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公开(公告)号：CN119625926A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411421611.3
申请日：2024-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及自动监测预警技术领域，具体涉及一种基于多源融合的地灾监测预警系统及方法，系统包括数据采集模块、后台业务模块、地灾预警模块、预警发布模块、数据可视化模块，首先，数据采集模块用于获取GNSS位移数据、传感器数据和气象产品数据，并且将多种数据整合起来用于地灾监测与预警。其次，设计了可灵活替换预警算法模型的地灾预警模块，该模块利用历史监测数据进行模型的训练，训练生成的两个最优模型文件和两个最优参数文件用于实现快速建模并进行位移预测，若预测位移超出阈值，则将预测值和预警结果处理成固定的JSON格式并发送到RabbitMQ，等待预警发布模块消费数据。预警发布模块拼接通知内容并按照配置信息指定的方式发送至联系人。
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公开(公告)号：CN119596357A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411830512.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西产研院时空信息技术研究所有限公司
Abstract: 本发明属于地质灾害监测技术领域，具体涉及一种基于双星融合的地质灾害综合监测与预报方法，包括以下步骤：开发北斗基准站、监测站、高精度板卡，获得监测点坐标变化数据；通过BDS/GNSS多重监测点和基准站组网，搭建“点—线—面”立体式监测网络，融合北斗高精度定位数据和多源数据并获取监测点位移数据；以智能网格产品对短时临近强降水进行定量精细化预报，利用逆向建模样本训练优化模型的强降水雷达演变过程；构建多维特征向量矩阵，提取多因素影响因子数据集中的重要及关键特征，在此基础上建立长短期记忆人工神经网络的综合监测预报模型。本发明能在广西‑东盟复杂地质环境下，提高地质灾害预警的准确性与时效性，具有较好的市场应用前景。
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公开(公告)号：CN111427385B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202010288038.9
申请日：2020-04-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05D3/12
Abstract: 本发明公开了一种高精度天线形变位移模拟发生器及位移控制方法，包括底座、支撑架、滚珠、固定板、滚珠丝杠、电机、天线、倾角可调装置和驱动件，所述底座具有凹槽，所述固定板具有调动孔，所述倾角可调装置包括滑轨、标度尺、滑块、调动组件和圆台，利用触摸屏模块获取需要测验的位移轨迹图形并反馈给中心控制器，同时结合中心控制器获取滚珠丝杠的初始速度和加速度，驱动电机和驱动件进行运转，由所述电机带动所述滚珠丝杠进行移动，由所述驱动件驱动所述滑块在所述滑轨上滑动，进而使所述调动组件驱动所述固定板的偏移，并结合所述标度尺限定所述滑块的移动距离，进一步控制所述天线的高精度移动，实现高精度的形变位移。
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公开(公告)号：CN118734256A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410744285.3
申请日：2024-06-11
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西产研院时空信息技术研究所有限公司
IPC: G06F18/27 , G01N21/25 , G01N21/84 , G06F18/25 , G06F18/2113
Abstract: 本发明涉及高光谱遥感技术领域，具体涉及一种基于高光谱数据的森林叶绿素含量综合估算方法，基于特定步长叶绿素含量下的高光谱反射率数据，获取敏感波段，筛选并计算光谱特征指数，构建综合反演模型，得到森林叶绿素含量反演结果。通过改变植被辐射传输模型的关键变量，获取理想状态下特定步长叶绿素含量的森林叶片反射率数据；依据敏感波段的波长范围筛选特征光谱指数，综合半经验统计方法与微粒群参数优化方法，构建基于特征指数的叶绿素含量的融合算法回归预测模型；通过分析模型预测结果的符合度指标，结合决定系数和敏感性系数，形成面向特定物候期的融合半经验方法和物理方法的森林叶绿素含量估算方法集，解决现有的叶绿素含量估算方法反演精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN118469038A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410623419.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F18/2321
Abstract: 本发明涉及基于模型参数聚类的个性化联邦学习，包括：S1、中央服务器初始化模型；S2、中央服务器将模型分发给每个客户端，作为客户端模型；S3、客户端基于客户端本地数据集训练客户端模型，并将训练后的客户端模型发送至中央服务器；S4、中央服务器在获得训练后的客户端模型后，将多个训练后的客户端模型中同一维度的模型参数作为一组数据进行聚类，形成多个簇并计算出各自聚类中心；S5、中央服务器将聚类中心赋值给簇内的每条模型参数，从而组合得到多个个性化模型；S6、中央服务器将个性化模型分别发送给客户端；S7、客户端对个性化模型进行检验，若个性化模型收敛，或达到预设训练轮次，则停止训练，否则返回S3。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118174718A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410317775.5
申请日：2024-03-20
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及晶振驯服、时间同步、自动控制领域，具体是一种基于卫星授时的晶振驯服系统和方法。本发明基于卫星授时的晶振驯服系统和方法，通过状态控制器协调晶振，提前将标准的1PPS信号与晶振产生的本地秒脉冲之间的差值送入过度过程，使跃迁值平滑化，从而达到滤波的效果，使控制过程更精确，快速驯服晶振，解决了晶振驯服超调和快速性之间矛盾的问题。再通过扩张观测器估计温度、湿度、电压、噪声、震动、老化等因素对晶振造成的干扰的方法，实时跟踪并补偿系统状态，实施主动抗扰，使晶振拥有很强的抗扰动能力，解决了晶振受干扰导致的频率随机起伏和长期稳定性差的问题，提高了晶振的稳定度和准确度。
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公开(公告)号：CN117890934A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410073446.0
申请日：2024-01-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及卫星导航技术领域，具体涉及一种基于FPGA的GNSS信号ICAO模型实现方法，码片检测模块检测前码片和下一个码片的状态，并判断是否启动时间统计模块；时间统计模块将时间数据实时传递给数字畸变模块和畸变参数调整模块；数字畸变参数调整模块修正因频率控制字取整，造成的畸变误差；数字畸变模块基于时间数据对码片进行数字畸变处理，模拟畸变通过结合FPGA和幅频响应特性实现滤波器的设计，本发明实现各个导航系统的不同卫星的TMA畸变信号、TMB畸变信号和TMC畸变信号的模拟，增加监测和评估卫星信号算法的验证手段以及保证测试样本的多样，从而解决了GNSS信号模拟器难以复现复杂环境下的数字畸变、模拟畸变、混合畸变信号的问题。
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公开(公告)号：CN117851659A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410021902.7
申请日：2024-01-08
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F16/953 , G06F16/903 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/047
Abstract: 本发明涉及无监督跨模态哈希检索技术领域，具体涉及一种自适应增强对抗哈希无监督跨模态检索方法，包括分别对图像和文本数据进行特征提取，得到原始图像特征和原始文本特征；设计文本生成器来拟合原始文本特征的文本数据分布，随机生成和图像特征维度一致的假数据，最后使用假数据训练图像鉴别器，并生成特征矩阵；设计特征矩阵映射为哈希码矩阵，并量化映射过程信息的损失，得到信息量损失矩阵；将信息量损失矩阵嵌入多模态相似性矩阵的构造中，得到相似性度量矩阵，再利用相似性度量矩阵实现图像和文本原始特征空间与汉明空间的语义对齐，经过多轮训练，得到最优的跨模态检索模型，使用其进行检索，得到检索结果。
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公开(公告)号：CN117848342A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311787690.5
申请日：2023-12-22
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本申请提出了一种基于粒子群算法优化LSTM神经网络的定位方法。该方法包括使用智能手机采集地磁、加速度、方位角以及陀螺仪数据，对采集的数据预处理，提取地磁特征值归一化；构建了粒子群算法优化的LSTM神经网络模型进行定位估计。同时针对IMU传感器数据，采用非线性模型KIM模型进行步长估计，使用地磁和方位角数据提取特征，设计实现了基于深度学习的神经网络模型预测航向角，解算目标位置。最后，将地磁估计作为观测模型，航迹推算估计作为量测模型，通过扩展卡尔曼滤波实现目标定位。
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公开(公告)号：CN117788515A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311662185.8
申请日：2023-12-06
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种结合注意力机制和加权响应的单目标跟踪方法，首先使用改进的VGG16作为特征提取主干网；其次采用了残差语义嵌入模块，自适应地将深层语义信息引入浅层特征，充分利用目标的语义和空间信息；然后将浅层特征响应和深层特征响应进行加权融合，进一步提高定位精度和判别能力；最后引入轻量级的注意力机制，从水平和垂直方向的二次划分特征来增强通道的特征显著性。本发明改善了现有目标跟踪方法中出现目标和背景进行相似性判别时，大多数跟踪器仅使用最后一层提取语义特征，忽略了空间结构对区分目标和背景的作用，跟踪过程容易出现漂移或者跟踪丢失问题。
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