电磁矢量传感器阵列空间旋转解相干测向方法，x轴上任意分布电磁矢量传感器线阵接收K个相干窄带、平稳远场电磁波信号，阵列获取N次同步采样数据；利用电磁矢量传感器阵列自身具有的正交矢量特性，将电磁矢量传感器阵列数据分成6个子阵数据，根据子阵的空间旋转不变特性，通过空间旋转解相干处理恢复数据协方差矩阵的秩，得到解相干后的数据协方差矩阵；由解相干后的数据协方差矩阵获取噪声子空间，利用噪声子空间构造MUSIC空间谱，通过角度域的一维谱峰搜索得到到达角的估计。空间旋转解相干方法与空间平滑解相干方法相比，不存在阵列孔径损失且具有更高的空间分辨率，打破了空间平滑方法仅适用于均匀阵的限制，对均匀和非均匀阵均适用。
📄 2017100981097
📂 G01S3_14
👤 西安电子科技大学
📅 2017-02-22
本发明公开了一种钙钛矿太阳能电池及其制备方法，包括：(a)选取衬底基片并进行预处理；其中，所述衬底基片设有阴极电极；(b)在所述衬底基片上生长电子传输层；(c)在所述电子传输层上制备钙钛矿吸光层；(d)在所述钙钛矿吸光层上淀积Λ-型有机空穴传输材料以形成空穴传输层；(e)在所述空穴传输层上制作阳极以完成所述钙钛矿太阳能电池的制备。本发明公开的太阳能电池工艺简单，成本较低；同时，制备的太阳能电池具有较高的转化率和稳定性。
📄 2019112944079
📂 H01L51_42
👤 西安电子科技大学
📅 2019-12-16
本发明公开了一种无需助粘剂的高效率和保真度的瞬态胶带转印法，主要解决现有基于PDMS的转印技术转印效率低、保真度低、操作难度大的问题。其实现方案是：1)在SOI基片上制备单晶硅薄膜；2)在单晶硅薄膜上制备光刻胶锚点，并对SOI基片的埋氧化层进行刻蚀；3)取用瞬态胶带拾取SOI基片上的单晶硅薄膜；4)将带有单晶硅薄膜的瞬态胶带与接收衬底耦合；5)将耦合后的体系放入丙酮溶液中浸泡后再捞出吹干去除其胶带溶解的残留物，完成高效率、高保真度的转印。本发明改变了传统的转印方式，增强了转印技术的可靠性，降低了工艺难度和成本，具有更高的转印效率与保真度，可用于异质集成芯片制作。
📄 2019102249007
📂 H01L21_18
👤 西安电子科技大学
📅 2019-03-24
本发明公开一种基于频繁序列挖掘的代码克隆检测方法，主要解决现有代码克隆检测方法无法识别插入删除重复代码和检测性能低问题。其实现方案是：通过生成词法工具和语法解析工具对源代码进行解析获取抽象语法树；解析抽象语法树获取源代码函数或方法中的Token集并对其进行标准化处理；利用处理后的Token组成行序列建立序列数据库；使用闭合模式挖掘算法ClaSp对序列数据库进行挖掘，构建候选克隆对并进行去重和通过设置阈值对其过滤；对剩下的候选克隆对中的克隆行进行分组和匹配，获取最终克隆对，完成代码克隆检测。本发明具有良好的检测精度，提高了检测性能，可应用于教学中学生代码的抄袭检测和常规软件中复制粘贴代码的检测。
📄 2022109116991
📂 G06F11_3604
👤 西安电子科技大学
📅 2022-07-28
本发明公开了一种单目标跟踪方法。所公开的方法包括：数据预处理；训练并获取深度神经网络模型得到初始跟踪网络模型；利用初始跟踪网络模型对目标进行跟踪并根据目标变化对模型进行在线实时更新确保跟踪路线的准确性。本发明可以实现对任意目标的跟踪，大大降低人工干预带来的效率低、误差大的问题，有效提高目标的跟踪效率。
📄 2019107073769
📂 G06T7_246
👤 西安电子科技大学
📅 2019-08-01
本发明公开了一种红外图像目标检测模型构建方法、预测方法及系统，针对红外图像分辨率差，对比度低，视觉效果差的问题，该方法将注意力机制结合原始ResNet模型，增强网络模型对红外图像的特征提取能力，同时能加强网络对重点目标进行关注，降低对其他目标的关注，同时引入多尺度模块，通过融合浅层特征网络的高分辨率与深层网络的低分辨率信息，有效结合细节与位置信息，提升红外图像中小目标的检测效果。
📄 2021106968637
📂 G06V20_40
👤 西安电子科技大学
📅 2021-06-23
本发明公开了一种红外多目标跟踪方法，主要解决现有技术在目标检测时检测精度较低、模型容易过拟合的问题。其实现方案是:框选红外影像中的人、车目标，并对红外影像进行直方图均衡化，构建训练数据集；在现有RFBNet网络基础上修改其骨干网络，构建目标检测网络；利用训练数据集采用梯度下降法训练目标检测网络；将待跟踪的红外视频输入到训练好的目标检测网络，获得视频中的目标检测结果；选用DeepSORT多目标跟踪算法对目标检测结果进行数据关联，建立人、车运动轨迹，得到红外多目标跟踪结果。本发明减小了目标检测模型的过拟合程度，提高了跟踪精度，可用于复杂红外场景中对行人及车辆的多目标实时跟踪。
📄 2021110480433
📂 G06T7_246
👤 西安电子科技大学
📅 2021-09-08
一种多支路协同语义变化检测方法、系统、设备及介质，其方法为，引入伪标签对未变化区域预测语义类别标签；通过向ResNet添加额外的高分辨率分支实现双分辨率网络；引入上下文信息交互模块利用目标区域表示增强其上下文信息表示，将原始特征与上下文信息交互特征拼接操作，得到最终的增强特征；将提取到的增强特征进行多种方式通道融合，并在降维前引入通道注意力机制聚焦通道域的重要特征，以折衷复杂度和特征的丰富度，提高变化区域检测精度，降低未变化区域误检率；其系统、设备及介质基于上述方法实现多支路协同语义变化检测；本发明利用多支路网络结构对地物覆盖信息和变化信息进行有效建模，多支路交互协同，提高了特征利用率，共同提升了任务性能。
📄 2023105389119
📂 G06V10_774
👤 西安电子科技大学
📅 2023-05-12
水体指数与极化信息多路径融合的遥感图像水域分割方法、系统及设备，利用多光谱图像和SAR图像这两类多源遥感数据，对原始的UNet算法引入水体指数，设计多路径多源数据融合编码器，利用Gated Channel Transform(GCT)注意力机制等，以应对遥感图像中复杂的地物环境对水域分割的不利影响，实现在较少的计算资源的前提下，提高水域分割的精度；其系统及设备用于实现水体指数与极化信息多路径融合的遥感图像水域分割；本发明具有计算成本低、检测耗时短、分割精度高的优点，并能够随时进行迭代更新，提升模型性能。
📄 2023103751497
📂 G06V20_13
👤 西安电子科技大学
📅 2023-04-10
本发明公开了一种基于自监督学习和多任务学习的高光谱开放集分类方法，主要解决现有高光谱开放集分类方法无法充分利用高光谱开放集的无标签样本，导致分类精度低的问题，其实现方案为：输入高光谱图像并对其进行预处理；对预处理后的图像进行邻域取块，生成训练数据集与测试数据集；构建基于自监督学习和多任务学习的神经网络模型；利用训练数据集，采用自监督学习方法和多任务学习方法对所构建的神经网络模型进行训练；将测试数据集输入到训练好的神经网络模型中得到分类结果。本发明能充分利用无标签样本信息，缓解有标签样本少的问题，提高了分类精度，可应用于环境监测、资源勘探、城市规划及农业计划。
📄 2021107489748
📂 G06V10_764
👤 西安电子科技大学
📅 2021-07-02
本发明提出了一种基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法，用于解决现有技术存在的分类精度较低和分类效率较低的技术问题，实现步骤为：(1)对高光谱图像进行多波段熵率超像素分割；(2)获取训练集和测试集；(3)对多分类支持向量机分类器进行训练；(4)获取高光谱图像的分类结果。本发明采用的基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法，充分利用了高光谱图像地物目标的光谱信息和多波段上的空间分布信息，从而有效提高了高光谱图像的分类精度，且分类效率较高，可应用于灾害监测、地质勘探、城市规划、农业和考古等领域。
📄 2021100602773
📂 G06V20_13
👤 西安电子科技大学
📅 2021-01-18
本发明提出了一种基于注意力机制和权值共享的高光谱图像分类方法，其实现步骤为：(1)获取高光谱图像并对其进行预处理；(2)对归一化后的高光谱图像进行邻域取块；(3)生成训练样本集与测试样本集；(4)构建高光谱图像分类网络模型；(5)对高光谱图像分类网络模型进行迭代训练；(6)获取高光谱图像的分类结果，本发明有效解决深度卷积神经网络参数冗余的问题，并且能够解决在有限样本数据集下分类精度低的问题，分类性能良好。
📄 2021103991947
📂 G06V10_764
👤 西安电子科技大学
📅 2021-04-13
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台