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公开(公告)号：CN110602487A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910843031.6
申请日：2019-09-06
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司 , 西安电子科技大学
IPC分类号： H04N17/00 , H04N21/234 , H04N21/44
摘要： 本发明属于视频质量检测技术领域，具体涉及一种基于TSN网络的视频画面抖动检测方法，包括步骤：基于TSN网络结构，利用TVL1光流算法提取正常光流场和扭曲光流场；将所述正常光流场和扭曲光流场输入到TSN网络中；通过TSN网络判断视频是否抖动，并输出抖动的帧号。基于TSN网络的视频抖动检测，可以克服传统算法不能适应环境变化和长时间范围的视频检测，还可以在减少计算量大小的同时保持非常高的检测性能；TSN网络中提出的扭曲光流能够抑制视频中人物或其他事物运动的干扰，从而进一步使得检测抖动更加精准。
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公开(公告)号：CN110602487B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910843031.6
申请日：2019-09-06
申请人： 高新兴科技集团股份有限公司 , 西安电子科技大学
IPC分类号： H04N17/00 , H04N21/234 , H04N21/44
摘要： 本发明属于视频质量检测技术领域，具体涉及一种基于TSN网络的视频画面抖动检测方法，包括步骤：基于TSN网络结构，利用TVL1光流算法提取正常光流场和扭曲光流场；将所述正常光流场和扭曲光流场输入到TSN网络中；通过TSN网络判断视频是否抖动，并输出抖动的帧号。基于TSN网络的视频抖动检测，可以克服传统算法不能适应环境变化和长时间范围的视频检测，还可以在减少计算量大小的同时保持非常高的检测性能；TSN网络中提出的扭曲光流能够抑制视频中人物或其他事物运动的干扰，从而进一步使得检测抖动更加精准。
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公开(公告)号：CN113707712B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110996238.4
申请日：2021-08-27
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H01L29/06 , H01L29/08 , H01L29/778 , H01L21/335
摘要： 本发明提出一种高耐压硅基氮化镓功率半导体器件及其制作方法，旨在有效降低器件漏边缘的高峰电场并改善漏端下方衬底中分布不均匀的电场，提高氮化镓器件的耐压特性。在器件台面刻蚀的过程中，在漏端和源端同时形成一定深度的沟槽，在沟槽中通过填充高K介质材料，将漏端的高K介质与漏电极短接。在器件关断时，通过高K介质材料的反极化作用有效降低器件漏端的高峰电场，同时通过高K介质的电场调制作用有效改善器件的纵向电场分布，达到显著提升硅基AlGaN/GaN器件击穿电压的目的。相比传统的硅基AlGaN/GaN器件结构和采用肖特基‑欧姆混合接触漏极的硅基AlGaN/GaN器件结构，击穿电压分别提升了79.43％和46.81％，促进了硅基AlGaN/GaN器件在高耐压功率集成电路中的应用。
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公开(公告)号：CN111870279B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010763494.4
申请日：2020-07-31
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种超声图像左室心肌的分割方法、系统及应用，获取超声数据，将数据分为训练集、验证集和测试集并标记；增强训练集样本多样性，截取左室心肌大致区域，对数据做直方图均衡化、归一化操作；使用Pytorch实现分割网络，保存在验证集上性能最好的模型；基于分割的结果，测量厚度。本发明基于卷积神经网络的超声图像左室心肌的分割方法，能够自动的分割舒张末期的左室心肌，并在网络中加入左室心肌的形状信息辅助网络学习，提出的混合损失函数分别从3个角度进行优化，学习的时候进一步加强边界信息；基于分割的结果能自动的测量厚度，整个过程无需任何后处理。
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公开(公告)号：CN106130603B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610435806.2
申请日：2016-06-17
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H04B1/7075
摘要： 本发明提出了一种高增益扩频实时捕获的装置及方法，用于解决现有技术存在的在低信噪比下隐蔽通信或突发通信中的实时捕获资源消耗过大和高增益高速率时不能实现的技术问题，捕获装置包括移位寄存器、解扩模块、多个RAM、顺序调整模块、符号调整模块、并行FFT运算及取模值模块、选择最大值模块、第一伪码PN1码片同步判决模块、频偏纠正模块和同步确认模块；捕获方法包括：产生发射同步信息和同步确认信息；对接收信息样点进行一次解扩；存储一次解扩值再并行输出；对并行输出的一次解扩值进行顺序和符号调整；再进行并行FFT及求模运算；并根据并行FFT输出模值的最大模值来控制同步确认；根据同步确认的结果判断是否捕获完成。
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公开(公告)号：CN111870279A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010763494.4
申请日：2020-07-31
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种超声图像左室心肌的分割方法、系统及应用，获取超声数据，将数据分为训练集、验证集和测试集并标记；增强训练集样本多样性，截取左室心肌大致区域，对数据做直方图均衡化、归一化操作；使用Pytorch实现分割网络，保存在验证集上性能最好的模型；基于分割的结果，测量厚度。本发明基于卷积神经网络的超声图像左室心肌的分割方法，能够自动的分割舒张末期的左室心肌，并在网络中加入左室心肌的形状信息辅助网络学习，提出的混合损失函数分别从3个角度进行优化，学习的时候进一步加强边界信息；基于分割的结果能自动的测量厚度，整个过程无需任何后处理。
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公开(公告)号：CN105844637B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201610168000.1
申请日：2016-03-23
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于非局部CV模型的SAR图像变化检测方法，实现步骤包括：(1)输入同一区域不同时间的两幅SAR图像构造差异图；(2)在差异图上做矩形轮廓曲线，初始化水平集函数；(3)计算内部区域的灰度均值和外部区域的灰度均值；(4)构建基于非邻域和基于区域信息的总能量函数E；(5)通过梯度下降法最小化E更新水平集函数φ，获得新的水平集函数φn+1，用其对差异图X进行分割；(6)判断当前的φn+1能否使总能量函数E达到最小值，如果能，停止迭代，输出最终的变化检测结果；否则，返回步骤3。本发明的方法对于差异位置更加敏感，对于初始化和图像质量的鲁棒性有明显增强。
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公开(公告)号：CN105046241B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201510512212.2
申请日：2015-08-19
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于RBM模型的目标级遥感图像变化检测方法，主要针对已有变化检测方法的不足，将受限波尔兹曼机RBM与目标级遥感图像变化检测结合起来，应用到遥感图像变化检测。其实现步骤是：(1)输入两幅遥感图像的灰度矩阵；(2)模糊聚类得到两幅遥感图像分割后的灰度矩阵；(3)构造待检测的对数比值差异灰度矩阵；(4)对对数比值差异灰度矩阵预分类；(5)选取训练样本；(6)训练受限波尔兹曼机RBM；(7)输出变化检测结果。本发明降低了对遥感图像配准精度的依赖性，具有良好的抗噪性，并提高了遥感图像变化检测的正确率和分类精度。
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公开(公告)号：CN107169983A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710238240.9
申请日：2017-04-13
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/136
摘要： 本发明公开了一种基于交叉变异人工鱼群算法的多阈值图像分割方法，主要解决现有技术分割后的图像信息丢失严重的问题。其实现步骤为：1.输入图像并获取所有图像像素点处像素灰度值；2.选取c个阈值将图像分割成c+1类；3.生成n个人工鱼，每个人工鱼为1×c维向量，代表一组阈值可能解；4.以kapur最大熵准则制定的适应度函数为目标，并搜索适应度函数的最大值；5.利用搜索到的适应度最大值对应的一组阈值可能解进行图像分割，将灰度值为同一区间的像素点归为一类，输出分割后的图像。本发明有效的提高了人工鱼群算法在优化过程中的寻优精度，进一步与多阈值图像分割结合，提高了图像分割的效果，可用于计算机视觉分析中。
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公开(公告)号：CN106130603A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610435806.2
申请日：2016-06-17
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H04B1/7075
CPC分类号： H04B1/7075
摘要： 本发明提出了一种高增益扩频实时捕获的装置及方法，用于解决现有技术存在的在低信噪比下隐蔽通信或突发通信中的实时捕获资源消耗过大和高增益高速率时不能实现的技术问题，捕获装置包括移位寄存器、解扩模块、多个RAM、顺序调整模块、符号调整模块、并行FFT运算及取模值模块、选择最大值模块、第一伪码PN1码片同步判决模块、频偏纠正模块和同步确认模块；捕获方法包括：产生发射同步信息和同步确认信息；对接收信息样点进行一次解扩；存储一次解扩值再并行输出；对并行输出的一次解扩值进行顺序和符号调整；再进行并行FFT及求模运算；并根据并行FFT输出模值的最大模值来控制同步确认；根据同步确认的结果判断是否捕获完成。
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