公开(公告)号：CN118464812A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410534869.8

申请日：2024-04-30

申请人： 西安电子科技大学 ,  西安电子科技大学杭州研究院

发明人： 曹震 ,  张紫艺 ,  李嘉康 ,  李生田 ,  孙琦 ,  侯彪 ,  焦李成

IPC分类号： G01N21/27 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本发明提出了一种基于脉冲神经网络的水果内部品质检测方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建脉冲神经网络模型；对脉冲神经网络模型进行迭代训练；获取水果内部品质检测结果。本发明在对水果内部品质检测网络模型进行训练以及获取水果内部品质检测结果的过程中，脉冲神经网络中的特征提取模块利用卷积对电压脉冲序列进行特征提取，脉冲神经元层对线性预测结果进行脉冲激活实现非线性拟合，避免了现有技术采用单一的多元线性回归模型拟合能力弱的缺点。同时脉冲神经网络利用对输入脉冲序列进行多个时间步长的处理，轻微噪声对其检测结果影响小，对于电压信号具有更强的抗干扰能力和鲁棒性，有效提高了检测精度。

公开(公告)号：CN103218405A

公开(公告)日：2013-07-24

申请号：CN201310090096.0

申请日：2013-03-20

申请人： 西安电子科技大学 ,  西安电子科技大学昆山创新研究院

发明人： 王爽 ,  焦李成 ,  刘婷婷 ,  李鹏 ,  侯彪 ,  刘芳

IPC分类号： G06F17/30

摘要： 本发明公开了一种基于维数约简的集成迁移文本分类方法，包括步骤：1.入源域文本数据和目标域文本数据，进行预处理，将文本数据转化为单词向量形式；2.标记的源域数据集进行Boostrap随机采样遍，获取相应的个源域子集，再别与目标域测试样本组合成新的数据子集；3.个新的数据子集进行SVD分解并降维，投影到低维空间；4.低维空间中，采用近邻分类器作为基本分类器，由降维后的源域样本预测目标域测试样本的标签,每个测试样本得到个预测标签；5.多数投票的集成方式，得到测试文本数据的最终预测标签。本发明利用过期的源域样本对目标域文本分类，经维数约简后集成，大大提高了分类的正确率，并减少分类时间，降低分类复杂度。

公开(公告)号：CN118486732A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410679734.0

申请日：2024-05-29

申请人： 西安电子科技大学 ,  西安电子科技大学杭州研究院

发明人： 曹震 ,  彭乔巍 ,  杨世卿 ,  郭磊 ,  侯彪 ,  焦李成 ,  杨银堂

IPC分类号： H01L29/78 ,  H01L29/167 ,  H01L29/06 ,  H01L21/336

摘要： 本发明公开一种基于SiGe材料的SJ‑VDMOS及其制备方法，该集成式器件包括源极，栅绝缘层，半绝缘多晶硅层，栅电极，绝缘体，漏电极，衬底漏区，外延层N型漂移区，外延层P型漂移区，基区，沟道衬底接触，源区。通过在外延层P型漂移区中引入锗硅材料，利用锗原子在硅晶格中产生的内部应力来优化电子的迁移率。使得该场效应管控制电流导通的效率更高能耗更低。由于引入的锗硅扩展了器件的工作温度范围，提高了热导率，可适用于高功率、高温工作环境。本发明的制备工艺由于场效应管引入的锗硅材料可以利用现有的硅基工艺平台制备，硅锗技术与现有的集成电路工艺兼容性良好，在不改变现有生产线的情况下，实现技术的升级和转换。

公开(公告)号：CN118395214A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410579866.6

申请日：2024-05-11

申请人： 西安电子科技大学 ,  西安电子科技大学杭州研究院

发明人： 曹震 ,  马钏烽 ,  刘橘 ,  郭磊 ,  彭乔巍 ,  侯彪 ,  李卫斌 ,  焦李成

IPC分类号： G06F18/23 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N3/06

摘要： 本发明公开了一种基于SOM‑SNN和Spiking‑SOM算法的事件流聚类方法，主要解决现有技术难以有效利用事件流中的历史脉冲信息和脉冲达到顺序信息造成的聚类速度慢、聚类效果差的问题。本发明构建的SOM‑SNN网络包含一层记忆层，将事件流中离散的脉冲转换为信息向量并存储，在每个时间窗口不断更新与累加。本发明提出的Spiking‑SOM算法通过空间相似度与分布相似度计算事件流脉冲信息与网络权值之间的相似性，分布相似度利用了事件流中脉冲到达的顺序信息。本发明有效利用了事件流中的历史脉冲信息和脉冲到达的顺序信息，以更快的速度实现了更好的事件流聚类效果。

公开(公告)号：CN118861342A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410860293.4

申请日：2024-06-28

申请人： 航天东方红卫星有限公司 ,  西安电子科技大学

发明人： 杨志 ,  刘宇航 ,  王丹丹 ,  杨钦宁 ,  侯彪 ,  邬子同

IPC分类号： G06F16/55 ,  G06F16/535 ,  G06F16/9535

摘要： 本发明涉及一种基于用户画像的卫星遥感图像智能推送方法及系统：构建面向遥感应用的用户画像，是对目标用户信息进行抽象提炼出来的具有高度概括的标签，采用用户特征码进行标记；构建面向遥感应用的场景类型，是对卫星遥感图像进行场景分类的标签，采用场景分类码进行标记；对卫星遥感图像先进行场景分类得到类别信息和置信度，再进行语义信息提取得到场景语义信息；根据置信度对卫星遥感图像的类别信息进行筛选，根据匹配规则模板将筛选得到的类别信息匹配对应用户画像的用户特征码，将卫星遥感图像和场景语义信息推送给该用户特征码对应的目标用户。大幅度提高了遥感图像定向推送的时间和效率，缩短了应急响应系统流程的时间。

公开(公告)号：CN118840669A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410848960.7

申请日：2024-06-27

申请人： 航天东方红卫星有限公司 ,  西安电子科技大学

发明人： 杨志 ,  刘宇航 ,  佘玉成 ,  杨钦宁 ,  侯彪 ,  邬子同

IPC分类号： G06V20/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明涉及一种基于智能解译的卫星遥感图像语义信息生成方法，包括：对卫星遥感图像进行图像预处理；采用要素特征提取子网络和语义分割子网络提取图像特征和语义分割结果，结合目标检测与识别模块实现灾情检测识别，得到包括灾情类型、等级、位置信息的灾情检测识别结果；建立灾情种类和场景要素的启发式知识信息库，作为生成语义信息的先验规则对灾情和场景要素进行整合关联，得到灾情语义信息，根据灾情语义信息对图像区域进行划分，并划分图像区域优先级和图像区域中灾情优先级用于确定语义信息优先级，根据语义信息优先级顺序输出灾情语义信息。本发明具备智能性和自主性，大幅提升应急响应系统的效率。

公开(公告)号：CN115082674B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202210816612.2

申请日：2022-07-12

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 朱虎明 ,  李佳昌 ,  杨贵鹏 ,  惠少雄 ,  王光磊 ,  王金成 ,  田小林 ,  侯彪

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

摘要： 本发明提出了一种基于注意力机制的多模态数据融合三维目标检测方法，实现步骤为：建立训练和测试样本集并对数据进行预处理；构建基于注意力机制的多模态数据融合三维目标检测网络；定义基于注意力机制的多模态数据融合三维目标检测网络的损失函数；对网络模型进行迭代训练；获取三维目标的检测结果。本发明利用特征学习网络，初步提取出一些候选区域，然后将候选区域中的点云数据、点的位置特征以及对应的图像信息进行了融合，充分利用了点云的规则化空间位置信息、点特征的精细化空间结构信息和图像的语义信息，减小了误差累积，进而提高了局部空间出现多个目标时的检测精度。

公开(公告)号：CN114612937B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202210253062.8

申请日：2022-03-15

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 缑水平 ,  项佳军 ,  李睿敏 ,  任海洋 ,  侯彪 ,  郭璋 ,  白苑宁 ,  任子豪

IPC分类号： G06V40/10 ,  G06V10/46 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

摘要： 本发明公开了一种基于单模态增强的红外与可见光融合行人检测方法，主要解决现有方法中单模态特征提取支路对特征表达能力差的问题。其方案为：1)对现有公开KAIST数据集进行筛选与处理，获得处理后的训练集与测试集；2)构建基于单模态增强的红外与可见光融合行人检测网络W；3)构建行人检测网络W的总体损失Loss；4)用训练集对基于单模态增强的红外与可见光融合行人检测网络W进行训练，通过损失Loss更新网络W中的参数，得到训练好的行人检测网络W′；5)将测试集的图像输入到训练好的行人检测网络W′，得到最终检测结果。本发明提高了行人目标的检测精度与检测速度，可用于无人驾驶，视频跟踪。

公开(公告)号：CN118229732A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410328961.9

申请日：2024-03-21

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 古晶 ,  董天雨 ,  翟得胜 ,  万家振 ,  孙恒 ,  侯彪 ,  毛莎莎 ,  冯婕 ,  杨淑媛 ,  刘芳 ,  焦李成

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/771 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

摘要： 一种基于对比学习的视频目标跟踪系统及方法，系统包括：特征提取模块、对比学习头、跟踪头、动态模板更新模块和损失函数计算模块；方法包括：将搜索帧、模板和动态模板图像输入特征提取模块中，得到输出搜索帧对比特征、模板对比特征、输出搜索帧特征；将搜索帧对比特征和模板对比特征均输入对比学习头中进行特征映射，将搜索帧特征输入跟踪头中，输出目标包围框，将特征映射结果进行对比学习损失函数计算，对目标包围框进行分类损失和回归损失函数计算，得到对比学习、分类损失和回归损失函数损失值再进行加和得到总损失值，利用总损失值进行反向传播；将当前搜索帧置信度用于动态模板更新模块的更新；本发明具有跟踪精度高和适应范围广的优点。

公开(公告)号：CN117079071A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310977804.6

申请日：2023-08-04

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 汪浩然 ,  任仲乐 ,  侯彪 ,  王凯 ,  宁家伟 ,  任博 ,  杨晨 ,  焦李成

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06V10/46 ,  G06V10/52 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

摘要： 一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法、系统、设备及介质，方法包括：数据采集、数据增强、网络训练、结果预测和性能评估；系统、设备及介质：用于实现一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法；本发明通过使用多尺度特征提取的方法，并加以适合SAR影像农田语义分割的数据增强策略，解决了训练样本少、标注质量低等问题，提升了模型在有监督下农田提取的性能以及其泛化性能。