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[发明专利]基于车载内外混合现实的自动驾驶仿真方法及系统-CN202310979568.1在审
发明人：王晓甜;石钟熙;杨安东;石光明;谢雪梅;赵至夫;齐飞 -专利权人：西安电子科技大学广州研究院
申请日： 2023-08-06 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了涉及混合现实技术领域的基于车载内外混合现实的自动驾驶仿真方法及系统，在仿真测试中通过MR头显创建虚拟场景和虚拟车辆，并实时获取真实车辆的空间信息进行匹配，实现虚拟车辆与真实车辆的同步叠加。同时，利用SLAM技术定位真实车辆，控制虚拟场景与真实车辆的逆变换，完成车内外混合现实的准确叠加。并采集虚拟传感器数据。通过信息融合决策和车辆控制，实现对车辆运动的控制，继续进行下一帧的混合现实叠加。本发明通过SLAM(同步定位与地图构建)技术、特征提取与匹配技术和高精度定位技术，实现了在自动驾驶仿真密闭车载环境下对真实车辆内外虚拟物体的精确叠加，提高了虚拟物体与现实世界叠加的准确性。
基于车载内外混合现实自动驾驶仿真方法系统

[发明专利]一种物体6D姿态估计方法、装置、设备及存储介质-CN202310864222.7在审
发明人：谢雪梅;骆佳凯;李旭阳;于明轩;石光明 -专利权人：西安电子科技大学广州研究院;琶洲实验室（黄埔）
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种物体6D姿态估计方法、装置、设备及存储介质，通过将待检测图像中的目标物体根据空间结构拆解为基本几何体部件的组合，得到简化部件模型的目标图像；采用预先训练的部件检测器获取所述简化部件模型的部件检测框，将所述部件检测框间的相对几何关系构建成节点特征；采用预先训练得到的图神经网络输出所述部件检测框的邻接矩阵；将所述邻接矩阵和所述节点特征组合为结构特征，采用预设的姿态预测头输出所述结构特征对应的6D姿态。无需预先获取目标物体的三维模型，高效、低成本地实现物体6D姿态估计。
一种物体姿态估计方法装置设备存储介质

[发明专利]基于动态信息的人物交互行为识别方法-CN202011087925.6有效
发明人：谢雪梅;张晨;李启越;吴树奇;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态信息的人物交互行为识别方法，通过生成人物交互训练集并搭建人物交互行为识别网络，克服了现有技术适用性不好、对往复动作和遮挡动作有误判的问题。本发明实现的步骤是：(1)生成人物交互训练集；(2)构建视觉特征提取模块；(3)构建空间特征提取模块；(4)构建时序特征提取模块；(5)构建人物交互行为识别网络；(6)训练人物交互行为识别网络；(7)识别视频图像中的人物交互行为。本发明具有人物交互行为识别网络识别交互行为识别率高、适用性好的优点，可用于视频图像中交互行为的识别。
基于动态信息人物交互行为识别方法

[发明专利]基于深度伽马变换的自然图像增强方法-CN202110557873.2有效
发明人：董伟生;张松林;毋芳芳;石光明;谢雪梅;吴金建 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度伽马变换的自然图像增强方法。主要解决现有技术对拍摄自然图像的增强效果对比度和细节纹理差的问题。其实现方案是：1)获取现有的数据集，将其划分训练集和测试集；2)分别构造基于深度伽马变换网络中的生成网络G和鉴别网络D，设置各网络的优化目标函数；3)交替优化生成网络G和鉴别网络D这两个网络的目标函数并更新其网络参数，直到达到设定的最大迭代次数，得到训练好的生成网络G；4)将低质量自然图像输入到训练好的生成网络G中，输出增强后的高质量自然图像。本发明不仅增强了低质量自然图像全局颜色和对比度，同时也增强了图像的细节和纹理信息，可广泛用于图像美化或图像的预处理。
基于深度变换自然图像增强方法

[发明专利]一种应用于机器人交互的多模态数据处理方法-CN202111066753.9有效
发明人： 石光明;张凡;李旭阳;谢雪梅 -专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室（广州）;西安电子科技大学广州研究院
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于机器人交互的多模态数据处理方法，其中方法包括获取目标视觉信息数据，并获取目标触觉信息数据；基于多模态数据融合模型对所述目标视觉信息数据和所述目标触觉信息数据进行融合处理，得到融合后的指令信息数据，其中，所述多模态数据融合模型通过对能够反映机器人动作指令的视觉信息样本数据和触觉信息样本数据进行训练得到；识别所述指令信息数据，输出所述指令信息数据至与所述指令信息数据相关联的机器人的动作构件中。本发明实施例提供的应用于机器人交互的多模态数据处理方法，通过对视觉数据和触觉数据进行多模态的融合，提高了数据处理的精度，推进了机器人的智能化进程。
一种应用于机器人交互多模态数据处理方法

[发明专利]通信图像传输方法、电子设备及可读存储介质-CN202310851516.6在审
发明人：马帅;石光明;梁勇 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04N19/154 文献下载
摘要：本申请公开了一种通信图像传输方法、电子设备及可读存储介质，应用于通信技术领域，应用于第一终端，包括：获取待传输图像，并通过预设编码器对待传输图像进行编码得到编码特征向量；对编码特征向量进行调制处理，得到调制编码符号；将调制编码符号对应的调制时域信号传输至第二终端，其中，调制时域信号在传输至第二终端的过程中，经过待传输图像对应的传输环境信道输出为调制输出信号，以供第二终端接收调制输出信号，对调制输出信号对应的调制编码符号进行解调处理，得到解调编码符号，以及，通过预设解码器将解调编码符号对应的特征向量进行解码得到重构图像。本申请解决了传输图像质量较低的技术问题。
通信图像传输方法电子设备可读存储介质

[发明专利]一种双多域复数神经网络的雷达抗干扰智能决策方法-CN202310848136.7有效
发明人：李亚超;岑熙;顾彤;宫竹后;石光明;徐刚锋 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种双多域复数神经网络的雷达抗干扰智能决策方法，包括：设计基于干扰信号获得雷达状态矩阵的算法框架，并构建用于存储雷达状态矩阵的记忆库；构建包括估计值网络和目标值网络的双多域CD3QNs复数神经网络；基于估计值网络和目标值网络输出的均方误差构建损失函数；基于受到干扰的雷达回波数据构建训练数据对，并利用上述算法框架获得对应的雷达状态矩阵；基于损失函数利用训练数据对及其对应的雷达状态矩阵对网络进行训练，以便通过训练好的网络进行雷达抗干扰智能决策。该方法具有针对复杂有源干扰信号抗干扰决策准确率高、实时性强、性能稳定的优点，可用于雷达干扰对抗中最佳抗干扰方法的智能决策。
一种双多域复数神经网络雷达抗干扰智能决策方法

[发明专利]基于深度学习的计算光谱成像误差矫正方法-CN202310846672.3在审
发明人：牛毅;陈绘琳;马明明;李甫;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/24 文献下载
摘要：基于深度学习的计算光谱成像误差矫正方法，包括以下步骤；对成像系统获取的低分辨率光谱图像的误差进行分析和建模；搭建神经网络对低分辨率光谱图像的误差进行矫正；将矫正后的低分辨率光谱图像以及成像系统彩色相机捕获的RGB图像作为输入，通过深度学习的方法搭建图像的融合重建网络，计算光谱重构得到初步重建的目标图像；将目标图像进行成像系统的退化，并借助实际观测进行与退化的图像做约束，实现色差矫正网络、光谱融合网络的联合优化，实现光谱成像误差矫正。本发明以成像系统实际误差的可微建模为基础，建立联合观测提取，误差矫正，以及光谱重构的端到端联合优化框架，弥补当前实际系统成像质量与理论仿真质量之间的巨大差距。
基于深度学习计算光谱成像误差矫正方法

[发明专利]一种基于格点化扩散模拟的大气污染物溯源方法-CN202110426596.1有效
发明人： 石光明;杨复沫 -专利权人：四川大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于格点化扩散模拟的大气污染物溯源方法，该发明通过划定网格，整理污染物排放数据获得排放源强，扩散模拟，计算在目标区域内每个格点内的污染物浓度，获取每个网格对目标区域内任意受体点的污染物浓度贡献值并排名，识别重点管控网格。该方法可以实现任意受体点的污染物来源全空间实时解析，识别重点源区，为空气质量网格化管理提供依据。
一种基于点化扩散模拟大气污染物溯源方法

[发明专利]移动通信方法、移动通信装置及可读存储介质-CN202310767617.5在审
发明人：马帅;梁勇;石光明 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种移动通信方法、移动通信装置及可读存储介质，涉及通信技术领域，通过根据预设信号模型确定子载波信号中的通信子载波和定位子载波，基于预设信道模型和预设波束追踪算法对定位子载波进行更新，得到目标终端的目标位置，根据目标位置和预设功率分配算法对通信子载波所需的功率进行分配，得到目标终端的目标功率，依据目标位置和目标功率实现目标终端的移动通信，实现动态轨迹的目标终端的高质量移动通信。
移动通信方法装置可读存储介质

[发明专利]用于图像的端到端半监督目标检测方法、装置和可读介质-CN202310599386.1在审
发明人：程睿;石光明;张伟;李甫;牛毅;万志强 -专利权人：中国科学院微小卫星创新研究院;西安电子科技大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于图像的端到端半监督目标检测方法、装置和计算机可读介质。该方法包括对无标签数据和有标签数据分别进行采样，获得第一无标签数据和第一有标签数据；对第一无标签数据进行弱数据增强处理；对第一无标签数据进行第一强数据增强处理；对第一有标签数据进行第二强数据增强处理，记录所用到的数据处理步骤；教师模型生成表征检测目标的第一预测框，学生模型生成表征检测目标的第二预测框；将第一目标预测框和第二目标预测框统一到同一个坐标系中；在坐标系中计算学生模型的加权损失函数；根据加权损失函数对学生模型进行参数更新；以及使用指数移动平均算法对学生模型的参数进行处理，并用处理后的参数更新教师模型的参数。
用于图像端到端半监督目标检测方法装置可读介质

[发明专利]一种基于闪烁噪声的真随机数发生器及实现方法-CN202310414961.6在审
发明人：柴正;石光明;袁玺惠;何颖潼;闵泰 -专利权人：鹏城实验室;西安交通大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F7/58 文献下载
摘要：本公开揭示了一种基于闪烁噪声的真随机数发生器，包括：激励单元，用于生成激励信号；噪声单元，用于生成闪烁噪声信号；采样单元，用于生成马尔可夫模型信号，并基于马尔可夫模型信号发生跳变时对闪烁噪声信号进行采样，以生成采样信号；感测单元，用于对采样信号进行感测，并将感测到的采样信号中相邻的前采样信号和后采样信号进行差分比较，每次差分比较后输出1位随机比特，直至获得N位随机比特流，以进一步生成真随机数。本公开以闪烁噪声作为随机熵源，能够降低器件的选择性；同时，通过马尔可夫模型信号对噪声进行采样，使得获得的真随机数无需校准且有较好的无偏性。
一种基于闪烁噪声随机数发生器实现方法

[发明专利]多示例能量约束最小化的高光谱目标描述与检测方法-CN202011623082.7有效
发明人：吴金建;杨波;焦昶哲;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种多示例能量约束最小化的高光谱目标描述与检测方法，实现步骤：输入数据划分与像素光谱分包；确定能量约束最小化光谱检测响应；对不精确标记数据包建立多示例概率模型和待优化目标函数；初始化目标光谱特征描述子；使用梯度上升法迭代优化目标函数；逐像素目标检测；检测性能评价，完成高光谱目标描述与检测。本发明利用多示例学习从不精确标记的高光谱图像中自适应学习得到具有高判别能力的目标光谱特征描述子，克服了人力逐像素标注不准确、训练正负样本不均衡问题，节约成本，实现亚像素级目标特征准确描述。学习得到的目标光谱特征描述子能用于基于光谱匹配的多种高光谱亚像素检测器，实现目标高效检测。
示例能量约束最小化光谱目标描述检测方法

[发明专利]基于LCTF和岭回归光谱模型的高光谱成像系统及方法-CN202111118910.6有效
发明人：牛毅;何子聪;马明明;李甫;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于LCTF和岭回归光谱模型的高光谱成像系统及方法，旨在保证LCTF高光谱成像系统光谱分辨率的前提下，提高LCTF高光谱成像系统的光谱透过率，高光谱成像方法包括以下步骤：初始化系统参数；构建高光谱成像系统的传递矩阵；光学去噪模块对场景光进行过滤；液晶可调谐滤波器LCTF对目标光谱范围的场景光进行谱间调谐；灰度相机采集LCTF调谐后的场景光；计算控制模块获取高光谱成像系统的成像结果。
基于 lctf 回归光谱模型成像系统方法

[发明专利]一种基于随机计算原理的存内乘加计算架构芯片电路-CN202310420329.2在审
发明人：柴正;石光明;袁玺惠;简佳佳;闵泰 -专利权人：鹏城实验室;西安交通大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本公开揭示了一种基于随机计算原理的存内乘加运算架构芯片电路，包括：激励单元，用于产生激励信号；随机数发生单元，用于在所述激励信号的激励下生成具有特定占比的随机比特流；与门逻辑单元，用于对具有特定占比的随机比特流进行随机乘法运算，并输出与随机乘法结果对应概率的随机比特流；计数单元，用于对与门逻辑单元输出的随机比特流进行计数，以实现随机加法运算。本公开能够完善随机计算的加法功能，提高乘加运算的并行度和可扩展性，以较低的功耗得到准确的乘加运算结果。
一种基于随机计算原理存内乘加架构芯片电路

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