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公开(公告)号：CN119418137B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510012396.X
申请日：2025-01-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06F40/126 , G06N3/0455 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于去偏变分推断提示调优的图像识别方法，属于人工智能和计算机视觉领域。本发明将CLIP作为基准框架，该基准框架包括一个图像分支、一个文本分支；本发明基于图像分支，设计一种基于风格扰动的图像编码器，获得去偏的视觉特征；基于去偏的视觉特征和文本分支，设计一种基于去偏变分推断的文本编码器，获得去偏的文本特征；并通过设计的一种基于变分推断的损失函数，将训练集数据通过基于变分推断的损失函数最小化优化模型参数，得到参数最优的模型；将测试图像数据输入参数最优的模型得到图像识别结果。本发明为数据稀缺或受限场景提供了一种通用的小样本图像识别方法，在有限数据下仍能保持较高的识别准确率和泛化性能。
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公开(公告)号：CN113437531B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110552413.0
申请日：2021-05-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种超小型化的角度不敏感的超材料吸波器，包括：若干连续周期性排列的超材料单元，超材料单元包括自上而下依次层叠设置的顶层谐振层、第一介质层、第二介质层和金属底板层，顶层谐振层包括第一金属贴片单元、薄膜电阻和4个第二金属贴片单元，第一金属贴片单元包括4个大小相等的扇环贴片，薄膜电阻包括4个大小相等的扇环薄膜电阻，第二金属贴片单元与扇环贴片一一对应连接，第一介质层内设置有若干个贯穿的金属化通孔。本发明的超小型化的角度不敏感的超材料吸波器，利用折叠形金属条带与通孔结合的设计，做到超小型化，从而抑制栅瓣的出现，降低斜入射下的双站RCS，大大提高斜入射隐身性能。
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公开(公告)号：CN113437525B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110594897.5
申请日：2021-05-28
Abstract: 本发明涉及一种超小型化的2.5D宽带吸波器，包括若干连续周期性排列的超材料单元，超材料单元包括自上而下依次层叠设置的顶层谐振层、第一介质层、第二介质层和金属底板层，顶层谐振层包括第一金属贴片单元、薄膜电阻和4个第二金属贴片单元，第一介质层的底部设置有4个第三金属贴片单元，每一个第三金属贴片单元通过金属化通孔与第二金属贴片单元对应连接。本发明的2.5D宽带吸波器，采用石墨烯薄膜代替集总电阻，便于平面集成化和批量化生产，利用折叠形金属条带与通孔结合的设计，做到结构超小型化，周期仅0.045λL，抑制了栅瓣的出现，降低斜入射下的双站RCS，提高了斜入射下的隐身性能。
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公开(公告)号：CN119230231A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411154948.2
申请日：2024-08-22
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江英洛华磁业有限公司
IPC: H01F1/057 , H01F41/02 , C22C38/14 , C22C38/12 , C22C38/06 , C22C38/16 , C22C38/08 , C22C38/04 , C22C33/04 , B22D11/06 , C21D1/00 , C21D6/00 , B22F9/04 , B22F3/04 , B22F3/10 , B22F3/24
Abstract: 本发明公开了一种高强度和高韧性的R‑T‑B稀土永磁体及其制备方法。通过协同添加Ti和Nb两种高熔点元素并调整两种元素配比，结合SC片高温热处理、不饱和吸氢和分段真空烧结，促进尺寸细小的Ti3Nb相生成的同时抑制大尺寸高熔点元素硼化物的析出，尺寸细小的Ti3Nb析出物颗粒具有更好的弥散性，均匀的分布于磁体的晶界富R相时能够有效增强磁体的晶界相，同时不会引起主相畸变，降低磁体硬度，改善磁体的强度和韧性，从而制备兼具高强度和高韧性的磁体，且提高了磁体的磁性能。
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公开(公告)号：CN119169456A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411198883.1
申请日：2024-08-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于互注意力机制和领域自适应的隧道烟火检测方法，属于深度学习技术领域。本发明通过使用基于互注意力机制和细粒度领域自适应的烟火区域定位检测方法，根据实际应用场景中存在的问题对隧道烟火进行检测，首先利用图像生成技术生成大量的仿真隧道烟火图像数据，随后通过互注意力机制度量仿真隧道烟火图像和真实隧道烟火图像特征向量的相关性并优先对齐相关性较高的特征分布，再利用细粒度领域自适应方法对齐图像级和实例级特征分布，最后实现细粒度领域自适应的隧道烟火定位检测。本发明提出的方法在进行隧道烟火检测时，能够有效地对齐仿真隧道烟火图像和真实隧道烟火图像的分布，利用仿真隧道烟火图像中的特征知识提升隧道烟火区域定位检测能力，提高准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116130972A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310102097.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于阶梯阻抗石墨烯薄膜的三维插片式吸波器，包括周期性排列的若干单元结构，每个单元结构均包括一个基底和直立于基底上的支撑基板；支撑基板的一侧附着有石墨烯薄膜；石墨烯薄膜的薄片电阻沿入射方向呈梯度变化；支撑基板采用插片式十字对称结构，以形成三维插片式吸波器。本发明提供的三维插片式吸波器采用基于阶梯阻抗石墨烯薄膜的单元结构，利用多次反射理论，通过增加截面数，减少了截面之间特性阻抗的阶跃，改善了阻抗匹配，使得吸波器在1.8GHz‑66.7GHz频带内的吸收率可达90％以上，同时在2‑21.7GHz和39.6‑57GHz两个频段吸收率可达97％以上，实现了超宽带强吸波的三维插片式吸波器。
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公开(公告)号：CN115882222A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211227852.5
申请日：2022-10-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微金属线结构的高透光率宽带透射阵天线，包括：多个透射相位相同的相移单元；每个相移单元包括：第一透明衬底、设置于第一透明衬底一侧的第二透明衬底，以及设置于第二透明衬底远离第一透明衬底的一侧的第三透明衬底；第一透明衬底、第二透明衬底和第二透明衬底之间设置有透明介质层；第一透明衬底和第三透明衬底包括条状微金属线结构，第一透明衬底的条状微金属线结构与第三透明衬底的条状微金属线结构相互正交；第二透明衬底包括半闭合圆弧状微金属线结构，以及设置于半闭合圆弧状微金属线结构形成的半闭合区域内的封闭环状微金属线结构；半闭合圆弧状微金属线结构中圆弧的长度，用于控制相移单元的透射相位。
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公开(公告)号：CN111311324B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010098124.3
申请日：2020-02-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了基于稳定神经协同过滤的用户‑商品偏好预测系统，包括数据预处理模块、与数据预处理模块连接的数据存储模块、分别与数据存储模块连接的参数控制模块、数据输出模块和预测结果生成模块，以及与参数控制模块连接的模型训练模块，预测结果生成模块分别与参数控制模块以及模型训练模块连接。基于上述系统，本发明还提供了基于稳定神经协同过滤的用户‑商品偏好预测方法。本发明旨在利用噪声模拟用户恶意攻击时的数据波动，通过引入指导模型辅助训练，对已知用户‑商品评分数据的内在统计规律进行分析，从而提供稳定准确的用户‑商品评分预测结果，为用户提供个性化、安全、可靠的金融产品推荐服务。
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公开(公告)号：CN119399453B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510000368.6
申请日：2025-01-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/77 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于多层级关系增强的弱小目标检测方法，旨在检测PCB电路板外观弱小缺陷，属于工业质检和机器视觉领域。本发明将Faster RCNN作为基准模型，包括特征提取器、候选框生成器、辅助检测器，对应的输出特征分别为图像级特征、实例级特征、类别级特征；本发明设计了一组图像级到实例级的上下文语义关系增强和实例级到实例级的视觉推理组件，并通过残差融合模块将上述组件的输出进行融合，进而输送至检测器，实现对输入图像数据表面弱小缺陷目标的检测。本发明增强了基准模型对弱小缺陷目标的表征能力，可准确检测到PCB电路板外观弱小缺陷，提升了电路板外观质量和企业生产效益。
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公开(公告)号：CN119444568A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410607645.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于路径动态选择的轻量化超分辨率网络方法，该方法属于图像处理和深度学习技术领域。本方法结合了策略网络、强化学习和超分辨率网络，有效克服了计算资源受限的边缘设备在进行高精度图像超分辨率处理时面临的挑战。通过策略网络和超分网络的卷积层，从低分辨率图像中有效提取特征，策略网络进一步根据这些特征生成优化路径，指导超分网络按此路径精确处理图像，生成高分辨率图像。本发明的核心创新在于将超分网络与路径动态选择机制结合，在不牺牲图像质量的前提下，显著提高了处理速度，实现了在计算受限环境下的高效图像处理。
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