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公开(公告)号：CN114764564B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210465093.X
申请日：2022-04-25
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F40/284 , G06F40/253 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于融合语言学知识的方面级情感极性分类方法，包括下述步骤：(1)建立训练样本集和测试样本集；(2)搭建基于融合语言学知识的方面级情感分类模型；(3)对方面级情感极性分类模型进行迭代训练；(4)获取方面级情感极性分类结果。本发明构建了基于融合语言学知识的方面级情感极性分类网络，利用现有的SOTA模型分析并提取评论数据中所特有的语言学知识，搭建基于图神经网络和注意力机制的语言学知识融合网络，将评论数据中所蕴涵的语言学知识融入到最终的单词表示中，提高了方面级情感极性分类的准确率。
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公开(公告)号：CN115953756A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211663148.4
申请日：2022-12-23
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于相邻框投票的单阶段三维点云目标检测方法，主要解决现有技术分类置信度和定位准确度不对齐问题。其实现方案是：1)获取点云数据，并对其进行数据集划分和预处理；2)搭建三维点云目标检测网络并设置损失函数，并对其进行迭代训练；3)使用训练好的网络对测试点云样本进行推理，过滤具有低分类置信度的预测框；4)使用相邻框投票策略矫正分类置信度；6)使用非最大值抑制方法过滤冗余预测框，得到目标检测结果。本发明使用预测框的相邻框信息来矫正预测框的分类置信度，使之更接近定位准确度，能有效过滤掉低质量预测框，而保留高质量预测框，提高三维目标检测器的检测精度，可用于在三维空间对目标进行识别和定位。
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公开(公告)号：CN113222802B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110584340.3
申请日：2021-05-27
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T1/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于对抗攻击的图像水印方法。其具体步骤包括：(1)搭建神经网络；(2)生成训练集；(3)训练神经网络；(4)对载体图像进行分块；(5)对水印序列进行划分和转换；(6)利用对抗攻击生成对抗图像块得到含水印图像；(7)对含水印图像进行分块；(8)利用神经网络得到水印序列片段；(9)对水印序列片段进行拼合得到水印序列。该方法的优势是在满足水印算法不可感知性、安全性等指标的前提下，能使嵌入容量等性能随着网络模型分类能力的提升而增强，同时算法对滤波攻击、剪裁、压缩等攻击具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115033670A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210629686.5
申请日：2022-06-02
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/38 , G06F16/532 , G06F16/583 , G06K9/62 , G06V10/42 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种多粒度特征融合的跨模态图文检索方法，解决了现有跨模态检索方法不能全面提取模态数据的信息，且不能在跨模态数据间进行细粒度信息交互的技术问题，实现包括：建立图文检索数据集；图文特征提取；构建基于注意力的细粒度跨模态交互网络和多粒度特征融合网络；使用联合损失函数对交互网络和融合网络进行训练，完成图文的双向检索。本发明使用预训练模型提取特征，用特征融合网络学习更强大的特征表示，使得本发明构建的跨模态检索模型在双路编码结构下具有较高的检索效率和精度，本发明检索精度和效率高，应用于人工智能领域，如信息推荐和信息检索等。
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公开(公告)号：CN112966426A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110290307.X
申请日：2021-03-17
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F30/25 , G06F111/02
摘要： 一种基于Web平台中可视化编辑器的空间辐射效应仿真方法，其实现步骤为：在Web平台中搭建可视化编辑器，加载几何模型中性文件，对几何模型进行编辑，将编辑数据转换为参数文件和几何模型中性文件一同上传至FTP服务器并发送待仿真消息，仿真微服务接收到仿真消息后从FTP服务器中下载参数文件和几何模型中性文件，生成空间辐射效应仿真所需的仿真输入文件，并调用空间辐射效应仿真软件和仿真输入文件进行空间辐射效应仿真，最终将可靠的结果数据保存到数据库中。本发明具有易扩展和跨平台的特性，并在预处理部分可以进行空间辐射效应仿真参数设置的优点。
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公开(公告)号：CN111126360A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN202010143811.2
申请日：2020-03-04
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于无监督联合多损失模型的跨域行人重识别方法，主要解决现有无监督跨域行人重识别方法识别率低的问题。其方案是，1)获取数据集并将其分为训练集与测试集；2)对训练集进行多种预处理和扩充；3)选取残差网络作为基准网络模型，初始化网络参数，调整网络结构；4)构建目标域损失函数；5)将目标域损失函数与源域损失函数，三元组损失函数进行融合，得到总损失函数；6)利用总损失函数对残差网络进行训练，得到训练好的网络模型；7)将测试集输入到训练好的网络模型，输出识别结果。本发明提高了无监督跨域行人重识别的识别率，有效避免了过拟合情况的发生，可用于嫌疑目标查找，行人跨摄像头跟踪的智能安保。
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公开(公告)号：CN105808355B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201610139773.7
申请日：2016-03-10
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于二元线性回归方程的动态调频方法，选择二元线性回归方程作为系统负载的预测算法，并应用到Linux操作系统中的CPUFreq模块中；以系统的CPU利用率和系统可执行进程数信息，作为二元线性回归方程的两个自变量，同时将已获得的系统负载信息作为因变量，求解拟合的二元线性回归方程。根据方程，通过自变量对因变量进行预测。本发明实现了对系统负载信息地准确预测，以便根据负载信息及时地设置CPU的运行频率。本发明提高了系统频率设定的响应速度，同时省去系统负载达到稳定状态的过渡时间；同时，准确设置CPU的运行频率，可以避免系统出现性能不足和性能过剩的问题，以达到充分发挥系统性能和降低系统功耗的目的。
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公开(公告)号：CN106204638B
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201610496005.7
申请日：2016-06-29
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/246
摘要： 本发明公开一种基于尺度自适应和遮挡处理的航拍视频跟踪方法。步骤包括：对于航拍视频的每一帧输入图像，计算在当前尺度下KCF跟踪器响应函数的峰值，判断目标是否受到遮挡，若受到遮挡，就停止对跟踪器参数的更新，若没有受到遮挡，则继续进行尺度变化的探测；通过阈值限定的方法每次去计算一个大的尺度或一个小的尺度，探测出描述当前目标状态的最佳尺度，并更新当前尺度和跟踪器的参数。本发明在对航拍视频中的目标进行跟踪的过程中具有很好的鲁棒性和实时性，可以实现对航拍目标的准确持续跟踪。
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公开(公告)号：CN105183403B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201510603245.8
申请日：2015-09-21
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F3/12
摘要： 本发明公开了一种基于CUPS架构的打印管控方法，其包括的步骤为：1.设计并安装基于CUPS架构的虚拟打印机驱动。2.通过CUPS控制对虚拟打印机和物理打印机的访问。3.配置不同用户可以使用的物理打印机。4.监控用户打印操作。5.用户选择物理打印机。6.生成打印记录。7.存储打印内容并嵌入用户信息。8.通过物理打印机输出打印内容。9.完善打印记录。本发明适用于所有使用CUPS架构的操作系统，包括Unix系统、Linux操作系统、国产操作系统以及Mac系统。通过对物理打印机的访问控制实现了打印管理并通过对打印内容的处理和存储为后续的文档来源追踪和审计提供基础数据。
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公开(公告)号：CN107229929A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710237460.X
申请日：2017-04-12
申请人： 西安电子科技大学
CPC分类号： G06K9/2054 , G06K9/6256 , G06K2209/15
摘要： 本发明属于车牌定位技术领域，公开了一种基于R‑CNN的车牌定位方法，所述基于R‑CNN的车牌定位方法通过CNN网络提取车牌特征，通过RPN网络利用提取的车牌特征选择前景候选框；通过目标分类器和坐标回归器精修车牌位置；通过大量数据训练，得到在复杂的环境中定位率较高的车牌定位模型。本发明采用的基于R‑CNN车牌检测技术，具有很强的鲁棒性，可以在雾天、雨天、反光、夜晚、车牌污损、车牌倾斜等环境下检测蓝底、黄底、白底的不同规格的车牌。由于检测模型是线下训练，在线测试，所以检测速度上比传统车牌定位算法更具高效性。
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