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公开(公告)号：CN116630369A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310156686.2
申请日：2023-02-23
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开基于时空记忆网络的无人机目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，从数据集中采样图像并进行图像增强构成训练数据集；步骤2，创建基于时空记忆网络的无人机目标跟踪网络模型；步骤3，对基于时空记忆网络的无人机目标跟踪网络模型进行基于掩码重建的预训练；步骤4，对于步骤3预训练好的基于时空记忆网络无人机目标跟踪网络模型进行再训练；步骤5，将待跟踪视频输入到步骤4训练好的基于时空记忆网络的无人机目标跟踪网络模型，得到跟踪结果。该方法解决了无人机目标发生形变而导致的问题，提升了跟踪成功率和准确率。
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公开(公告)号：CN115372451A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210770125.7
申请日：2022-07-01
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01N27/623 , H01J49/06 , H01J49/26
摘要： 本发明属于离子迁移管技术领域，公开了一种声辅助聚焦的离子迁移方法、装置及离子迁移谱分析仪器，将声场产生的声辐射力与电场产生的牵引力相结合，电场提供离子轴向运动的牵引力，声场提供限制离子径向运动的约束力；径向约束的范围和强度可通过调整声波的频率、相位和幅值进行控制。所述声辅助聚焦的离子迁移方法利用超声驻波引起空气介质振动，产生声辐射力。本发明利用声波辅助离子聚焦的离子传输装置，通过简单的实现结构，用声波辅助的形式，使声驻波波节区域在离子传输装置管腔中形成约束离子运动聚焦区域；以这种方式实现离子聚焦(约束离子运动范围)的功能不需要引入复杂的电控系统，也不会对原有离子传输装置中引入额外的干扰电场。
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公开(公告)号：CN115393396B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210994127.4
申请日：2022-08-18
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开一种基于掩码预训练的无人机目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，从数据集中采样图像对并进行图像增强构成训练数据集；步骤2，创建基于掩码预训练的无人机目标跟踪网络模型；步骤3，对基于掩码预训练的无人机目标跟踪网络模型进行基于掩码重建的预训练；步骤4，对于步骤3预训练好的基于掩码预训练无人机目标跟踪网络模型，移除解码器和掩码重建任务后进行再训练；步骤5，将待跟踪视频输入到步骤4训练好的基于掩码预训练的无人机目标跟踪网络模型，得到跟踪结果。本发明能够在保持跟踪精度的同时降低模型复杂度，很好地提升跟踪(56)对比文件Kaiming He 等.Masked Autoencoders AreScalable Vision Learners.arXiv:2111.06377v3.2021,摘要，第1-6节.Zhan Tong 等.VideoMAE: MaskedAutoencoders are Data-Efficient Learnersfor Self-Supervised Video Pre-Training.arXiv:2203.12602v1.2022,摘要，第1-5节.
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公开(公告)号：CN115393396A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210994127.4
申请日：2022-08-18
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于掩码预训练的无人机目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，从数据集中采样图像对并进行图像增强构成训练数据集；步骤2，创建基于掩码预训练的无人机目标跟踪网络模型；步骤3，对基于掩码预训练的无人机目标跟踪网络模型进行基于掩码重建的预训练；步骤4，对于步骤3预训练好的基于掩码预训练无人机目标跟踪网络模型，移除解码器和掩码重建任务后进行再训练；步骤5，将待跟踪视频输入到步骤4训练好的基于掩码预训练的无人机目标跟踪网络模型，得到跟踪结果。本发明能够在保持跟踪精度的同时降低模型复杂度，很好地提升跟踪速度。
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