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公开(公告)号：CN116342809A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310307102.7
申请日：2023-03-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 基于力导向与曲面插值的关系网络3D可视化方法、系统、设备及介质，其方法为：融合节点特征指标与力导向平面布局，优化力导向布局算法，分别对节点间的斥力与引力进行计算，快速达到收敛状态；通过3D曲面插值算法，计算生成复合曲面；通过密集网格的方式绘制生成网格曲面，网格曲面拟合计算生成复合曲面；体现节点间呈现的社区关系以及分布；其系统、设备及介质能够实现基于力导向与曲面插值的关系网络3D可视化方法；具有计算效率高，能够直观地从图像中分析出数据的社群以及分布特征，且图像生成参数简单可控的优点。
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公开(公告)号：CN116109006A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310215625.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q40/04 , G06F16/215 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 一种股票长期趋势预测方法、系统、设备及介质，其方法为，获取的股票交易数据，通过CEEMDAN方法对各股票交易数据分别分解并噪声剔除；使用线性化注意力算法FAVOR+对Informer模型进行优化得到Linear Informer模型；训练优化后的模型；最后通过训练好的模型对去噪后的股票交易数据进行预测；其系统、介质和介质能够基于股票长期趋势预测方法，实现高效稳定的股票长期趋势预测且随着预测天数的增加，预测结果能更贴近真实值。
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公开(公告)号：CN119851136A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510042776.8
申请日：2025-01-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于非对称型神经网络的高分辨率遥感影像道路网络提取方法、系统、设备及介质，其方法是：首先获取待训练高分辨率道路遥感影像数据并进行预处理；其次通过多层预训练模型ResNet34对预处理后的道路影像数据利用编码器逐步获取道路的两层低级特征和高级特征；将编码器提取到的道路高级特征输入到高级特征优化模块AFOM对其进行优化和增强，并去除冗余特征，得到优化后的道路高级特征；最后利用解码器优化并融合道路的两层低级特征和优化后的道路高级特征，获得优化的整体模型，用损失函数softDice和BCE的综合表示优化的整体模型，通过恢复图像分辨率，最终输出提取的道路网络图；系统、设备及介质，基于非对称型神经网络的高分辨率遥感影像道路网络提取方法，对高分辨率遥感影像中的道路进行识别分割；本发明具有精确度高和鲁棒性好的优点。
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公开(公告)号：CN114639117B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210244393.5
申请日：2022-03-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种跨境特定行人追踪方法和装置，该方法获取多张特定行人的图像，通过提取图像中行人的骨架信息来判断该行人的姿态供行人重识别模型定位特定行人；当在视频中确定所追踪对象时，启用跟踪模型进行追踪，根据跟踪模型中所设阈值判断对象是否离开相机或被遮挡，从而有效进行精确追踪。在对象离开所有监控区域后，根据在所有视频中所获得的目标像素坐标，绘制目标在整个区域的轨迹图。实现了跨境特定行人追踪，通过行人姿态判别网络提升了行人重识别准确度，利用行人行走方向和位置解决了行人被遮挡问题，从而提升了追踪准确性和效率，设计轨迹融合策略，从而实现多摄像头下同一行人目标空间精定位。
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公开(公告)号：CN118397273A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410500141.3
申请日：2024-04-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边界感知的多尺度共享网络的息肉图像分割方法，包括：构建边界感知的多尺度共享网络；将训练息肉图像输入边界感知的多尺度共享网络，以对边界感知的多尺度共享网络进行训练；将待分割息肉图像输入至训练完成的边界感知的多尺度共享网络，得到待分割息肉图像的分割结果。本发明方法利用提出的边界感知的多尺度共享网络对待分割息肉图像进行分割，在进行息肉图像分割时，在考虑不同级别特征对网络产生的影响的同时充分增强边界细节以准确分割息肉，综合考虑分层特征在网络中的贡献，获取全局信息生成特征图作为后续步骤的初始引导，对多方息肉特征信息以及息肉边界的上下文信息进行充分捕获以提高分割性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118278462A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410450478.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T17/00
Abstract: 一种生成三维全息图的神经网络方法、系统及设备，其方法基于改进的Holo‑U2Net网络构建两层嵌套的U型结构，外层U型结构包含11个残差U型模块RSU，内层U型结构残差U型模块RSU，用于提取多尺度特征，高频特征；外层U型结构，让网络更深并融合来自瓶颈层残差U型模块RSU与编码阶段各个残差U型模块RSU输出特征图；网络提取块内多尺度特征并聚合块间多级特征，具备更强的拟合能力与生成高质量全息图的能力；轻量化里叶卷积模块在残差U型模块RSU的实现中，包含卷积、批标准化、线性整流函数，并加入获取傅里叶域的特征信息，进一步提升Holo‑U2Net网络生成高质量全息图的能力；其系统和设备能够基于所述生成三维全息图的神经网络方法，生成高质量三维全息图；具有生成图像质量高，耗时短，内存消耗低的优点。
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公开(公告)号：CN116311495A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310070774.0
申请日：2023-01-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于视频输入的双流全局‑局部动作识别方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采集内容为单个识别对象行为的视频输入，使用识别对象关键点识别方法提取识别对象特征关键点，并选取其中关键点在识别对象行为视频中进行逐帧裁剪，得到多个对应区域的局部图像；对识别对象局部图像组成的多个局部视频输入和全局视频输入进行数据预处理工作；分别使用局部视频和原始视频输入网络，训练局部特征提取模块和全局特征提取模块；加入局部特征增强模块和结果融合结构协同训练，得到全局‑局部动作识别模型；进行动作识别；所述系统、设备及介质用于实现多局部提取的双流全局‑局部动作识别方法；本发明操作简单、能够提高整体双流全局‑局部动作识别方法得到的动作识别预测结果的效果。
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公开(公告)号：CN105005966A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510023351.9
申请日：2015-01-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于黄霾物理特性的单幅图像去霾算法，属于图像处理领域。所述发明包括获取待处理图像，确定待处理图像中的天空区域，在天空区域中确定大气光点，确定待处理图像中色彩通道的比值，根据待处理通道中色彩通道的比值，确定待处理图像的传输图，结合黄霾的物理特性调节传输图的饱和度，生成调节后的图像。本发明相对于现有技术中将雾和霾统一处理的方式，能够将图像调节至更接近真实的色彩，从而恢复图像原有的亮度和饱和度。
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公开(公告)号：CN114564104B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210145445.3
申请日：2022-02-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频中动态手势控制的会议演示系统，由实时视频采集模块、连续手势分割模块、视频多尺度去冗余模块、手势识别模块、会议演示系统响应模块组成。其中实时视频采集模块用于不间断获取实时视频流数据；连续手势分割模块用于对视频流中连续的手势进行拆分处理；视频重去冗余模块用于对单一手势视频片段进行去冗余区处理；手势识别模块用于对接收到的独立的单一手势视频进行识别；会议演示系统响应模块将手势信号转化为会议系统的控制指令，通过调用相应的指令函数实现会议演示系统的打开、放映和翻页控制。该系统使得演示者摆脱了鼠标、键盘、翻页笔的限制，增强了会议演示的互动性，提高了演示过程的流畅性。
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公开(公告)号：CN117935360A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410100299.1
申请日：2024-01-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于隐空间桥梁机制的手语生成方法、系统、设备及介质，方法包括，提取手语关键点并进行数据预处理，获取手语关键点序列的隐空间表征，并通过隐空间表征重构手语关键点序列，对手语重构网络SLAE进行训练，获取手语注解序列、音频序列与目标手语姿态序列作训练样本，对手语注解序列与音频序列特征融合进行隐空间建模，结合不同模态数据来预测手语关键点序列的隐空间表征；引入物理感知损失函数协同训练手语重构网络和手语隐空间预测网络，预测手语关键点序列隐空间表征并利用手语重构网络合成手语视频；系统、设备及介质，用于实现一种基于隐空间桥梁机制的手语生成方法；本发明得到的手部动作的精准度提高、生成结果的流畅、生成结果语义信息高。
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