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[发明专利]一种半监督SAR目标识别方法-CN202110378654.8有效
发明人： 张新征;伍志林 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种半监督SAR目标识别方法，包括：S1、获取原始训练集；S2、对原始训练集进行方位角扩充，得到扩充训练集；S3、利用扩充训练集训练CWGAN‑GP；S4、利用训练后的CWGAN‑GP生成新的训练集；S5、将新的训练集与原始训练集混合得到增强训练集；S6、利用增强训练集训练Mean‑Teacher半监督分类器直至模型收敛；S7、将待识别SAR图像输入训练后的Mean‑Teacher半监督分类器，得到识别结果。不同于一般的基于生成对抗网络数据增强方法，本发明结合了SAR目标数据的特点，在半监督条件下有标签数据缺失的情况下，实现了对SAR目标图像类别标签的扩充，实现了对数据集中缺失的方位角信息的补足，从而提高了训练集的特征丰富度，以训练得到具有更好性能的分类器，最终提高识别精度。
一种监督 sar 目标识别方法

[发明专利]一种基于脑皮层算法的步态识别方法-CN202310419304.0在审
发明人： 张新征;张建芬;袁钟裔 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑皮层算法的步态识别方法，方法包括：获取步态图像；将步态图像进行步态分割，得到二值轮廓图像；将二值轮廓图像通过步态图像编码，得到步态分割二值图像的编码结果；将步态分割二值图像的编码结果通过步态图像稀疏离散表征，得到步态分割图像稀疏化表征；将步态分割图像稀疏化表征与预先存储的步态稀疏离散表征进行对比，得到步态识别结果。本发明通过将步态图像进行步态分割，分割过程中聚合了时间信息，增强了前景提取的稳定性，在复杂环境也能有效提取，还提高了提取速度；本发明将二值轮廓图像通过第一和第二空间池，既可以提高识别的可靠性，又能减少计算，提高计算效率。可广泛应用于图像识别技术领域。
一种基于皮层算法步态识别方法

[发明专利]一种基于驾驶行为分析的车辆数字化管理及分析方法-CN202211444258.1在审
发明人：胡浩瀚;郭正雄;单宝麟;张立;张新征;牛志杰;高宇;张海军;王玉玮;赵诠杰 -专利权人：天津市普迅电力信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于驾驶行为分析的车辆数字化管理及分析方法，包括驾驶行为分析模型的建立、危险驾驶行为管理、车辆管理数字化应用；分析模型的建立包括驾驶规律分析模型的建立及驾驶习惯分析模型的建立；危险驾驶行为管理包括危险驾驶管理、行车安全管理；车辆管理数字化应用主要包括资产管理、业务管理、运行监控、决策分析及安全驾驶管理。该方法实现了车辆全面监控、安全驾驶及智能管理功能，可对行驶中的车辆进行有效监控，并且对车辆安全驾驶的影响因素进行论证。
一种基于驾驶行为分析车辆数字化管理方法

[外观设计]车载终端机-CN202230346467.7有效
发明人：胡浩瀚;郭正雄;单宝麟;王传宝;张立;李宽荣;张新征;高勇;武乃超;贺珊颖;李艳 -专利权人：天津市普迅电力信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： 14-03 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：车载终端机。2.本外观设计产品的用途：车辆状态及多媒体控制。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
车载终端机

[发明专利]一种生产作业一体化智能车载终端数据采集方法-CN202211148326.X在审
发明人：胡浩瀚;郭正雄;佘梦媛;高勇;张立;李宽荣;张新征;王传宝 -专利权人：天津市普迅电力信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： H04Q9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种生产作业一体化智能车载终端数据采集方法，包括以下步骤：步骤1，设备部署；在车辆的重点位置部署音视频交互设备、重要状态感知元件和基于边缘计算的生产作业一体化车载终端，通过升级无线通信网络及建设云平台，支撑数据采集与分析，实现主动感知、实时指挥，提升车辆的安全性和可靠性；步骤2，数据采集；系统化采集数据包括车辆主动安全数据、车辆全景数据、车辆感知数据及危险源监控数据。该方法该方法作为生产作业数据统一入口，支撑N个配套的感知终端的接入，通过物联接入技术的研究，实现多源设备数据采集，支撑生产任务的开展。可通过汇集各类终端设备数据，与云平台数据互通，支撑各类生产场景的应用。
一种生产作业一体化智能车载终端数据采集方法

[发明专利]基于半监督的SAR图像目标识别方法-CN202211339159.7在审
发明人： 张新征;魏宇航;胡东;罗雨晴 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明具体涉及基于半监督的SAR图像目标识别方法，包括：通过经过训练的目标识别模型生成待识别SAR图像的目标预测值；训练目标识别模型时：首先获取用于训练的有标签图像和无标签图像并输入特征融合网络中，并基于有标签预测值计算有监督损失；然后对无标签图像进行弱增强和强增强并分别输入特征融合网络中，输出弱增强预测值和强增强预测值；随后基于弱增强预测值生成对应的正伪标签和负伪标签并计算无监督损失；再基于预设的置信阈值和相似阈值选取对应的无标签图像对来计算相似伪标签损失；最后通过有监督损失、无监督损失和相似伪标签损失联合训练目标识别模型。本发明能够提高SAR目标识别的准确率和有效性。
基于监督 sar 图像目标识别方法

[发明专利]基于区块链技术的P2P直购电电能交易平台、方法和装置-CN202211252002.0在审
发明人： 张新征;张建芬;钱沛聪;周曙 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06Q20/06 文献下载
摘要：本申请公开了基于区块链技术的P2P直购电电能交易平台、方法和装置，本申请的平台包括电能交易智能合约、虚拟电表和电能交易平台网页。本申请结合区块链技术为能源互联网多能源系统的协同提供了新的解决思路，将现实的合同条款写入脚本代码中，根据交易的实际情况自动执行合同中的对应条款(即智能合约)，将智能合约部署到区块链中，结合区块链数据的不可篡改性，成为了公正、透明且能够刚性执行的合同，避免了合同纠纷问题出现，提高生产效率。
基于区块技术 p2p 直购电电能交易平台方法装置

[实用新型]一种便携式汽修照明装置-CN202222833231.3有效
发明人： 张新征 -专利权人： 张新征
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： B25H5/00 文献下载
摘要：本实用新型属于汽修用具技术领域，尤其为一种便携式汽修照明装置，包括移动板，移动板的下端四角均固定有万向轮，移动板的上端等距离固定安装有多个海绵支撑垫，移动板的上端左右两侧均固定安装有三个LED照明灯，移动板的后端左侧开有两个滑槽，且两个滑槽呈上下设置，两个滑槽内共同滑动安装有防护机构，移动板的后端右侧设置有USB接口，移动板的前端左侧滑动安装有两个抽屉。本实用新型通过六个LED照明灯对车底进行照明，方便观察车底的整体情况，通过多个补光灯对车底维修的地方进行局部补光，方便操作，通过防护玻璃板对汽修人员的面部进行遮挡，提高防护效果，且方便对汽修工具进行分区放置并携带，提高操作效率，功能多样。
一种便携式照明装置

[发明专利]基于语义和纹理特征融合的SAR图像飞机目标识别方法-CN202211056668.9在审
发明人： 张新征;罗雨晴;胡东 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明具体涉及基于语义和纹理特征融合的SAR图像飞机目标识别方法，包括：将待识别的SAR图像输入训练后的目标识别模型，输出对应的目标识别预测值；训练目标识别模型时：首先将包含若干个SAR图像的训练集输入目标识别模型；其次通过深度神经网络提取SAR图像的高层语义特征；同时提取SAR图像的纹理特征，并构建纹理特征矩阵；然后融合高层语义特征和纹理特征矩阵，生成信息融合特征；最后基于信息融合特征进行预测，生成目标识别预测值，并基于目标识别预测值完成模型训练。本发明能够将目标纹理特征和深度学习网络得到的高层语义特征结合，进而能够提高模型的泛化能力和精度，从而能够提高SAR图像飞机目标识别的准确性和有效性。
基于语义纹理特征融合 sar 图像飞机目标识别方法

[发明专利]基于联合注意力机制的SAR图像飞机目标检测方法-CN202211065572.9在审
发明人： 张新征;胡东;罗雨晴 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明具体涉及基于联合注意力机制的SAR图像飞机目标检测方法，包括：将待检测的SAR图像输入训练后的目标检测模型，输出对应的目标检测预测值；训练时：通过深度神经网络提取SAR图像不同层次的深度特征图，再对应输入至用于提取局部和全局联合注意力特征的金字塔网络的对应联合注意力层，同时将金字塔网络中上层联合注意力层的输出与相邻下层联合注意力层输入的深度特征图拼接作为该相邻下层联合注意力层的输入；然后分别基于联合注意力特征图进行预测，得到对应的预测框和分类预测概率；最后生成目标检测预测值并进行模型训练。本发明能够有效融合SAR图像的局部注意力特征和全局注意力特征，进而能够兼顾飞机目标本身的特征信息和周围位置信息。
基于联合注意力机制 sar 图像飞机目标检测方法

[发明专利]一种无监督或弱监督的受约束的模糊c均值聚类方法-CN202110037076.1有效
发明人： 张新征;苏杭;谭晓衡;周喜川 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督或弱监督的受约束的模糊c均值聚类方法，包括：获取聚类质心基于聚类质心对FCM的目标函数进行约束，得到新的目标函数；基于新的目标函数进行聚类。与现有技术相比，本发明针对现有在图像分割领域的聚类方法的不稳定性和不确定性问题采用了受约束的模糊c均值聚类方法，能够使得像素的聚类朝着期望的方向进行，并且，对非平衡数据以及含较强噪声样本有极强的鲁棒性，有效提升了现有的FCM的鲁棒性。
一种监督约束模糊均值方法

[实用新型]一种适应于PET薄膜生产线的原材料振动筛-CN202222248688.8有效
发明人：李绍蓬;杨亮;郭瑞雪;刘磊;张新征;陈业伟;马玉柱;段智峰;栾学涛;伊佳威;刘伟 -专利权人：山东胜通光学材料科技有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： B29B13/10 文献下载
摘要：本实用新型提供一种适应于PET薄膜生产线的原材料振动筛，包括钣金件，所述钣金件内部安装有筛选组件，且钣金件对应筛选组件一端的顶部开设有送料口，所述钣金件顶部另一端设有带动筛选组件转动的升降机构，所述筛选组件远离送料口的一端底部设有送出组件，所述钣金件底部内壁上固定安装有振荡器，通过升降机构的作用下，筛选的过程中将筛选板在向上倾斜和保持水平重复转动，增加筛选板上物料的流动性，加快筛选的进程，在筛选完成后将筛选板转动成向下倾斜，方便物料的送出，相对于现有技术，通过转变筛选板的角度，从而加快筛选的进程和送出的效率，增加物料的之间的流动性，使筛选的效率更高，同时间内筛选效果更好。
一种适应 pet 薄膜生产线原材料振动筛

[发明专利]一种基于行与列同时低秩约束的磁共振波谱重建方法-CN202210852123.2在审
发明人：刘书君;曹建鑫;田新雨;张奎;张新征 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行与列同时低秩约束的磁共振波谱重建方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用二维磁共振波谱的二元指数结构对其行与列分别构成的汉克尔矩阵进行低秩约束的磁共振波谱重建方法。首先将二维磁共振波谱的各行与各列构建对应汉克尔矩阵，然后采用一种非凸范数约束汉克尔矩阵的低秩特性，最后通过交替方向乘子法优化求解建立的磁共振波谱重建模型。本发明对二维磁共振波谱施加非凸的低秩约束，有效提取了其二元指数结构，同时分别对重建模型的各子问题进行精确求解，使得从欠采样的时空编码数据中重建的磁共振波谱有效抑制了伪影现象，而且重建波谱中的谱峰更接近于真实的谱峰，因此可用于磁共振波谱的重建。
一种基于同时约束磁共振波谱重建方法

[发明专利]一种基于FINCH聚类的SAR图像变化检测方法-CN202110320514.5有效
发明人： 张新征;王娟 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FINCH聚类的SAR图像变化检测方法，包括：S1、获取待检测的SAR图像I1和SAR图像I2；S2、基于SAR图像I1和SAR图像I2生成差异图DI；S3、基于FINCH聚类对差异图DI进行聚类，得到变化检测结果。本发明与现有技术相比，将语义关系引用到聚类算法中，采用FINCH聚类对显著性区域进行聚类，充分考虑图像像素之间的空间相关性，进一步提高了变换检测的精度，同时该方法不需要设置任何的阈值或超参数。
一种基于 finch sar 图像变化检测方法

[发明专利]基于自适应多方位角字典对学习的SAR图像目标识别方法-CN201911025388.X有效
发明人： 张新征;谭志颖;刘过 -专利权人：重庆大学
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了基于自适应多方位角字典对学习的SAR图像目标识别方法，包括：获取目标图像及全方位角训练样本集；划分局部方位角扇区并将全方位角训练样本集分成多个训练局部方位角扇区；确定目标图像所在的局部方位角扇区；对目标图像所在的局部方位角扇区对应的训练局部方位角扇区中的训练样本子集进行判别字典对学习，得到目标图像所在的局部方位角扇区的判别字典对；基于判别字典对目标图像进行重构，利用最小重构误差准则确定目标图像的标签，实现目标图像的识别。针对上述现有技术的不足，本发明针对雷达图像对方位角敏感，挖掘局部扇区的字典对的表示学习能力，减小了计算成本，降低了样本间因方位角差异过大而引起的干扰。
基于自适应多方位字典学习 sar 图像目标识别方法

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