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[发明专利]基于文本引导的遥感图像视觉定位方法-CN202310866853.2在审
发明人：王笛;赵晓虹;王义峰;王泉;万波;田玉敏;罗雪梅;刘锦辉;赵辉;潘蓉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于文本引导的遥感图像视觉定位方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建遥感图像视觉定位网络模型：包括文本引导视觉特征生成网络、文本编码器、多模态融合网络和定位网络；初始化参数；对视觉定位网络模型进行训练；对视觉定位网络模型的参数进行更新；获取视觉定位检测结果；本发明所构建的定位网络模型使用全局文本特征在通道级别和空间级别对视觉特征的生成进行了引导，充分利用了文本特征的全局语义信息，减少了语义信息中的歧义，而且在多个阶段利用不同层次的文本特征对不同尺度的视觉特征进行引导，充分利用了文本的浅层特征与深层特征，以及不同尺度视觉特征图的空间信息，对原始特征图中不够显著的目标特征进行了补充，有效的提升了遥感图像视觉定位的精度。
基于文本引导遥感图像视觉定位方法

[发明专利]基于层次语义结构的跨模态哈希检索方法-CN202111140203.7有效
发明人：王笛;田玉敏;王义峰;张彩平;万波;罗雪梅;赵辉;潘蓉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次语义结构的跨模态哈希检索方法，其步骤为：(1)建立数据集；(2)构建图像和文本特征提取网络；(3)利用层次语义结构生成损失函数；(4)训练图像和文本特征提取网络；(5)用户用图像检索文本；(6)用户用文本检索图像。本发明通过将图像文本对标签中每层的所有类别的类哈希码扩展为对应层次的层次语义结构，将各层的层次语义结构融合到哈希码中，使得图像文本对的哈希码很大程度地保留了标签的同层与层间的关联信息，解决了现有跨模态哈希检索方法忽略层间关系导致标签信息不全面的问题和将标签信息融合到图像特征和文本特征中导致哈希码损失了部分语义信息的问题。
基于层次语义结构跨模态哈希检索方法

[发明专利]基于边界框提取和语义一致性约束的文本-行人检索方法-CN202310609087.1在审
发明人：王笛;李渊博;田玉敏;王泉;万波;罗雪梅;王义峰;赵辉;潘蓉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边界框提取和语义一致性约束的跨模态文本‑行人检索方法，包括下述步骤：提取图像细粒度边界框；提取文本细粒度名词短语；生成训练集；构建细粒度聚合网络；训练细粒度聚合网络；使用文本对行人进行检索。本发明构建了基于边界框提取和语义一致性约束的文本‑行人检索模型，利用现有的大型预训练模型(GLIP和CLIP)中的视觉语言知识，使用文本提示和GLIP精准提取识别行人身份的关键性局部特征，提高行人检索的准确度；使用CLIP提取视觉和语言特征，获取更为全面的语义表征；设计保持特征语义一致性的约束方法，减少噪声干扰，提高行人检索的稳定性。
基于边界提取语义一致性约束文本行人检索方法

[发明专利]基于GCN的方面级多模态情感分析方法-CN202310719473.6在审
发明人：王笛;田昌宁;薛洁;万波;王泉;何立火;田玉敏;罗雪梅;王义峰;赵辉 -专利权人：西安电子科技大学;中国食品发酵工业研究院有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GCN的方面级多模态情感分析方法，包括下述步骤：生成训练集；构建方面级多模态情感分析网络；训练方面级多模态情感分析网络；对方面级多模态情感极性进行分类。本发明构建了基于GCN的方面级多模态情感分析网络，利用图卷积神经网络将语法信息融入文本特征中，使得方面词能够关注到正确意见词所表达的情感信息，减少文本中噪声的影响。本发明将图像分割为图像块并与文本模态融合，构建用于融合模态的图卷积神经网络，融合相关联的图像信息，获取图像中与方面词相关的细粒度图像信息，减小图像中噪声信息的影响，有效提高情感分析的准确度。
基于 gcn 方面级多模态情感分析方法

[发明专利]基于卷积神经网络的漫画人脸识别方法-CN202010692679.0有效
发明人：王笛;田玉敏;黄珍;刘瑗;万波;杨鹏飞;赵辉;罗楠 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的漫画人脸识别方法，其步骤为：(1)生成训练集；(2)生成C‑F Loss损失函数；(3)训练Xception卷积神经网络；(4)生成识别图片集；(5)对漫画人脸图片进行识别。本发明采用Xception卷积神经网络提取特征，可以提取到更完整的漫画人脸特征获得更高的识别率，同时，本发明在交叉熵损失函数的基础上增加了Focal Loss损失函数生成一个C‑F Loss损失函数，解决了不同类中的图片数量的不平衡和图片在训练后输出对应类别名的难易程度的不平衡的问题。
基于卷积神经网络漫画识别方法

[发明专利]基于机器学习的门级网表中硬件木马定位方法-CN202310395996.X在审
发明人：王泉;黄钊;周丽榕;谢昌健;李泽宇;王骏君;刘锦辉;樊璐;刘潇;万波;李少峰;吴自力;田玉敏 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F21/71 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的门级网表中硬件木马检测与定位方法，主要解决现有技术中硬件木马定位精度与效率低，且需要理想模型作为参考的问题。其实现方案是：将样本中的集成电路划分为多个极大输出子模块，提取其特征向量构建数据集；使用交叉验证法对现有机器学习模型进行训练得到分类器；利用分类器对一个待测集成电路进行木马检测；基于逐层差异分析的木马搜索方法对检测得到的含有硬件木马的极大输出子模块进行木马定位。本发明以极大输出子模块为单位进行机器学习，显著提高了分类器的性能和对木马的检测准确率；通过对比分析极大输出子模块，提高了门级网表中木马电路的定位精度和效率，可用于集成电路门级网表设计中的硬件木马防护。
基于机器学习门级网表中硬件木马定位方法

[发明专利]基于目标重采样的单阶段三维点云目标检测方法-CN202310042194.0在审
发明人：王笛;刘帅;田玉敏;万波;王泉;何立火;罗雪梅;王义峰;安玲玲;潘蓉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-01-28 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标重采样的单阶段三维点云目标检测方法，主要解决现有技术对简单点云目标和困难点云目标关注度不平衡的问题。其实现方案是：获取点云数据并划分数据集；对训练集点云数据依次进行数据增强和目标重采样；对增强后的训练集和测试集做体素化预处理；搭建轻量化三维点云目标检测网络并对其迭代训练；使用训练好的网络对预处理后的测试集点云样本进行推理得到预测框；使用非最大值抑制过滤冗余预测框得到目标检测结果。本发明通过对简单点云目标欠采样，对难点云目标过采样的重采样，平衡了检测器对难、易两种点云目标的关注度，并使用残差连接及模型轻量化检测技术，提高了检测精度，可用于三维空间中对目标的准确识别和定位。
基于目标采样阶段三维检测方法

[发明专利]一种图像配准方法-CN202310030561.5在审
发明人： 田玉敏;宋亚思;王笛;潘蓉;吴自力;王义峰;万波;李渊博 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像配准方法，涉及计算机视觉领域，该方法可在不进行网络级联和多次插值的情况下，有效提升大位移下的图像配准精度。方法步骤包括：将固定图像和浮动图像拼接后，输入训练好的图像配准网络，利用图像配准网络学习浮动图像和固定图像的差异，输出配准图像；所述图像配准网络包括骨干网络，多卷积融合模块和空间变换层；其中：骨干网络，基于拼接的固定图像和浮动图像得到第一位移场，并基于第一位移场对浮动图像进行插值得到第一特征图；多卷积融合模块，基于第一特征图提取多尺度的位置信息并融合，得到第二位移场，再将第一位移场和第二位移场相加得到第三位移场；空间变换层，基于第三位移场对浮动图像做空间变换生成配准图像。
一种图像方法

[发明专利]基于差分多尺度多粒度特征融合的视频文本检索方法-CN202310050175.2在审
发明人：王笛;李锦峰;王泉;万波;田玉敏;刘锦辉;王义峰;罗雪梅;安玲玲;赵辉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于差分多尺度多粒度特征融合的视频文本检索方法，主要解决现有技术未充分利用视频时序特征及细粒度信息文本标注造成视频文本匹配精度低的问题，其实现方案为：获取视频帧序列及文本标注序列；构建特征提取网络并提取文本标注的全局和局部特征；将视频帧特征按时间序列差分并通过序列特征提取网络与帧特征结合得到视频的局部和全局特征；计算视频和文本标注的全局相似度和局部相似度，计算出损失函数；利用损失函数训练网络；利用训练好的网络计算视频与文本标注的相似度并排序得到检索结果。本发明能减少不同模态之间的语义鸿沟，挖掘视频模态数据中的时序信息，提升跨模态检索精度，可用于视频主题检测和视频应用的内容推荐。
基于差分多尺度粒度特征融合视频文本检索方法

[发明专利]一种虚拟机迁移方法、装置、电子设备及其存储介质-CN202010158120.X有效
发明人：赵辉;王泉;王静;万波;齐舸;田玉敏;王笛;罗楠;杨鹏飞;刘刚 -专利权人：西安电子科技大学;西安电子科技大学宁波信息技术研究院
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明公开了一种虚拟机迁移方法、装置、电子设备及其存储介质，该虚拟机迁移方法，包括：获取虚拟机的性能数据；根据所述虚拟机的性能数据构建虚拟机的分段线性性能模型；根据所述虚拟机的分段线性性能模型将所述虚拟机迁移到N台物理机中的目标物理机上，N为大于0的整数。本发明提供的虚拟机迁移方法，通过构建虚拟机的性能模型来实现虚拟机的迁移，由于考虑了虚拟机的性能，保障了虚拟机的性能，进而提高了用户体验感。
一种虚拟机迁移方法装置电子设备及其存储介质

[发明专利]一种虚拟机部署方法、装置、电子设备及其存储介质-CN202010159013.9有效
发明人：赵辉;王泉;王静;万波;齐舸;田玉敏;王笛;罗楠;杨鹏飞;刘刚 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明公开了一种虚拟机部署方法、装置、电子设备及其存储介质，该虚拟机部署方法，包括：获取虚拟机的性能数据、N台物理机的能耗数据，N为大于0的整数；根据虚拟机的性能数据构建虚拟机的分段线性性能模型；根据每台物理机的能耗数据构建每台物理机的非线性能耗模型；根据虚拟机的分段线性性能模型、每台物理机的非线性能耗模型构建每台物理机的效能比模型；根据每台物理机效能比模型将虚拟机部署在N台物理机中目标物理机上。本发明提供的虚拟机部署方法，同时考虑了物理机的能耗和虚拟机的性能，从而减少了物理机的能耗，保障了虚拟机的性能，提高了用户体验感。
一种虚拟机部署方法装置电子设备及其存储介质

[发明专利]基于预训练模型的视频文本检索方法-CN202210804157.4在审
发明人：王笛;王泉;李锦峰;万波;田玉敏;刘锦辉;王义峰;罗雪梅;安玲玲;赵辉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预训练模型的视频文本检索方法，主要解决现有方法中数据特征异质性及冗余级联造成视频文本匹配精度低的问题；方案包括：1)获取视频数据集的帧序列及文本标注切分产生的文本序列；2)采用图文预训练模型协同提取视频和文本的特征；3)将视频以块级联形式映射，同时将协同提取应用到视频的聚合阶段，以文本表征指导聚合视频帧级特征；4)加入交叉方向上的先验概率并使用分散约束损失，完成模型训练；5)利用训练好的视频文本匹配模型得到最终检索结果。本发明能够有效减少不同模态之间的语义鸿沟，充分挖掘视频模态数据中的复杂时空信息，提升跨模态检索精度。
基于训练模型视频文本检索方法

[发明专利]基于时空融合的深度伪造人脸视频定位方法-CN202110325432.X有效
发明人： 田玉敏;吴自力;王笛;蔡妍;潘蓉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空融合的深度伪造人脸视频定位方法，其步骤为：(1)构建卷积神经网络；(2)构建融合时域和空间域特征的分类网络；(3)构建分割定位任务网络；(4)构建重建任务网络；(5)构建多任务融合网络；(6)生成多任务融合损失函数；(7)生成训练集；(8)训练多任务融合网络；(9)对深度伪造人脸视频进行识别定位。本发明构建融合时域和空间域特征的分类网络提取特征，可以提取到更完整的帧内和帧间特征，获得更高的准确率，同时，本发明构建用于训练多任务融合网络的多任务融合损失函数，解决了未见攻击类别和任务单一化导致的影响泛化能力和功能完善性的问题。
基于时空融合深度伪造视频定位方法

[发明专利]一种火力轴线引出装置-CN202111661535.X在审
发明人：李哲;李国栋;王向进;张玺;田玉敏;陈池荷;张志璐;李玉海 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： F41A31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种火力轴线引出装置，包括设置在炮管内的哑铃轴，还包括设置在哑铃轴两端的哑铃端头，其中一个哑铃端头开设有丝杆孔且与延伸筒部一端连接，延伸筒部的中心轴线平行于哑铃轴的中心轴线，哑铃轴上设置有固定块，丝杆一端依次穿过延伸筒部、丝杆孔和固定块上的螺纹孔且与楔形滑块活动连接，丝杆与固定块上的螺纹孔螺纹连接，哑铃轴上设置有顶块装置，楔形滑块与顶块装置相抵，每个哑铃端头的边沿设置有卡爪。本发明可以在炮管外部通过丝杆将哑铃轴固定在炮管中，并使得哑铃轴的中心轴与火力轴线平行，再通过延伸筒部将火力轴线引出，更加方便的测量火力轴线的方位和俯仰角。
一种火力轴线引出装置

[发明专利]基于相邻框投票的单阶段三维点云目标检测方法-CN202211663148.4在审
发明人：王笛;刘帅;田玉敏;万波;王泉;何立火;罗雪梅;王义峰;安玲玲;潘蓉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相邻框投票的单阶段三维点云目标检测方法，主要解决现有技术分类置信度和定位准确度不对齐问题。其实现方案是：1)获取点云数据，并对其进行数据集划分和预处理；2)搭建三维点云目标检测网络并设置损失函数，并对其进行迭代训练；3)使用训练好的网络对测试点云样本进行推理，过滤具有低分类置信度的预测框；4)使用相邻框投票策略矫正分类置信度；6)使用非最大值抑制方法过滤冗余预测框，得到目标检测结果。本发明使用预测框的相邻框信息来矫正预测框的分类置信度，使之更接近定位准确度，能有效过滤掉低质量预测框，而保留高质量预测框，提高三维目标检测器的检测精度，可用于在三维空间对目标进行识别和定位。
基于相邻投票阶段三维目标检测方法

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