公开(公告)号：CN119106746A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411167466.0

申请日：2024-08-23

Applicant: 电子科技大学 ,  喀什地区电子信息产业技术研究院 ,  喀什大学

Inventor： 李晓瑜 ,  余莲会 ,  陈庚 ,  朱钦圣 ,  孙文杰 ,  尚小磊 ,  娄颜超

IPC: G06N10/60 ,  G06N10/20 ,  G06V10/74 ,  G06N3/126 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种面向图像相似度任务的量子数据集构建方法、系统、存储介质及终端，属于图像处理领域，主要包括：S1、获取原始图像数据集，并对其中的原始图像进行增强，得到增强图像；将原始图像以及增强图像组合形成二元组数据集；S2、将所述二元组数据集中的每张图像通过特定的量子编码方法转换为量子态；S3、基于每张图像的量子态进行量子线路演化，生成每张图像演化后的量子态；其中，采用进化算法来优化量子线路，筛选出最优秀的量子线路；S4、将所述最优秀的量子线路保存为QASM文件，并对每个QASM文件进行标注；S5、将每张图像对应的QASM文件以及标注文件进行存储，得到面向图像相似度任务的量子数据集。本发明通过优化量子线路的设计，使得量子线路的深度和组合通过智能进化过程进行调整，确保了算法的适应性和多样性，在处理图像数据时能够达到更高的评估精度。

公开(公告)号：CN119005861A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411082710.3

申请日：2024-08-08

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院 ,  电子科技大学

Inventor： 李晓瑜 ,  田茂杉 ,  万虎 ,  尚小磊 ,  陈勇强 ,  耿俊

IPC: G06Q10/087 ,  G06Q10/0835 ,  G06Q10/047

Abstract: 本发明涉及AGV调度技术领域，具体公开了一种多AGV分区调度系统，其中包括总控制器、区域控制器、工作站点、监控终端、AGV集成控制模块。总控制器与各分区内区域控制器有线通讯，同时与监控终端连接通讯，总控制器负责整体任务下发；区域控制器与各区域内AGV无线通讯，同时与区域内工作站点连接通讯，区域控制器负责任务的具体实现，自主分配任务优先级，获取AGV运行状态；AGV集成控制模块根据区域控制器的任务需求，负责具体任务的执行，包括自主定位导航、路径规划、取送指定货物等。本发明通过区域控制器与AGV形成分布式架构调度系统，可有效避免多AGV运作时的碰撞风险，提升任务执行效率。

公开(公告)号：CN117764238A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311820181.8

申请日：2023-12-27

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院 ,  电子科技大学

Inventor： 李晓瑜 ,  岳鲜 ,  王鹏 ,  朱钦圣 ,  吴昊 ,  张乃柏 ,  尚小磊 ,  文鹏

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/27 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于复杂图形表征的农作物病虫害预测方法、电子设备和存储介质，方法包括以下步骤：利用病虫害影响因子‑复杂图形表征模块，构建病虫害的各种影响因子之间的关系的复杂图形结构；利用基于图卷积神经网络的特征提取模块，对复杂图形结构中的影响因子进行挑选并映射后、实现图形的特征提取；利用基于循环神经网络的病虫害预测模块，将特征提取模块处理得到的图形特征构造为特征演化序列，并将特征演化序列输入至循环神经网络时间序列机器学习模型，预测未来一定时间内病虫害的发生情况，即病虫害爆发率。本发明提出了一种基于多源异构数据的创新思路，通过综合分析已知数据，能够更早地发现潜在的病虫害威胁，并迅速采取防控措施。

公开(公告)号：CN116935095A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310633927.8

申请日：2023-05-31

Applicant: 电子科技大学 ,  喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 贾慧雪 ,  李晓瑜 ,  尚小磊 ,  吴昊 ,  杨国武 ,  张仕斌

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  H04L9/00 ,  H04N1/44

Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的图像特征数据分类系统，包括相互连接的本地查询端和远程服务端；所述本地查询端包括：第一分块与特征提取模块、第一同态加密模块和第一数据传输模块；所述远程服务端包括：第二数据传输模块、特征提取模块、加权组合模块、分类比对模块、数据存储模块。在本发明中，使得远程服务端无法获取明文的待分类图像，从而实现隐私保护操作；并且，为了实现查询功能，远程服务端中存储的用于比对的加密特征采用了与搜索特征相同的计算方式得到。

公开(公告)号：CN117851396A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410127578.7

申请日：2024-01-30

Applicant: 喀什地区电子信息产业技术研究院

Inventor： 李晓瑜 ,  严忆 ,  钱星宇 ,  尚小磊 ,  文鹏 ,  吴昊

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/23 ,  G06F16/2455 ,  G06F16/25 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明公开了一种基于湖仓一体的数据编目方法及系统，属于数据管理领域，包括：建设数据湖，并将外部数据源中的数据提取到数据湖中；清洗数据湖中的原始数据；为清洗后的数据添加元数据信息并采用多级编目架构进行编目；其中，所述多级编目架构中每个目录针对特定的数据领域进行配置和管理，当外部数据源更新时，通过后台线程定时刷新拉取最新数据并更新元数据。本发明实现多源异构数据的集成、整合和编目，以提供更方便、可靠和高效的并发数据访问和分析。

公开(公告)号：CN117011832A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202311106514.0

申请日：2023-08-30

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 吴妍依 ,  朱钦圣 ,  吴昊 ,  李晓瑜 ,  尚小磊 ,  杨舜坤 ,  邓光伟

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/82 ,  G06N10/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于量子交互的单目标检测方法、系统、存储介质及终端，属于自动驾驶领域，包括：将交通道路图像分别按行和列进行幅度编码，得到行量子态和列量子态；分别将行量子态和列量子态输入到量子层中，对应得到四个行量子位和四个列量子位；分别将所述四个行量子位和四个列量子位同时输入量子交互层与三个辅助量子比特纠缠，对应得到最终的行量子态和列量子态；将最终得到的量子态输入到全连接层进行目标位置输出。本发明建立了量子神经网络与交通道路图像的联系，提出一种具有新颖交互层的量子神经网络，该网络具有最小的电路深度和可训练参数，利用三量子位交互增加了网络的表达能力和纠缠能力，提高单目标检测的精度和效率。

公开(公告)号：CN118690652A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410838074.6

申请日：2024-06-26

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 李晓瑜 ,  薛怡敏 ,  吴晓华 ,  杨舜坤 ,  尚小磊

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06N3/048 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的数字孪生方法、系统、存储介质及终端，属于数字孪生技术领域，所述方法包括以下步骤：S1、对采集的传感器数据进行异常值预测；S2、将异常值预测后的传感器数据进行自适应加权融合；S3、采用扩散模型对融合后的传感器数据进行数据扩充；S4、利用扩充后的数据进行神经网络模型的训练。本发明通过异常值检测和自适应加权融合，解决现有数字孪生系统中面临的传感器采集数据不准确问题；通过数据扩充的方式解决了训练数据不足的问题；同时利用改进的神经网络模型进行训练，使数字孪生系统更加准确、高效，这对数字孪生技术的发展具有重要意义。