗干扰性强、普适性高的优点。
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公开(公告)号：CN115566525A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211115160.1
申请日：2022-09-14
申请人： 电子科技大学中山学院
摘要： 本发明公开了一种倍增光纤激光脉冲重复频率方法，是通过初级耦合器将初始光脉冲分成两个具有时间差的信号光，再通过次级耦合器将二者再次组合，获得具有两倍初始光脉冲重复频率的倍增光脉冲，而倍增光脉冲经过光纤衰减器的调节，其重复频率十分稳定，且所处的频率量级非常高，整个倍增过程能够快速有效的大幅度提高光纤激光的重复频率，且成本低廉，不需要大量的光学元件和滤波设备，也不需要过多的泵浦功率进行锁模。
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公开(公告)号：CN112560730A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011530196.7
申请日：2020-12-22
申请人： 电子科技大学中山学院
摘要： 本发明公开了一种基于Dlib与人工神经网络的人脸表情识别方法，是通过Dlib对人脸图像进行人脸关键点检测，形成关键点图像，以关键点图像制作的情绪数据集对表情识别神经网络进行训练测试，将表情识别神经网络收敛为表情识别模型，在对需要情绪识别的人体对象拍摄成像后，通过Dlib检测出人脸关键点并形成识别图像，将识别图像输入至表情识别模型中得出人体对象的情绪结果，该情绪结果的获取不受光照等外部环境影响，且具有使用快速便捷、识别率极高的优点。
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公开(公告)号：CN112434469A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011391634.6
申请日：2020-12-02
申请人： 电子科技大学中山学院
摘要： 本发明公开了一种基于VGG16的激光光束质量因子测量方法，是基于VGG16构建质量因子神经网络，并制作质量因子神经网络的数据集，对训练集作数据预处理后得到预处理训练集，再通过训练集以及预处理训练集训练质量因子神经网络，将质量因子神经网络训练收敛为质量因子识别模型，经过训练测试形成的质量因子识别模型，可根据光场图直接输出光束质量因子M2，操作简单便捷，且获得的光束质量因子M2的准确性高、稳定性好。
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公开(公告)号：CN112435271B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011391635.0
申请日：2020-12-02
申请人： 电子科技大学中山学院
IPC分类号： G06T7/12
摘要： 本发明公开了一种应用于激光光斑质量测量的灼烧轮廓分割方法，包括制作灼烧光敏纸数据集，对灼烧光敏纸数据集进行标注和数据增强，基于DeepLabV3+构建灼烧轮廓分割神经网络后，将其训练为灼烧轮廓分割模型，完成测试后的灼烧轮廓分割模型能直接对测量图片进行精确、可靠的轮廓分割，且具有鲁棒性高、成本低、通用普适性强的优点，极为适用和有利于测量判断激光光束质量的好坏。
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公开(公告)号：CN115712169A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211455787.1
申请日：2022-11-21
申请人： 电子科技大学中山学院
IPC分类号： G02B6/02
摘要： 本发明涉及光纤光栅制备技术领域，具体涉及一种具有监测功能的超快激光直写法制备光纤光栅的系统，包括飞秒激光器、双色镜、第一CCD、物镜和监测模块，监测模块包括精密平移台、光纤、光源、第二CCD，飞秒激光器发出飞秒脉冲激光，飞秒脉冲激光经过双色镜反射进入物镜，物镜会聚飞秒脉冲激光，光纤固定在精密平移台上，飞秒脉冲激光照射所述光纤的纤芯，光源发出激光并耦合进入光纤，第二CCD连接光纤的另一端，光纤的反射光经物镜和双色镜后进入第一CCD。本发明应用第二CCD探测光纤内的光场分布，能够实现实时和精确监测飞秒脉冲激光聚焦点相对于纤芯的位置，适时调整，从而提高了刻写光纤光栅的质量。
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