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公开(公告)号：CN112507826B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202011364904.4
申请日：2020-11-27
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V20/70 , G06N3/084 , G06N3/04
摘要： 本发明属于生态环境变化检测技术领域，公开了一种基于非局部U‑net端到端神经网络的生态变化监测方法、终端、计算机设备及介质，输入两幅同地区不同时间的SAR图像，利用对数比算子和均值比算子分别生成对数比差异图和均值比差异图，并通过数据增强方法扩增数据作为模型的训练和测试数据集；采用非局部U‑net为主干网络，并改进CRF as RNN模块然后与非局部网络构建端到端的变化检测模型；基于上述端到端的变化检测模型，通过利用非局部U‑net网络和CRF as RNN的联合作用，获得最终的变化检测结果。本发明取得了较高的检测精度，对于研究人
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公开(公告)号：CN112633327A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011395512.4
申请日：2020-12-02
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于金属缺陷检测技术领域，公开了一种分阶段金属表面缺陷检测方法、系统、介质、设备及应用，利用VGG预训练模型提取图像第k‑1和第k层特征；取出所有训练样本的第k层特征中缺陷区域，将其中的最小特征值定为阈值T；用n*n的滑动窗口取出所有训练样本第k‑1层特征中的缺陷区域，并按行扩展成一维向量，记为正样本集，同时取出和正样本数量相当的背景区域，并按行扩展为一维向量，记为负样本集；将特征向量送入SVM，训练得到分类器。本发明规避了人工设计特征不鲁棒且耗时的难点；同时利用深层丰富的语义特征进行粗定位，利用浅层丰富的位置特征精细定位，在保证精度的情况下提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN112633078A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011391675.5
申请日：2020-12-02
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于目标跟踪技术领域，公开了一种目标跟踪自校正方法、系统、介质、设备、终端及应用，选择孪生网络跟踪算法SiamFC++作为基本跟踪算法，通过分类分支与回归分支计算搜索帧与模板帧的相似度，得到模板帧与搜索帧的深度特征相似度图；取出相似度最高的10个目标位置，计算两两之间的欧氏距离，画出距离分布直方图，根据直方图的分布规律判断跟踪是否失效；当判断出发生跟踪失效后，计算前帧目标与当前帧中候选目标间的相似度，取相似度最高的目标为校正后目标；计算跟踪结果与目标真实位置之间的误差，计算准确率，对跟踪结果进行评价。本发明利用深度学习的强大能力，提取目标的深度特征，很大程度提高跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN109784279B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910045296.1
申请日：2019-01-17
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24
摘要： 本发明属于电源故障探测技术领域，公开了一种基于多小波分析及SVM的X射线高压电源故障诊断方法；利用多小波工具对采集到的电源工作信号进行多尺度分解；对获取的多小波高频分量系数进行软阈值处理，去除信号中的噪声；计算不同尺度下高频系数的绝对值之和、能量及能量熵并归一化，然后将多种特征组合成新的特征向量；将特征向量送入训练好的SVM获得最终的诊断结果。本发明克服了单小波在电源工作信号分析中的不足，结合有较强泛化能力的SVM算法进行故障诊断，提高了故障诊断的性能，并且为实现X射线高压电源小型化、高频化和产业化提供技术支撑和理论依据。
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公开(公告)号：CN112633330B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011410671.7
申请日：2020-12-06
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06T3/4023 , G06N3/044
摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种点云分割方法、系统、介质、计算机设备、终端及应用，构建基于分层图Transformer的特征提取模块，包括基于图Transformer的特征下采样网络和特征上采样网络；搭建基于分层图Transformer的点云分割网络，使用带有权重的交叉熵损失函数，使用训练集对分层图Transformer点云分割网络进行有监督的训练，每轮训练根据损失值，调整网络参数，得到网络模型；使用训练好的网络模型对测试集中的点云进行预测，得到点云中每个点的分割结果。本发明丰富了点云的初始特征；图Transformer能够有效地提取点云邻域之间的关系；提高了点云分割的精度。
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公开(公告)号：CN112633078B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011391675.5
申请日：2020-12-02
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于目标跟踪技术领域，公开了一种目标跟踪自校正方法、系统、介质、设备、终端及应用，选择孪生网络跟踪算法SiamFC++作为基本跟踪算法，通过分类分支与回归分支计算搜索帧与模板帧的相似度，得到模板帧与搜索帧的深度特征相似度图；取出相似度最高的10个目标位置，计算两两之间的欧氏距离，画出距离分布直方图，根据直方图的分布规律判断跟踪是否失效；当判断出发生跟踪失效后，计算前帧目标与当前帧中候选目标间的相似度，取相似度最高的目标为校正后目标；计算跟踪结果与目标真实位置之间的误差，计算准确率，对跟踪结果进行评价。本发明利用深度学习的强大能力，提取目标的深度特征，很大程度提高跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN112633086B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202011427301.4
申请日：2020-12-09
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V10/143 , G06V10/26 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06T7/11 , G06T7/136
摘要： 下的行人活动监测有着重要意义。本发明属于近红外图像行人检测技术领域，公开了一种基于多任务EfficientDet的近红外行人监测方法、系统、介质、设备，利用近红外图像行人检测数据集获得不同场景下的行人活动区域分布；采用EfficientDet‑D0作为基础检测网络，利用EfficientDet‑D0的骨干网络中的P2、P3、P4和P5层构建语义分割分支对行人活动区域进行监测，通过空洞空间金字塔池化和卷积模块注意力增强分割性能；基于上述多任务行人检测模型，通过预测的行人活动区域对行人目标检测
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公开(公告)号：CN112507826A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011364904.4
申请日：2020-11-27
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于生态环境变化检测技术领域，公开了一种基于非局部U‑net端到端神经网络的生态变化监测方法、终端、计算机设备及介质，输入两幅同地区不同时间的SAR图像，利用对数比算子和均值比算子分别生成对数比差异图和均值比差异图，并通过数据增强方法扩增数据作为模型的训练和测试数据集；采用非局部U‑net为主干网络，并改进CRF as RNN模块然后与非局部网络构建端到端的变化检测模型；基于上述端到端的变化检测模型，通过利用非局部U‑net网络和CRF as RNN的联合作用，获得最终的变化检测结果。本发明取得了较高的检测精度，对于研究人类与生态环境的交互关系有着重要意义。
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公开(公告)号：CN112633327B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011395512.4
申请日：2020-12-02
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/00
摘要： 本发明属于金属缺陷检测技术领域，公开了一种分阶段金属表面缺陷检测方法、系统、介质、设备及应用，利用VGG预训练模型提取图像第k‑1和第k层特征；取出所有训练样本的第k层特征中缺陷区域，将其中的最小特征值定为阈值T；用n*n的滑动窗口取出所有训练样本第k‑1层特征中的缺陷区域，并按行扩展成一维向量，记为正样本集，同时取出和正样本数量相当的背景区域，并按行扩展为一维向量，记为负样本集；将特征向量送入SVM，训练得到分类器。本发明规避了人工设计特征不鲁棒且耗时的难点；同时利用深层丰富的语义特征进行粗定位，利用浅层丰富的位置特征精细定位，在保证精度的情况下提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN111008644B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201911046016.5
申请日：2019-10-30
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本发明属于生态环境变化检测技术领域，公开了一种基于局部动态能量函数FCN‑CRF模型的生态变化监测方法，利用输入的两时相SAR图像，生成均值比差异图和对数比差异图，并且进行数据扩增作为FCN网络的训练和测试数据集；采用FCN网络进行训练，获得二分类类标作为CRF模型的一阶势函数的输入；基于局部动态能量函数的CRF模型，实现动态求解二阶势函数的权重系数，获得最终的变化检测结果。本发明利用了SAR图像的语义变化特征、基于动态能量函数的FCN‑CRF模型可以提取更加丰富的邻域信息，有效提高了SAR图像中变化区域的检测精确，实现有效识别出关键信息，为生态环境变化监测的科学决策提供有力证据支撑。
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