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公开(公告)号：CN106096181A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610471138.9
申请日：2016-06-23
申请人： 西安电子科技大学
CPC分类号： G06F17/5009 , G01R19/00
摘要： 本发明涉及基于随机波模型的非理想金属表面位移电流计算方法，其包括以下步骤：(1)确定非理想金属表面形貌误差信息；(2)建立非理想金属表面形貌误差模型；(3)在非理想金属表面两端接入理想电流源；(4)计算两相邻波峰之间的等效电容值；(5)计算两相邻波峰之间的等效电阻值；(6)计算两相邻波峰之间的电压值ΔU；(7)计算整个非理想表面的位移电流值。
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公开(公告)号：CN116563226A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310421560.3
申请日：2023-04-19
申请人： 西安电子科技大学广州研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于PPYoloe的配电设备目标检测方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：采集图像样本，并对所述图像样本进行标注处理；对所述图像样本进行数据增强处理；建立目标检测模型，并通过所述图像样本训练所述目标检测模型；使用所述目标检测模型计算得到端对端结果，并根据所述业务逻辑对所述端对端结果进行后处理。本方法在目标检测算法模型上使用CSPResNet网络、ESE注意力机制、CSPPAN网络和CA注意力机制的组合方式，提升了模型的平均精度，并在配电线路实际工程环境下达到更佳的泛化性和鲁棒性；还通过数据标注、数据增强以及后处理，解决了图像逻辑模糊、样本质量低、样本集场景相似的问题。
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公开(公告)号：CN106199132A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610471102.0
申请日：2016-06-23
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01R19/00
CPC分类号： G01R19/0092
摘要： 本发明涉及基于三角波模型的非理想金属表面位移电流计算方法，其包括：(1)确定非理想金属表面形貌误差信息；(2)使用三角波函数建立非理想金属表面形貌误差模型；(3)在非理想金属表面两端接入理想电流源；(4)计算两相邻波峰之间的等效电容值；(5)计算两相邻波峰之间的等效电阻值；(6)计算两相邻波峰之间的电压值；(7)计算整个非理想表面的位移电流值。
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公开(公告)号：CN103067137A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201310015456.0
申请日：2013-01-16
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于网络编码的多播重传方法，主要解决现有技术重传效率不高的问题。其实现步骤包括：源节点向目的节点广播数据分组；目的节点对接收到的信号进行译码，并向源节点反馈数据分组接收状态信息；源节点根据反馈信息生成源端分组接收状态矩阵，然后通过处理该矩阵寻找匹配分组；源节点对匹配分组进行网络编码组合，生成组合分组，并重传这些组合分组；各目的节点对接收信号进行译码，得到重传的编码组合分组，并从中恢复出各自节点的丢失分组。本发明能有效地减少丢失分组的平均重传次数，显著提高了重传效率，可用于无线多播或广播网络。
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公开(公告)号：CN116682057A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310557564.4
申请日：2023-05-17
申请人： 西安电子科技大学广州研究院
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种基于窗口自注意力机制的变电站安全隐患检测方法，属于计算机视觉目标检测技术领域，包括以下步骤：获取变电站安全隐患数据集；数据增强算子进行预处理；SwinTransformer主干网络提取特征；坐标注意力机制为特征图赋权值；特征金字塔融合不同尺度特征图信息；PPYOLOEHead进行预测并回归损失值迭代模型；将训练好的模型部署到边缘ARM机器；摄像头拍摄实际变电站工作场景回传边缘计算机；模型预测并输出监测结果。本发明通过将目标检测算法PP‑YOLOE的主干替换等改进措施，提高了对变电站安全隐患检测的总体精度与小目标识别精度，同时优化了收敛速度，提高了检测的效率。
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公开(公告)号：CN103095423B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201310055968.X
申请日：2013-01-31
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于D2D组间通信的多用户协同传输方法，主要克服了多用户进行通信时，浪费无线资源的缺点，提出了一种新的通信场景，其步骤为：(1)组内通信；(2)用户编码；(3)用户向基站发送消息；(4)基站译码；(5)基站编码；(6)基站向用户发送消息；(7)用户译码。本发明可以在不需要基站辅助的前提下进行组内通信，提高无线资源使用效率，减轻基站负担，降低系统干扰；可以在终端设备受尺寸、硬件以及复杂度限制的条件下，获取MIMO系统所带来的复用增益和分集增益，实现提高系统容量和频谱利用率的目标。
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公开(公告)号：CN103095423A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310055968.X
申请日：2013-01-31
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于D2D组间通信的多用户协同传输方法，主要克服了多用户进行通信时，浪费无线资源的缺点，提出了一种新的通信场景，其步骤为：(1)组内通信；(2)用户编码；(3)用户向基站发送消息；(4)基站译码；(5)基站编码；(6)基站向用户发送消息；(7)用户译码。本发明可以在不需要基站辅助的前提下进行组内通信，提高无线资源使用效率，减轻基站负担，降低系统干扰；可以在终端设备受尺寸、硬件以及复杂度限制的条件下，获取MIMO系统所带来的复用增益和分集增益，实现提高系统容量和频谱利用率的目标。
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公开(公告)号：CN116823750A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310709566.0
申请日：2023-06-15
申请人： 西安电子科技大学广州研究院
摘要： 本发明涉及一种变电站智能识别系统中无负样小目标检测方法，属于计算机视觉技术领域，通过变电站配电室的室内监控设备采集小型动物入侵以及漏雨积水图像，并对图像进行清洗、筛选以及使用LabelImg进行标注，构建初始训练数据集；对初始训练数据集进行预处理，使用Real‑ESRGAN处理图像分辨率、使用YOLOv7处理所述图像，并识别出图像中的物体，构建最终训练数据集；构建基于YOLOv7的改进网络，得到改进的YOLOv7模型；基于构建好的数据集训练改进的YOLOv7模型，使用训练好的权重和测试集进行测试。在变电站智能识别系统中大大提升了小目标检测的准确率，降低了数据中无负样本对于误检率的影响。
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