专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于77GHzFMCW的GB-SAR形变监测系统及数据处理方法-CN202310911306.1在审
  • 周梦媛;李传东;石亚伟;李华青;王慧维;罗勇 - 西南大学
  • 2023-07-24 - 2023-10-20 - G01S13/90
  • 本发明公开了一种基于77GHzFMCW的GB‑SAR形变监测系统及数据处理方法,系统设备包括:精密线性导轨、主控计算机、毫米波雷达及其子系统等。方法包括:获取N个监测影像数据集,用后向投影算法对数据集内部进行处理,得到N幅SAR图像;选取其中一幅SAR图像作为主图像,其余N‑1幅辅图像作为辅图像,然后将N‑1幅辅图像与主图像分别进行干涉处理,得到N‑1幅干涉幅值图像;计算每幅干涉幅值图像的相关系数,选取相关系数强的图像作为目标干涉幅值图;对干涉幅值图求相位得到干涉相位图;计算干涉相位图中的残差点数量,然后对干涉相位图进行相位滤波达到过滤残点的目的;对经过相位滤波后的干涉相位图进行二维相位解缠绕,得到真实相位差,并求解形变值。因此本发明提供的设备以及处理方法,解决了设备采集速度慢、监测周期长、系统精度低的缺点,在全域空间微形变监测中形变精度高。
  • 一种基于77ghzfmcwgbsar形变监测系统数据处理方法
  • [发明专利]一种基于监控视频的建筑物火灾检测方法-CN202310698391.8在审
  • 王慧维;韦灿辉;石亚伟;李华青;陈孟钢;李传东 - 西南大学
  • 2023-09-18 - 2023-10-20 - G06V20/52
  • 本发明涉及一种基于监控视频的建筑物火灾检测方法,方法包括:S1、制作火焰图像块分类数据集并训练神经网络模型;S2、通过监控摄像头读取现场图像,并传输到计算机处理;S3、以三个尺度对图像进行分块、编号,并缩放至同样大小;S4、使用神经网络模型对所有图像块分类,确定火焰图像块和非火焰图像块,若均为非火焰图像块则判定为无火灾发生,执行S2;S5、根据火焰图像块编号获取原始图像候选区域位置,通过自适应灰度阈值法分割出火焰、非火焰像素二值图像,利用开运算去除噪声干扰;S6、根据历史信息,计算前后两帧二值图像的动态特征——交并比,若交并比符合阈值范围则判定为火灾发生,发出预警信息,否则判定为无火灾发生,执行S2。
  • 一种基于监控视频建筑物火灾检测方法
  • [发明专利]一种改进型灰狼优化算法的最优锚点部署优化策略及系统-CN202311004174.0在审
  • 王慧维;李京园;李华青;石亚伟;陈孟钢;李传东 - 西南大学
  • 2023-08-10 - 2023-10-13 - G06F30/27
  • 本发明提供了一种基于改进型灰狼优化算法的最优锚点部署优化策略及系统,方法通过模型的建立顺序将最优锚点优化过程划分为第一阶段及第二阶段;在第一阶段中根据锚点和目标点的部署范围建立精度因子函数以及适应度优化函数。第二阶段中将灰狼个体代入至第一阶段进行迭代搜索计算,直至获得最优锚点部署方案。本系统包括TDoA定位建模模块、精度因子构建模块以及迭代优化搜索模块。本发明表明改进型灰狼优化算法基于自身的自适应收敛因子以及信息反馈机制,使其在收敛速度和求解精度方面更加出色。实验表明,基于改进灰狼优化算法(MGWO)的室内锚点优化方案实现了更小的DoP值且寻优后获得的锚点部署方案能够实现高精度的定位,在室内定位中能够发挥更大的作用。
  • 一种改进型灰狼优化算法最优部署策略系统
  • [发明专利]基于混合式对抗元学习算法的程序安全模型构建方法-CN202211591519.2有效
  • 戴静桐;许梦可;王慧维;李华青;唐佳龙;石亚伟 - 西南大学
  • 2022-12-12 - 2023-06-27 - G06F21/54
  • 本发明提供一种基于混合式对抗元学习算法的程序安全模型构建方法,包括:通过获取程序安全性的任务分布,对多个任务进行采样,获取支持集和查询集,并根据支持集获取对抗支持集;采用微调算法对对抗支持集进行微调,获取目标对抗支持集;对查询集进行采样,并根据采样数据构造新查询集和新对抗查询集;基于混合式对抗元学习算法,根据目标对抗支持集、新查询集和新对抗查询集,将程序安全性问题转化为程序安全模型;通过对多个任务进行采样获取训练查询集,根据训练查询集得到任务的样本集和标签,并用于训练程序安全模型,得到目标程序安全模型。本发明能够通过程序安全模型提升程序的安全性,缓解了过拟合问题,提高了鲁棒精度。
  • 基于混合式对抗学习算法程序安全模型构建方法
  • [发明专利]应用于5G毫米波双频段的平面天线单元及其阵列-CN202310014773.4在审
  • 王凌燕;李华青;石亚伟;陈孟刚;李传东;王慧维;文彦博 - 西南大学
  • 2023-01-06 - 2023-06-23 - H01Q21/06
  • 本发明公开一种应用于5G毫米波双频段的平面天线单元及阵列。包括第一介质基板1、第二辐射贴片2、第三馈线结构3、第四缺陷地结构4、第五辐射贴片5、第六辐射贴片6、第七辐射贴片7、第八辐射贴片8、第九馈电网络9、第十缺陷地结构10、第十一介质基板11。所述第二辐射贴片由三个长短轴比不等的椭圆经布尔操作所得。平面天线单元包括所述的第二辐射贴片与第三馈线结构相连,印制在所述第一介质基板上表面,第四缺陷地结构印制在所述第一介质基板下表面。阵列包括所述的第五至第八辐射贴片呈线性排布,与第九馈电网络相连并印制在所述第十一介质基板上表面,第十缺陷地结构印制在所述第十一介质基板下表面。本发明平面天线单元及阵列工作在5G毫米波的两个频段,覆盖了多个毫米波子频段的同时还保持了较小的尺寸,在各方面都表现出了良好性能。
  • 应用于毫米波双频平面天线单元及其阵列

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