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公开(公告)号：CN118038382A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410217234.5
申请日：2024-02-28
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V20/54 , G06V10/94 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06T17/00
摘要： 基于轻量级目标检测网络的交通数字孪生系统的构建方法，包括以下步骤；步骤1：提取coco数据集中与交通相关的行人、车辆的类别；对数据集进行训练，得到目标检测模型文件；步骤2：对训练得到的目标检测模型文件进行剪枝并部署到边缘计算设备中；步骤3：针对已经部署好目标检测模型的边缘计算设备所需检测的交通场景，使用roadrunner进行数字孪生建模并导入到数字孪生平台Carla中；步骤4：部署好目标检测模型的嵌入式边缘设备通过网络将其在实际道路中所检测到的道路目标回传到Carla已经实现的交通数字孪生场景中，实现真实道路中行人与车辆的数字孪生体在场景中的实时生成。本发明具有道路目标识别速度快、识别准确率高、消耗计算资源小且利于部署的特点。
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公开(公告)号：CN114972759A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210675935.4
申请日：2022-06-15
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于分级轮廓代价函数的遥感图像语义分割方法，用于分割高分辨率遥感图像。其实现步骤为：1、生成训练集；2、构建Inception‑v3U‑Net分割网络；3、训练Inception‑v3U‑Net网络；4、预测遥感图像。本发明构建训练网络Inception‑v3U‑Net，降低计算量和参数量，提高训练效率。本发明构造分级轮廓代价函数监督网络损失，增强模型分割前景轮廓的能力，以卷积核依次膨胀后减去腐蚀的方法细化了轮廓判定范围，提高轮廓分类的准确性。同时本发明给相对轮廓距离相同的背景与前景两个方向的轮廓层级赋予两两对应且互补的超参数，以实现轮廓的精确分割。
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公开(公告)号：CN109191418B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810652850.8
申请日：2018-06-22
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于图像分析技术领域，公开了一种基于收缩自编码器特征学习的遥感图像变化检测方法，利用多时相图像生成不同尺度下的差异图像用以记录时相图中的差异信息；基于SLIC超像素分割算法对差异图像进行分割，获取具有同质地貌信息邻域特征块；选取部分分割后的小块，对尺度进行调整后作为训练样本输入到栈式收缩自编码器进行特征学习；基于自编码器提取的高阶特征重构生成新的差异图像；对新生成的差异图像利用k‑mean聚类算法实现二分类，得到检测结果。本发明可以由多尺度差异图像的生成，利用多尺度差异信息的SLIC分割，基于栈式收缩自编码器的特征学习以及特征重构再差异分析这个部分组成。
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公开(公告)号：CN113012195A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110240657.5
申请日：2021-03-04
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于光流计算的河流表面流速估计的方法和可读存储介质，河流表面流速估计的方法包括：获取N帧第一待测速河流图像；对N帧所述第一待测速河流图像进行预设处理，对应得到N帧第二待测速河流图像；根据基于尺度不变特征的金字塔分层LK光流算法得到N帧所述第二待测速河流图像的光流值；基于所述第二待测速河流图像的光流值，根据相邻两帧所述第二待测速河流图像之间特征点的欧式距离得到相邻两帧所述第二待测速河流图像的第一平均流速；根据所述第一平均流速得到河流表面的流速。本发明的方法可以减少测速投入成本且可以做到符合水文数据规范的可调节时段的不间断实时性对河流表面流速进行估计。
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公开(公告)号：CN110111300B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201910205137.3
申请日：2019-03-18
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种图像变化检测方法，包括：获取两时相图像，包括：第一图像和第二图像；利用两时相图像得到第一差异图像，并对第一差异图像训练后得到第二差异图像；利用MRF对第二差异图像分类后得到初始分类结果，其中，初始分类结果包括概率值和第一分类结果；将概率值输入一元势函数得到第一能量，将第一分类结果输入二元势函数得到第二能量，并对第一能量、第二能量求和得到总能量；利用CRF方法对总能量分割后得到第二分类结果；利用迭代法对第二分类结果循环得到最终结果。本发明对第一差异图像训练后得到第二差异图像，将第二差异图像作为MRF随机场的初始检测图像，抑制了噪声的干扰，且MRF随机场结合CRF随机场，提升了检测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN112949624A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110099933.0
申请日：2021-01-25
申请人： 西安电子科技大学 , 北京金水信息技术发展有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于水尺的水位检测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取含有水尺的待检测水域图像；输入预先训练的第一水尺检测模型，得到待检测水域图像中水尺的位置信息；利用位置信息从待检测水域图像中得到水尺图像；输入预先训练的第二水尺检测模型，得到水尺图像中各字符对应的坐标信息；利用各字符对应的坐标信息得到水位值；其中，字符包括数字；本发明用于训练第一水尺检测模型的样本水域图像是通过预先获取各种场景的水域水面和水尺模板图像进行图像融合得到的。本发明扩大了样本数据的场景，可以针对各种复杂场景的图像实现良好的目标检测效果，因此可以实现针对不同的复杂水文环境得到准确率高的水位检测结果的目的。
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公开(公告)号：CN112784753A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110093656.2
申请日：2021-01-22
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明涉及一种基于机器视觉的中小自然河流水文水位检测方法，包括：S1：对获取的水位原始视频图像进行预处理，得到预处理后的水位图像；S2：利用视觉显著性检测算法对预处理后的水位图像进行检测，得到水位图像的显著图；S3：根据水位图像的显著图对预处理后的水位图像进行分割，得到预分割图像；S4：对预分割图像进行水文尺感兴趣区的提取，得到水文尺ROI图像；S5：判断水文尺ROI图像中的水文尺是否倾斜，若是则对水文尺ROI图像进行倾斜矫正后执行步骤S6，若否则执行步骤S6；S6：对水文尺ROI图像进行水文尺边缘探测和水位线定位处理，得到后分割图像，根据后分割图像得到水位检测结果。本发明通过视觉显著性检测降低背景干扰，提高了水位检测精度。
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公开(公告)号：CN112464718A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011147652.X
申请日：2020-10-23
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于YOLO‑Terse网络的目标检测方法，包括：获取包含待检测目标的待检测图像；将待检测图像输入预先训练的YOLO‑Terse网络，根据待检测图像的特征确定待检测目标所属的类别，以及待检测目标在待检测图像中位置；其中，YOLO‑Terse网络是在YOLOv3网络基础上，采用层级和通道级剪枝，再结合知识蒸馏引导网络恢复后形成的。本发明通过对YOLOv3进行层剪枝、稀疏化训练、通道剪枝，以及知识蒸馏处理，并选取优化的处理参数，得到精简的YOLO‑Terse网络，该网络体积大幅缩小，摒除了大部分的冗余计算，基于该网络的目标检测速度得到大幅度的提升，而且能够维持检测的精度。
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公开(公告)号：CN112464717A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011145576.9
申请日：2020-10-23
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种遥感图像目标检测方法、系统、电子设备和存储介质，方法包括：获取包含待检测目标的待检测遥感图像；对待检测遥感图像进行特征提取，得到多个不同尺度的特征图；将多个不同尺度的特征图采用密集连接的方式进行特征融合，输出每个尺度的遥感图像预测结果；将每个尺度的遥感图像预测结果进行分类，输出待检测目标所属的类别及待检测目标在待检测遥感图像中位置。本发明的方案，对提取的特征图采用密集连接的方式进行特征融合，有助于提高检测的精度，有效减少特征的损失，且减少需要运算的参数量，加速预测。
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公开(公告)号：CN109921997B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910027370.7
申请日：2019-01-11
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H04L12/751 , H04L12/801 , H04L12/851 , H04L12/863 , H04L12/24
摘要： 本发明涉及一种命名数据网络缓存方法、缓存器和存储介质。本发明的命名数据网络缓存方法包括步骤：判断节点所处的状态；根据节点所处的状态和待定兴趣表获取节点对于分类兴趣包的偏好度；根据待定兴趣表获取分类数据包的当地流行度；根据偏好度和当地流行度计算获取缓存概率；将缓存概率与缓存概率阈值比较，决定是否缓存。本发明还公开了一种命名数据网络缓存器和存储介质。本发明通过判断节点的状态来利用数据包的时空特性，且在确定是否缓存数据包的时候，综合考虑用户偏好度和数据包本地流行度，缓存网络中更加有效的数据内容，得到更好的缓存空间利用率，降低数据冗余度，且提高数据命中率，降低了平均跳数和时延。
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