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公开(公告)号：CN112560967B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202011511695.1
申请日：2020-12-18
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种多源遥感图像分类方法、存储介质及计算设备，对待分类的多源遥感图像数据进行灰度压缩；将灰度压缩的多源遥感图像输入到群组注意力机制网络中；根据图像对应的地物分布参考图中已标注的信息，随机选择每类的训练样本，得到训练样本集合；初始化群组注意力机制网络的参数；从训练样本集合中选取训练样本，分批次并归一化后训练初始化后的群组注意力机制网络；重复训练步骤直至满足终止条件；利用训练好的群组注意力机制网络预测分类；输出分类图像并计算分类指标。本发明采用双重利用图像的空间相结构信息，提取更有效的特征进行分类，提高了分类精度，可用于对多源遥感图像进行特征提取和地物分类。
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公开(公告)号：CN112560966B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202011511666.5
申请日：2020-12-18
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于散射图卷积网络的极化SAR图像分类方法、介质及设备，将待分类的极化SAR影像原始数据编码成极化散射矩阵；对极化散射矩阵进行稀疏散射编码得到稀疏散射矩阵，并构造散射关系邻接矩阵；将稀疏散射矩阵拉成列向量，然后和散射关系邻接矩阵一起输入到初始化的散射图卷积神经网络中，随机选择每类的训练样本得到训练样本集合；将选取的训练样本集合分批次并归一化后与散射关系邻接矩阵一起输入到散射图卷积神经网络进行训练；得到散射图卷积神经网络的模型参数；最后利用训练好的分类器预测分类。本发明对极化SAR数据表示和学习，从而提高了分类精度，可用于对极化SAR影像散射特性进行建模和地物分类。
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公开(公告)号：CN113255788B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110603035.4
申请日：2021-05-31
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了一种基于两阶段掩码指导的生成对抗网络人脸校正方法及系统，构造并训练基于侧脸五官掩码图像生成其正脸五官掩码图像的生成对抗网络，该网络包含生成器和判别器；构造并训练基于正脸五官掩码图像指导生成正脸图像的生成对抗网络，该网络包含生成器、判别器和人脸特征提取器网络；输入侧脸图像至第一阶段网络生成正面化五官掩码图像，级联侧脸图像和生成的正面化五官掩码图像输入至第二阶段网络生成正脸图像；本发明将人脸校正划分为两阶段任务，第一阶段从侧脸五官掩码图像生成正脸五官掩码图像，第二阶段使用生成的正脸五官掩码图像指导生成正脸图像，使得生成的正脸图像在五官局部区域上能够与真实的正脸图像保持较好的一致性。
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公开(公告)号：CN115393706A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210813300.6
申请日：2022-07-11
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明涉及一种基于无监督空频表征学习融合的SAR图像变化检测方法，包括：将变化前SAR图像和变化后SAR图像生成差异图；对差异图进行层次聚类生成确定数据和待分类数据；提取第一像素块的空间域特征、频域特征信息、像素块信息；将提取到的第一空间融合特征、第一频域特征和第一像素信息特征进行拼接，得到第一拼接特征；对第一拼接特征进行分类，得到待分类数据的分类结果；将可确定数据的分类结果与待分类数据的分类结果进行融合，得到最终分类结果。该方法使用无监督方法，避免由于SAR图像变化检测没有标签无法训练的问题，同时能够有效的提取关键信息，很好的关注到主要信息，从而提供变化检测的精度，使得检测结果更加合理可信。
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公开(公告)号：CN115332333A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211010681.0
申请日：2022-08-23
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H01L29/778 , H01L29/04 , H01L29/205 , H01L21/335
摘要： 本发明公开了一种基于ScAlN/AlGaAs异质结的高电子迁移率晶体管，主要解决现有HEMT器件中异质结界面处由于极化效应较弱导致二维电子气浓度低的问题。其自下而上包括：GaAs衬底(1)、AlGaAs沟道层(2)、ScAlN势垒层(3)；该ScAlN势垒层的两端设有漏极(4)和源极(5)，中间设有栅极(6)，其漏、栅电极之间和源、栅电极之间淀积有Si3N4钝化层(7)。本发明选用AlGaAs材料作为沟道层并选用ScAlN超宽禁带材料作为势垒层，增大了ScAlN/AlGaAs异质结中的极化效应和带隙差，使整体二维电子气2DEG密度能维持在较高水平，可用来制备高频、大功率微波器件。
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公开(公告)号：CN115267712A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210764033.8
申请日：2022-06-30
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提供了一种复合高斯环境下基于AR模型的目标检测方法及装置，通过采用复合高斯模型建模杂波数据，采用AR模型对复合高斯模型中散斑分量进行建模，使得不同参考数据单元间具有时间相关性，从而得到具有时间相关的回波信号的表达式，经过后续处理建立为包含未知参数的目标检测模型，然后对未知参数进行估计；而这个过程相比于现有技术对协方差矩阵估计而需要大量的参考单元，本发明可以大大降低参考单元需求量，无论参考单元是否充足都可以保持较高的检测率，同时相较于传统不能适用于距离扩展目标，本发明对距离扩展目标适应性更高。
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公开(公告)号：CN115188820A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210806660.3
申请日：2022-07-08
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H01L29/778 , H01L29/205 , H01L21/335
摘要： 本发明公开了一种基于InN/AlGaN/GaN异质结的p沟道金属氧化物半导体场效应管及制备方法，主要解决现有p沟道MOSFET器件空穴迁移率和二维空穴气浓度低的问题。其自下而上包括：衬底层(1)、GaN缓冲层(2)、AlGaN势垒层(3)、p型层(5)、SiO2栅介质层(6)，该介质层左右两端分别设有源极(7)和漏极(8)，中间刻蚀有栅凹槽，栅凹槽处设有栅极(9)，其特征在于，AlGaN势垒层与p型层之间增设有未掺杂的InN沟道层(4)，以提升二维空穴气浓度和空穴迁移率，且p型层采用InN材料，以提升空穴迁移率，本发明提升了器件的工作频率和输出功率，可用于GaN基功率集成电路和互补逻辑电路。
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公开(公告)号：CN115036310A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210712707.X
申请日：2022-06-22
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H01L27/092 , H01L29/778 , H01L21/8252
摘要： 本发明公开了一种基于GaN/YAlN/GaN异质结的CMOS器件及其制造方法，主要解决现有GaN基CMOS载流子浓度和迁移率低的问题。其自下而上包括：衬底、缓冲层、GaN n型沟道层、YAlN势垒层、GaN p型沟道层、p‑GaN层、绝缘栅介质层，中间设有深度至n型沟道层中部的隔离槽；隔离槽右侧的p‑GaN层上设有右栅电极，且YAlN势垒层两端设有右源、漏电极，形成n型场效应管；隔离槽左侧的绝缘栅介质层上设有左栅电极，其p‑GaN层两端设有左源、漏电极，形成p型场效应管，这两个场效应管互联。本发明能提升CMOS器件载流子浓度和迁移率，提高器件工作频率和输出功率，可用于全GaN功率系统。
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公开(公告)号：CN114361013A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111387283.6
申请日：2021-11-22
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H01L21/18 , H01L29/267 , H01L29/778
摘要： 本发明涉及一种用于制作GaN HEMT的横向金刚石/GaN/金刚石衬底及制备方法，方法包括：获取两片多晶金刚石，通过抛光将多晶金刚石的其中一面抛光成光滑面；获取GaN单晶晶片，通过抛光将GaN单晶晶片的两面均抛光成光滑面，其中，GaN单晶晶片的光滑面为非极性面；利用低温键合工艺将两片多晶金刚石的光滑面分别与GaN单晶晶片的两个光滑面进行键合，以得到横向多晶金刚石/GaN/多晶金刚石衬底。本发明改善了传统GaN外延衬底的散热能力，并能提高外延GaN的质量，并进一步提高了器件的工作寿命和稳定性，从而为器件在大功率下的工作奠定了基础，可用于制作高频、大功率GaN基HEMT器件。
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公开(公告)号：CN113313039A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110618201.8
申请日：2021-05-31
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于动作知识库与集成学习的视频行为识别方法及系统，使用3D深度残差网络提取输入视频的全局特征，借助动作知识库来提取基于视觉的动作状态特征和基于语言的动作状态特征；将提取出的特征依照人体部位构建对应的图结构，构建一种多头图卷积特征融合网络来对构建的图结构进行信息融合；构建五种结构类似的弱分类器，前三个分类器输入为上述三种特征，后两个分类器输入为级联之后的特征；提出了一种动态的交叉熵损失函数，来对不同的弱分类器的结果进行集成与分类。实现对视频段中包含的动作的分类，提升了分类准确率。
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