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[发明专利]基于模板匹配和注意力机制的少样本弱小目标检测方法-CN202110796466.7有效
发明人：李甫;张伟;谢玉圣;钱若浩;牛毅;李阳;谢雪梅;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：一种基于模板匹配和注意力机制的少样本弱小目标检测方法，解决现有目标检测算法对于训练集样本数量需求大，在复杂场景下对小目标检测效果差的问题。本发明的步骤为：挑选出少量训练图片和一张模板图片；使用匹配卷积核生成网络生成匹配卷积核，使用匹配卷积核进行模板匹配；使用特征金字塔网络融合特征图；利用通道注意力模块和降噪模块串联处理特征图，增加特征图的有效通道响应；使用分类输出网络和坐标输出网络，得到检测网络预测结果，使用少量样本迭代更新网络权重。最后使用旋转矩形框对预测结果进行标注。本发明具有训练样本需求小，小目标检测效果好的优点。
基于模板匹配注意力机制样本弱小目标检测方法

[发明专利]空中飞行平台自动化无人机回收系统和方法-CN202110797588.8有效
发明人：李甫;付博勋;冯柏沄;王冲;晁伟兵;尚旭东;钱若浩;李旭超;张鹏博;冀有硕;李阳;石光明;张利剑;陈远方 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种空中飞行平台自动化无人机回收系统和方法，解决了无人机导航信号易受干扰，回收时损耗大的问题。系统的飞行控制子系统以相机和激光雷达的信息为输入，导航无人机到达平台下方，回收装置两机械臂末端合拢，夹住无人机顶端的伸缩杆，实现无人机回收。方法有设计空中飞行平台自动化无人机回收系统；系统初始化；回收中无人机自主导航；无人机在平台下进行定位和位置校准；回收装置抓取无人机。本发明在导航期间以视觉信息和激光雷达为输入，根据无人机与平台间距离选择不同的模式，减小了信号干扰。嵌有压力传感器的抓手设计，减小了回收时的损耗。应用于无人机空中回收。
空中飞行平台自动化无人机回收系统方法

[发明专利]深度学习人机互适应运动想象脑机接口系统和训练方法-CN201910768253.6有效
发明人：李甫;付博勋;钱若浩;吴昊;冀有硕;石光明;牛毅;董伟生 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G16H20/70 文献下载
摘要：本发明公开的基于深度学习的人机互适应运动想象脑机接口系统和训练方法，解决了不同使用者间效果差异大、脑电信号稳定性差的问题。系统接有脑电数据采集、数据预处理、信号变换判别网络和视觉反馈呈现模块，还包括由原始脑电数据，信号转换目标图像和类别标签组成的数据集模块。训练方法包含通用预训练、互适应反馈校准、在线使用三阶段；互适应训练含多轮人机互适应训练，每轮训练含自由练习、任务想象收集数据和机器训练。本发明训练过程采用了“人在回路”的实时反馈，让使用者在试错中习得正确而稳定的可解码运动想象方式，提升了运动想象脑机接口的性能，实现对使用者运动想象的高精度稳定分类。主要用于满足高效的脑机交互需求。
深度学习人机适应运动想象接口系统训练方法

[发明专利]情绪脑电的细粒度可视化系统和方法-CN201910438938.4有效
发明人：李甫;付博勋;石光明;冀有硕;钱若浩;牛毅 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： A61B5/378 文献下载
摘要：本发明公开了一种情绪脑电的细粒度可视化系统和方法，解决如何展示情绪脑电中细粒度信息的技术问题。系统依次连接有数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、网络训练控制模块，且表情图集提供目标图像，网络训练控制模块与条件生成对抗网络模块完成对条件生成对抗网络的训练，网络前向执行模块控制完成细粒度表情的生成。方法包含步骤：采集情绪脑电数据，脑电数据预处理，脑电特征提取，构建条件生成对抗网络，制备表情图集，训练条件生成对抗网络和得到细粒度面部表情生成结果。本发明将情绪脑电直接可视化为能直接辨识的带有细粒度信息的面部表情，用于对带有脑‑机接口的康复设备、情感机器人、VR设备等的交互增强与体验优化。
情绪细粒度可视化系统方法