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公开(公告)号：CN118338336A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410536993.8
申请日：2024-04-30
申请人： 西北大学
摘要： 本发明涉及无线通信网络技术领域，公开了一种阻挡效应下毫米波无人机通信系统覆盖性能评估方法，联合考虑了静态阻挡、动态阻挡和自阻挡效应对覆盖性能的影响，主要解决现有研究只考虑静态阻挡导致无法准确表征系统性能难题，实施过程为：设定空对地毫米波无人机通信系统，使用有限齐次泊松点过程和二项式点过程对无人机位置分布进行建模，对静态、动态和自阻挡分别建模，再计算从地面目标用户设备到服务和干扰无人机的距离概率密度函数以及干扰的拉普拉斯变换，进而推导FHPPP和BPP建模下覆盖概率表达式并对比两种模型下的性能。本发明更准确表征了阻挡效应及无人机位置分布对系统覆盖性能的影响，从而有效评估毫米波无人机通信系统性能。
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公开(公告)号：CN113034388B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110270413.1
申请日：2021-03-12
申请人： 西北大学
IPC分类号： G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06T3/4046 , G06T3/4023
摘要： 本发明提供了一种古代绘画虚拟修复模型构建及古代绘画虚拟修复方法，通过对预构建的古代绘画虚拟修复网络模型进行训练，以获得训练好的古代绘画虚拟修复网络模型M2；采集损坏的古代绘画图像；制作该损坏的古代绘画图像对应的二进制掩膜；将采集的损坏的古代绘画图像和描绘破损区域的二进制掩膜，输入到训练好的古代绘画虚拟修复模型M2，并输出图像修复结果。通过实验结果比较表明，本发明采用的古代绘画虚拟修复方法能够有效地预测破损孔洞的像素值，重建出高品质的古代绘画图像，具有更好的主客观效果。
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公开(公告)号：CN112950644B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110284664.5
申请日：2021-03-17
申请人： 西北大学
IPC分类号： G06T7/10 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/045
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的新生儿大脑图像分割方法及模型构建方法，对数据集中包括双模态磁共振图像和基准图像进行预处理；预构建特征强化双模态分割网络模型FedNet，用与处理后的数据集对特征强化双模态分割网络模型FedNet进行训练，将处理后的数据集输入训练好的特征强化双模态分割网络模型FedNet中，输出分割后的二维图像；对分割后的二维图像进行重建，输出和预处理前图像大小相同的已分割的新生儿大脑磁共振图像；本发明采用双通道特征强化下采样模块，通过不同模态分别进行卷积和最大池化处理，这样充分结合了双通道输出的特征信息的多样性，本发明中提出注意上采样模块，使得分割网络能够具有注意的特征，从而提升了网络分割的精准度。
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公开(公告)号：CN114385883B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202111483200.3
申请日：2021-12-07
申请人： 西北大学
IPC分类号： G06F16/951 , G06V10/774 , G06N3/02 , G06T5/40 , G06T7/13
摘要： 本发明提供了一种在风格迁移中近似模拟皴法的轮廓增强方法，该方法采用在风格迁移中近似模拟皴法的轮廓增强模型，所述的在风格迁移中近似模拟皴法的轮廓增强模型为基于CE‑CycleGAN模型构建获得。本发明的方法开发了一个基于CycleGAN的无监督和轮廓增强的图像风格迁移框架，根据山水画的特点，关注线条，设置约束条件，突出边缘特征，实现了从风景照片到更具山水画的风格转换。在CycleGAN网络中加入梯度转换分支，设计了一种梯度引导方法，以有效引导照片到绘画中的梯度信息的风格转换。根据人眼视觉特征，有必要有选择地增强图像中的边缘信息，也就是说，要保留对比度比较大的强边缘，而不是对比度小的弱边缘。
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公开(公告)号：CN117639927A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311664330.6
申请日：2023-12-06
申请人： 西北大学
IPC分类号： H04B10/079 , H04L9/08
摘要： 本发明公开了一种自适应平衡的高带宽平衡零差探测器，包括屏蔽外壳和设置在控制电路板上的平衡控制单元、两路跨阻放大电路、两路可编程增益放大电路、两个模拟数字转换器、模拟减法器和低通滤波器，平衡控制单元接入两个模拟数字转换器，两个模拟数字转换器分别接入一路可编程增益放大电路，两路跨阻放大电路的输出端与模拟减法器的输入端并接，模拟减法器的输出端连接至低通滤波器的输入端；在不改变光路和光器件的基础上对探测器改进，实现了光路的自平衡控制，避免由于非平衡带来的过噪声对连续变量量子密钥分发系统性能造成负面影响；同时可以实现探测器的自动增益控制，避免大信号工况导致的探测器输出饱和，提高小信号工况下的探测信噪比。
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公开(公告)号：CN114741918B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202210313234.6
申请日：2022-03-28
申请人： 西北大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06T17/20 , G06F111/10
摘要： 本发明提供一种面向遗址劣化有限元分析的并行网格剖分算法，对于输入的古遗址模型，首先对模型生成粗的体网格，在粗粒度网格生成过程中，首先将模型区域分解为多个子区域，每个子区域需要传输到不同的计算核上，然后在每个计算核上生成子区域的细粒度加密网格，最后在子区域网格间进行通信，进行全局顶点编号和邻接子区域的影射区单元投影。本发明不需要花费大量时间进行合并操作，大大提升了生成满足计算需求数量的体网格的速度；不再需要对整个模型进行计算，可以很方便的在低配置计算机上对各个子区域分别进行计算。
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公开(公告)号：CN113295183B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110432316.8
申请日：2021-04-21
申请人： 西北大学
IPC分类号： G01C25/00
摘要： 本发明公开了一种激光陀螺的温度补偿方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据激光陀螺的预设温度点，获取温度传感器测量得到的当前温度数据；将当前温度数据输入预设温度补偿模型，获得预设温度补偿模型计算出的修正结果；根据修正结果，调整激光陀螺的当前输出数据。由于预设温度补偿模型是通过预先获得的预设温度点的温度数据、以及温度数据对应的激光陀螺的输出数据确定初始模型，并在初始模型满足预设条件时删除初始模型中的至少部分变量得到的，因此可对与激光陀螺的输出数据存在强线性相关性的自变量进行分析、并确定激光陀螺输出数据的无关变量，改善了预设温度补偿模型的鲁棒性及泛化能力，进而提高激光陀螺的输出精度。
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公开(公告)号：CN117152750A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311145623.3
申请日：2023-09-06
申请人： 西北大学
IPC分类号： G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/0985
摘要： 本发明公开的一种山水画语义分割模型的构建方法，具体包括采用特征提取器和DRA模块组成编码器与解码器结合形成语义分割模型；建立山水画的原始样本数据集，对其进行标注得到参照集；选取部分原始样本数据集中的山水画和与其对应的参照集中样本组成训练集，剩余相互对应的样本组成测试数据集；获取现有自然图像语义分割集，对其在语义分割模型上进行预训练，从而对语义分割模型进行调整；将训练集中原始样本输入预训练和调整后的语义分割模型中进行训练，得到一种山水画语义分割模型。本发明能够很好的区分山水画中的相似细节物并进行标注，解决了现有人工标注的费时费力和过拟合导致泛化性降低的问题。
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公开(公告)号：CN117098123A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311341010.7
申请日：2023-10-17
申请人： 西北大学
IPC分类号： H04W12/0433 , H04W4/14 , H04W12/03 , H04W12/0431 , H04B7/185 , H04L9/08
摘要： 本发明涉及量子保密通信技术领域，特别涉及一种基于量子密钥的北斗短报文加密通信系统，包括可信量子密钥管理中心和若干北斗用户端，若干北斗用户端分别与可信量子密钥管理中心通过北斗通信网络进行信息传输；该通信系统使用量子真随机数作为量子密钥，并通过北斗终端设备用于实现可信量子密钥管理中心与北斗用户端之间的量子密钥传输，有效解决量子密钥的传输问题；同时北斗用户端每次向可信密钥管理中心发送申请会话密钥时，量子密钥管理服务器更新密钥而实现一次一密；并且通过对不同北斗用户端的量子密钥存储模块中充注不同的根密钥，使得北斗用户端使用对应的根密钥对量子会话密钥的申请和发送进行加密，以保证量子会话密钥传输的安全性。
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公开(公告)号：CN115546295B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202211030694.4
申请日：2022-08-26
申请人： 西北大学
摘要： 本申请涉及一种目标6D姿态估计模型训练方法，包括：基于源域训练图像对目标6D姿态估计模型进行训练以更新目标6D姿态估计模型中的参数，得到一次训练后的模型；在一次训练后的模型中增加对抗回归器，形成迁移训练模型；基于源域训练图像和目标域训练图像对迁移训练模型进行训练以更新迁移训练模型中的参数，得到训练后的迁移训练模型；基于训练后的迁移训练模型确定最终训练后的目标6D姿态估计模型。本申请的目标6D姿态估计模型训练方法，至少具有以下有益技术效果之一：采用基础训练和迁移训练相结合的方式，在迁移训练中采用对抗回归器的方式，使得训练得到的目标6D姿态估计模型的估计性能更加准确可靠。
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