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[发明专利]基于多元损失函数的多模态情感分析方法、系统、设备及介质-CN202310617198.7在审
发明人：张文博;翟博文;刘龙;张梦璇;姬红兵;臧博;李林 -专利权人：西安电子科技大学;陕西汇智易知信息科技有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：基于多元损失函数的多模态情感分析方法、系统、设备及介质，方法包括：数据预处理，模型构建，模型训练及优化，任务迁移；系统、设备及介质用于实现基于多元损失函数的多模态情感分析方法；本发明通过基于交叉注意力机制的编码器进行模态融合，并利用对比学习框架进行多元损失函数的辅助训练，同时设置不同的迁移函数对不同的下游任务进行迁移，具有提升数据处理效率和融合效率，最大化利用相关性信息，降低噪声干扰，提高模型准确度、迁移性和鲁棒性的特点。
基于多元损失函数多模态情感分析方法系统设备介质

[发明专利]一种基于自注意力机制融合的多模态情感识别方法、系统、设备及介质-CN202310617199.1在审
发明人：张文博;翟博文;刘龙;张梦璇;姬红兵;李林;臧博 -专利权人：西安电子科技大学;陕西汇智易知信息科技有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：一种基于自注意力机制融合的多模态情感识别方法、系统、设备及介质，方法包括：数据预处理；特征提取；特征融合；训练模型；任务迁移；系统、设备及介质：用于实现一种基于自注意力机制融合的多模态情感识别方法；本发明通过对比学习的方法来微调预训练模型，从而获得模态之间的相关性信息，并以自注意力机制进行特征融合，同时设计了三种不同的迁移函数，以此来适配不同的下游任务，在提升模型准确度的同时，提高了算法的迁移性和鲁棒性，使得模型的应用范围更广。
一种基于注意力机制融合多模态情感识别方法系统设备介质

[发明专利]基于轮廓波分组特征金字塔卷积的遥感目标检测方法-CN201910376741.2有效
发明人：焦李成;李玲玲;邹洪斌;张梦璇;郭雨薇;丁静怡;王佳宁;张丹;冯志玺 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-05-05 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轮廓波分组特征金字塔卷积的遥感目标检测方法，解决了光学遥感图像飞机与舰船在边缘模糊时召回率低、虚警率高的问题。实现步骤：构建测试数据集；构建训练数据集；对数据集进行非轮廓下采样变换；构建基于分组特征金字塔卷积目标检测网络；利用数据集训练基于分组特征金字塔卷积的目标检测网络；用训练好的基于分组特征金字塔卷积的目标检测网络对测试数据集进行目标检测；输出测试结果。本发明用非下采样轮廓边缘加强图像边缘特征，并构建分组卷积和特征金字塔网络，更适于光学遥感图像目标检测，针对边缘模糊的小目标检测准确率明显提高。用于光学遥感图像的地物目标检测。
基于轮廓分组特征金字塔卷积遥感目标检测方法

[发明专利]基于归一化指数和多尺度模型的遥感图像分割方法-CN201910407115.5有效
发明人：焦李成;张若浛;陈洁;李晓童;张梦璇;丁静怡;杨淑媛;侯彪;冯志玺 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于归一化指数和多尺度模型的遥感图像分割方法，主要解决现有方法数据利用率低以及分割精度低的问题，其实施方案为：1)对数据预处理生成多尺度多通道数据集；2)利用多尺度数据训练分割网络，得到两个多尺度分割模型；3)用两个多尺度分割模型生成待检测图片的第一分割结果和第二分割结果；4)利用多通道数据计算水体归一化指数，根据设定的阈值用水体归一化指数生成第三分割结果；5)融合叠加三个分割结果，并对融合后的结果进行边界优化和形态学处理，得到最终分割结果。本发明提高了对遥感图像的分割精度，提升了对遥感图像信息的利用效率，可应用于对目标的分割或识别。
基于归一化指数和尺度模型遥感图像分割方法

[发明专利]基于高斯滤波与均值滤波的SAR图像边缘检测方法-CN202110856884.0有效
发明人：刘蒙蒙;尚荣华;张玮桐;焦李成;张梦璇;冯婕 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯滤波与均值滤波的SAR图像边缘检测方法，主要解决现有技术漏检、错检，且检测的时间成本较高问题。包括：1)生成多向双高斯滤波核模型和多向双均值滤波核模型；2)利用多向双高斯滤波核模型求SAR图像梯度，获取阈值化高斯边缘强度图与边缘梯度图；3)生成阈值化均值边缘强度图；4)使用阈值化均值边缘强度图修正阈值化高斯边缘强度图，得到阈值化边缘强度图；5)对阈值化边缘强度图进行非极大抑制操作，对操作结果再进行滞后阈值操作，得到边缘检测结果。本发明有效提高了SAR图像边缘检测结果的准确性，且通过使用简单的比值运算与减法运算代替巴氏系数运算，明显降低了计算复杂度，减少消耗的时间。
基于滤波均值 sar 图像边缘检测方法

[发明专利]一种基于Transformer轻量化模型的遥感图像分类方法-CN202211105685.7在审
发明人：李玲玲;孙钰凯;马晶晶;焦李成;刘芳;赵帅;吴文童;刘旭;张梦璇;张丹 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer轻量化模型的遥感图像分类方法，涉及图像分类技术领域，包括：根据实际情况对光学遥感图像进行可视化和预处理；再通过图像编码模块获取光学遥感图像的图像编码信息；然后通过MLP模块对光学遥感图像的图像编码信息进行特征提取，获取信息编码；再通过Attention模块提取信息编码中的特征信息；然后Attention模块提取出的特征信息和MLP模块获取的信息编码经残差模块叠加后，由归一化模块进行归一化处理；最后由归一化模块进行归一化处理后，经FNN模块送入分类模块中，从而得出最终的分类结果；本发明，在中小数据集上的训练效果高于经典Transformer模型，且减少了模型计算量，节省了计算资源，提升了分类速度。
一种基于 transformer 量化模型遥感图像分类方法

[发明专利]基于多目标进化的极化SAR图像超像素分割方法-CN202110355088.9有效
发明人： 张梦璇;裴军田;焦李成;冯婕;刘龙;刘钊 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标进化的极化SAR图像超像素分割方法，主要解决现有技术易受噪声干扰、分割图像的边界拟合性和分割效果差的问题。其方案是：将极化SAR图像超像素分割看作是一个多目标优化问题，首先将类内距离函数值和类间距离函数值作为该多目标优化问题的目标函数，并利用进化算法求解；其次，使用边界函数和交叉变异加快求解进程，得到一组Pareto解；选择拐点处的Pareto解包含的所有超像素中心，计算每个像素对所有超像素中心的隶属度，将每个像素归属于隶属度最大的超像素中心，完成分割。本发明增强了超像素分割结果的边界拟合性，提升了图像的分割效果，可用于极化SAR图像数据的分类。
基于多目标进化极化 sar 图像像素分割方法

[发明专利]基于全卷积网络与形态学处理的遥感图像语义分割方法-CN201910410666.7有效
发明人：焦李成;吴漪楠;皮兆亮;李玲玲;张梦璇;屈嵘;杨淑媛;侯彪;唐旭 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于全卷积网络与形态学处理的遥感图像语义分割方法，主要解决现有的遥感图像语义分割方法分割准确率低的问题，其实现方案为：构建训练样本集和验证样本集，对训练样本集进行数据增强与数据扩充预处理，分别搭建图像级联网络ICNet模型、金字塔场景解析网络PSPNet模型和基于编码器表示的连接网络LinkNet模型这三种全卷积网络模型，训练并验证全卷积网络模型；将待测试的遥感图像输入训练好的全卷积网络中，得到语义分割初次结果，并采用形态学腐蚀与膨胀运算对语义分割图精调，得到最终的语义分割结果。本发明提升了图像的整体分割效果，可用于遥感图像的分割、分类、检测与跟踪任务。
基于卷积网络形态学处理遥感图像语义分割方法

[发明专利]一种基于OFDM-IM传输人工噪声的安全通信方法及系统-CN202111066988.8有效
发明人：程桂仙;张梦璇;刘万松;陈世国;陈璇 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于OFDM‑IM传输人工噪声的安全通信方法，其中所述方法包括以下步骤：S1、发送端在一个OFDM符号周期内，依据载波的状态传送映射比特，并在激活载波上传送调制比特，在非激活载波根据发送端与接收端之间的信道状态调制人工噪声，生成频域发送序列A；S2、频域发送序列A进行传统OFDM调制得到发送序列C；S3、接收端从无线信道接收信号，进行模数变换得到时域信号序列D并送入解调器，处理后分成g组；S4、在一个OFDM符号周期内，分别对g组数据进行对数似然比检测，即根据发送端与接收端之间的信道状态信息去除非激活载波上的人工噪声，恢复映射比特与调制比特，共m比特数据。有益效果是有效干扰窃听者、保证合法接收者通信安全。
一种基于 ofdm im 传输人工噪声安全通信方法系统

[发明专利]基于置信点的遥感图像分割方法-CN201910494015.0有效
发明人：焦李成;张梦璇;黄钟键;冯雨歆;陈悉儿;屈嵘;丁静怡;张丹;李玲玲;郭雨薇;唐旭;冯志玺 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-06-08 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于置信点的遥感图像分割方法，主要解决现有技术中高分辨率遥感影像分割精度不高的缺陷。本发明的具体步骤如下：(1)构建卷积神经网络；(2)生成两个训练集；(3)生成两个测试集；(4)对测试集进行地物类别标签预测；(5)标记每个置信点像素；(6)修正建筑物类别；(7)更新植物类别；(8)得到最终的地物类别标签。本发明具有提高植被与建筑物类别精度，不仅对低分辨率的遥感图像有较好的分割效果，而且对高分辨率的遥感图像也具有较好的分割效果。
基于置信遥感图像分割方法

[发明专利]基于视差图和关键点的多视图遥感图像立体重构方法-CN201910527646.8有效
发明人：焦李成;张梦璇;陈悉儿;冯雨歆;黄钟键;屈嵘;丁静怡;张丹;李玲玲;郭雨薇;唐旭;冯志玺 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视差图和关键点的多视图遥感图像立体重构方法，主要解决现有技术中遥感图像重构精度不高的缺陷，其实现步骤为：(1)选择图像对；(2)生成地物类别标签；(3)生成融合地物类别标签的视差图；(4)生成每个图像对的数字表面模型DSM；(5)融合每个图像对的数字表面模型DSM；(6)标记关键点；(7)优化融合的数字表面模型DSM；(8)立体重构三维模型。本发明提高了建筑物与地面类别的遥感目标的重构精度，能够自适应地满足不同地物类别标签目标的视差计算精度要求，提高了遥感图像的重构速度。
基于视差关键视图遥感图像立体方法

[实用新型]桥梁施工用托架结构-CN202221116149.2有效
发明人：顾刘东;杨龙江;曾均;邓浩宇;阴杰;张梦璇;李福 -专利权人：中铁八局集团第一工程有限公司;中铁八局集团有限公司
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： E01D21/00 文献下载
摘要：本实用新型属于桥梁架设设备技术领域，具体涉及一种桥梁施工用托架结构，包括横杆和斜杆，横杆的端部和斜杆的端部相互铰接，横杆和斜杆上远离铰接处的一端安装有支撑座，支撑座上静连接有连接杆，连接杆的一端沿轴向方向开有第一通孔；还包括预埋管和锚固筋，连接杆远离第一通孔的一端与预埋管滑动连接，预埋管内设有挡板，挡板上开有第二通孔，锚固筋与第一通孔和第二通孔滑动连接，锚固筋的一端上设有外螺纹且螺纹连接有螺母。本实用新型可将托架通过连接杆可拆卸地安装到墩身上，不需要焊接，也不需要用乙炔割除，避免了耗费托架上的型钢钢材，保证了托架的周转率；托架受力后，将力传递给预埋管，有助于避免墩身损伤。
桥梁施工托架结构

[发明专利]基于贝叶斯和进化算法的无人机协同航迹规划方法-CN202011101297.2有效
发明人：尚荣华;朱松龄;张玮桐;焦李成;冯婕;李阳阳;张梦璇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于贝叶斯和进化算法的无人机协同航迹规划方法，主要解决现有技术中无人机协同航迹规划存在优化难度大及优化效率低的问题。其方案为：通过计算两条航迹节点之间的距离找到一组相同或相近的节点，然后以这些节点为界将两条航迹划分为一组可交换的航迹单元对；再通过计算所有航迹单元对交换之后航迹长度的变化强度，从而确定该航迹单元对的交换强度；最后，根据航迹单元对的交换强度使用贝叶斯推理来确定航迹单元的交换概率，得到无人机的协同总代价。本发明在多种威胁代价的无人机协同航迹规划任务中，可有效避免航迹断点的产生、提高了优化的收敛性，能够更加高效的实现无人机航迹寻优，获取更高的优化性能。
基于贝叶斯进化算法无人机协同航迹规划方法

[发明专利]多目标进化卷积神经网络的高光谱图像分类方法-CN202210657479.0在审
发明人： 张梦璇;汪志刚;雷智锟;尚荣华;焦李成;刘龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种多目标进化卷积神经网络的高光谱图像分类方法，主要解决现有技术中网络较复杂，分类精度较低的问题。本发明具体步骤如下：(1)初始化个体架构信息组成种群；(2)解码个体生成训练集，验证集和卷积神经网络；(3)计算卷积神经网络的分类精度与浮点运算次数作为两个适应度；(4)采用交叉，变异，多目标选择对种群迭代更新得到最优种群；(5)使用最优种群中分类精度最高的个体对应的卷积神经网络对待高光谱图像进行分类。本发明采用进化算法实现对卷积神经网络自动设计，并使用多目标优化，具有针对高光谱图像分类问题精度高，结构简单的优点。
多目标进化卷积神经网络光谱图像分类方法

[实用新型]一种用于不同间距高杆作物的便携农田温室气体采集装置-CN202123098287.0有效
发明人：杨建君;盖浩;孙振兴;张梦璇;蔡育蓉;焦玉昌;王立刚 -专利权人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;青冈县农业技术推广中心
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G01N1/24 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种用于不同间距高杆作物的便携农田温室气体采集装置，涉及土壤温室气体采集技术领域，包括底座、取样箱体及抽气装置，底座一端预埋至待测定农作物所在土壤中，底座另一端伸出土壤表面并向远离土壤表面方向上延伸，且底座能够对待测定农作物形成包围；取样箱体一端边沿与底座远离土壤表面一端边沿形成密封且能够拆卸固定连接，取样箱体另一端开设有至少两个避让通孔，且各避让通孔中至少有一个是矩形避让通孔，各矩形避让通孔兼顾不同间距待测定农作物，取样箱体包括至少两个箱体分体，各箱体分体组合拼接成取样箱体。本实用新型能够方便准确地对不同间距高杆作物土壤中产生温室气体取样，且体积较小，便于操作及搬运。
一种用于不同间距高杆作物便携农田温室气体采集装置

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