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公开(公告)号：CN117217305A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311174949.9
申请日：2023-09-12
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
IPC: G06N5/02 , G06N5/04 , G06N3/092 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的知识图谱多跳推理方法，针对知识图谱推理过程中存在的智能体与环境交互信息不充分以及智能体无目的性搜索目标实体的问题。该发明含有以下步骤，1、对知识图谱进行预处理；2、构建待训练的嵌入模型并强化学习中训练智能体的网络；3、初始化模型训练参数并训练嵌入表示模型；4、初始化模型参数以及环境变量，采用强化学习方法使智能体在与环境交互过程中迭代更新策略网络；5、使用经过训练的策略网络进行推理并获取模型性能指标数据。该技术在将环境表示输入至策略网络前增加一个卷积网络用于增加交互，采用嵌入模型计算全局知识引导智能体游走至正确实体，从而提高智能体推理的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117576922A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311521980.5
申请日：2023-11-15
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于道路监控视频的高速路交通事故判定方法，解决了高速路拥挤的复杂场景下，目标检测和追踪算法容易不稳定，异常车辆判定准则较少，导致异常车辆检测不准确的问题。实现方案为：获取车道位置信息；获取车辆、行人的位置和轨迹信息；构建静止车辆字典；根据静止车辆周围出现行人判定车辆异常；根据静止车辆在应急车道静止超过一定时间判定车辆异常；根据静止车辆被绕行超过一定次数判定车辆异常；根据静止车辆出现周期性双闪判定车辆异常；在视频中可视化显示异常车辆。本发明在现有技术的基础上，引入了车道信息，融汇了更多的异常车辆判定准则，具有高普适性和可实施性，能准确检测出异常车辆，可用于高速路交通管理。
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公开(公告)号：CN117671967A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311521967.X
申请日：2023-11-15
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆绕行超车的高速公路交通事故识别方法，主要解决了现有技术在高速路拥挤的复杂场景下，不能有效检测和持续追踪到异常车辆的问题。其实现方案为：获取高速公路交通事故监控视频；对视频的每一帧进行目标检测和追踪；对静止超过设定时长的车辆进行筛选和判断，产生潜在异常区域；更新潜在异常区域被绕行超车的次数，当潜在异常区域被绕行超车达到设定的次数后，将其变更为异常区域；对潜在异常区域和异常区域进行筛选，删除假异常区域；将异常区域和静止车辆进行匹配，确定出异常车辆；根据异常车辆，在监控视频中进行可视化显示并发出警告。本发明普适性高，误检率和漏检率低，能有效检测出异常车辆，可用于高速公路管理。
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公开(公告)号：CN119255361A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411352791.4
申请日：2024-09-26
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: H04W56/00
Abstract: 本发明公开了一种面向4G FDD存量终端直连卫星的时间同步方法，首先基站推迟前导序列检测窗口的起点并扩大窗口大小，基站在扩大的窗口中接收前导序列并通过解码前导序列检测出时延的大小，基站确定时延大小后，将时延以毫秒为单位分为整数部分τi和小数部分τf，并依据小数时延是否大于0.66ms将终端划分为两种类型，由此修改基站上行帧结构，基站再根据上行帧结构确定上行子帧调度策略，即时延小数部分τf用来确定TA值，整数部分τi用来延后上行信息的接收，将该调度策略应用到后续Msg3、下行HARQ以及其他上行信息的收发中；实现了仅修改基站侧协议而不改变终端侧协议情况下，存量4G终端直连卫星，使4G通信系统支持更大的时延，同时降低了运营商和用户升级成本。
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公开(公告)号：CN116645648A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310625003.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于功率谱分析的车辆双闪检测方法，主要通过提取潜在双闪车辆历史帧信息构造车辆时间序列管道，之后将车辆时间序列管道由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，然后提取车辆时间序列管道中黄颜色像素信息作为车辆双闪信息管道，之后计算车辆双闪信息功率谱，最后比较双闪频率范围内功率谱幅值和功率谱阈值的关系，从而判定车辆是否处于双闪状态；本发明相较于传统方法，无需定位车灯轮廓区域，避免了定位误差带来的影响，本发明设置的阈值对视频场景并不敏感，对视频的道路场景适应性较强，同时本方法检测到处于双闪状态的车辆时，可以很方便地定位双闪车辆，而无需根据车灯位置重新定位双闪车辆。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116432755A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310434601.2
申请日：2023-04-21
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
IPC: G06N5/04 , G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于动态实体原型的权重网络推理方法，针对命名实体识别中存在的词嵌入的拓展数据来源少、只注重实体词的高维特征而忽略实体词本身的语义信息、上下文信息不准确和模型泛化性能不足的问题。该发明对实体识别数据集做预处理操作；设计原型提取算法，训练能够生成动态原型的模型；初始化实体识别算法的所有参数；将提取的动态实体原型部署到实体识别算法中，利用权重网络与多头注意力机制从文本与实体原型中进行迭代学习，得到训练完成的实体识别模型；使用训练完成的实体识别模型对不同数据集的实体进行预测，测试模型性能。本技术能够改善实体识别中未有效地利用语义信息、泛化性能差等问题，从而提高命名实体识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118510009B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410577512.8
申请日：2024-05-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W72/0446 , H04W4/06 , H04W84/06 , H04B7/185 , H04W72/232 , H04L5/14
Abstract: 本发明公开了一种适用于大时延移动通信场景的上行优先时分双工通信方法，包括向UE所在的小区广播包含TDD UL/DL配置信息的广播信息，以使UE根据TDD UL/DL配置信息和定时提前量调整上行数据的发送时刻并按照调整后的发送时刻来对基站向UE发送下行数据的目标时刻进行确定，使基站在目标时刻发送下行数据，由于目标时刻是根据UE调整后的上行数据发送时刻来确定的，因此在发送下行数据时应避开UE发送上行数据的时刻，优先发送上行数据，充分利用了时频资源，减少了资源占用和数据自干扰的问题，从而提高了通信效率，且实现了上行优先的时分双工通信方法。
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公开(公告)号：CN118823309A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410820473.X
申请日：2024-06-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/096 , H04B15/00
Abstract: 本发明公开了一种面向语义通信的跨域目标检测的方法及其装置，涉及无线通信技术领域，包括：获取带标签的源域图像和无标签的目标域图像，并输入至训练好的目标检测网络模型进行处理，得到源域图像语义特征和目标域图像语义特征，输入至语义特征编码器进行编码，得到源域图像语义向量和目标域图像语义向量；将源域图像语义向量和目标域图像语义向量输送至信道，语义特征解码器的接收端将带有噪声干扰的源域图像语义向量和目标域图像语义向量通过语义特征解码器恢复为源域图像语义特征和目标域图像语义特征；将恢复的源域图像语义特征和恢复的目标域图像语义特征使用对抗训练进行全局特征对齐。本发明能够提升跨域目标域检测精度。
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公开(公告)号：CN109766476B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201811616524.8
申请日：2018-12-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/783 , G06F16/75
Abstract: 本发明适用于计算机领域，提供了一种视频内容情感分析方法。所述方法包括：获取视频信息；提取所述视频信息的图像以及声音特征向量；根据所述图像特征向量以及预设的基于注意力机制建立的多个滤波器确定重要图像特征向量；根据所述重要图像特征向量、声音特征向量以及预设的基于深度神经网络建立的情感分析模型确定所述视频的情感分析结果。本发明实施例提供的视频内容情感分析方法，利用了基于注意力机制建立的多个滤波器处理所述图像特征向量以获取对情感分析结果影响较大的重要图像特征向量，有效地提高了最终情感分析结果的准确率，同时在确定重要图像特征向量的过程中，能够充分利用计算资源，有效地提高了情感分析的效率。
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公开(公告)号：CN111598855B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010377014.0
申请日：2020-05-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和迁移学习的2C设备高铁接触网吊弦缺陷检测方法，克服了现有技术中，高铁接触网吊弦缺陷检测精度有待提高的问题。该发明含有以下步骤：(1)输入拍摄的高分辨率图像；(2)将输入图像送入目标检测网络得到预测结果，用非极大值抑制算法过滤掉所有检测结果中重叠部分过大的检测框；(3)对检测出的正常部位进行坐标匹配；(4)根据匹配结果对漏检的部位进行定位；(5)利用分类网络对定位出的漏检部位进行分类；(6)输出所有异常检测结果。该技术利用深度神经网络来实现目标检测网络以及图像分类网络，能够对更准确的提取图像吊弦各部位的特征，使得本发明具有较强的学习能力以及泛化能力。
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