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公开(公告)号：CN116485656A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310523823.1
申请日：2023-05-10
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法，旨在解决现有点云上采样方法只关注几何坐标增密而忽视纹理信息的问题。本发明的方法通过数据预处理、点云几何纹理特征提取、点云特征上采样、点云几何纹理回归等步骤，实现了点云的几何坐标和纹理的同时上采样。通过此方法，我们可以获得更高质量和更高分辨率的点云表示，显著提高自动驾驶、增强/虚拟现实(AR/VR)、3D表面重建和机器人感知等应用的质量和性能，同时优化点云渲染的结果，进一步提高三维视觉的真实感。本发明为三维视觉领域提供了一种新的、高效的点云处理方法。
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公开(公告)号：CN118330654A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410452291.1
申请日：2024-04-16
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
IPC: G01S15/89 , G06F18/213 , G06F18/22 , G01S7/52
Abstract: 本发明公开了一种基于多声呐的水下场景实时重建系统。定位和场景重建是水下机器人探索海洋河流所必须解决的问题，而水下环境复杂多变，且单个声呐探索的数据缺少高程信息。针对这些问题，本发明结合多波束声呐与360°侧扫声呐来获取数据并将其进行关联，通过算法去噪后提取场景的特征点。再通过不同时刻的数据来确定场景的距离与高程。通过特征点的位置和距离，声呐不同时刻的位置和行程距离，建模成因子图并将其优化来确定当前的准确位置。本发明通过双声呐来解决机器人位置的不确定性，通过将其各自获取到的数据进行关联，来解决机器人因环境或自身的不稳定而到不准确数据的问题。之后通过数据分析建模来实现自身的定位与场景所在的位置。
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公开(公告)号：CN118247648A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410445123.X
申请日：2024-04-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
IPC: G06V20/05 , G06V40/10 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于结构重参化的水下密集鱼群检测方法及设备，涉及图像处理和计算机视觉领域，特别是一种应用于水下环境的鱼群检测方法。方法包括以下步骤：设备通过摄像头获取不同水下场景的鱼群数据；通过图像降噪方法对水下图像进行预处理；构建具备多尺度特征增强模块的结构重参化神经网络；将经过数据预处理的鱼群数据集输入至该结构重参化神经网络中进行网络训练，得到用于水下密集鱼群检测的神经网络；将神经网络进行结构重参化转为推理阶段应用于水下密集鱼群检测设备中，可进行实时检测。采用结构重参化的方法进行模型推理，使水下密集鱼群检测神经网络的检测效率能够得到有效提升。
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公开(公告)号：CN113205468B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110607071.8
申请日：2021-06-01
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制和GAN的水下图像实时复原模型，属于深度学习技术领域。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码‑解码结构，通过9个残差块和反卷积运算，以原始分辨率生成合成图像，并引入自注意力模块，可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能，为了同时保持图像内容和去除水下噪声，判别网络采用一种包含对抗分支和批评分支的多分支判别器的结构。本发明通过增加自注意力模块，改进模型结构较为理想地解决了水下图像处理时间效率低的问题，训练有素的基于GAN‑RS的方法可以适应各种水下情况，具有出色的实时处理性能。
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公开(公告)号：CN112102548A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010898680.9
申请日：2020-08-31
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于手掌静脉识别的门禁系统及其控制方法，所述门禁系统包括前端出入口门禁控制部分和后端控制器部分；前端出入口门禁控制部分包括门禁控制器以及与门禁控制器连接的门外掌静脉采集装置、门内掌静脉采集装置、门外实时红外监控装置、门内实时红外监控装置、前端LoRa通信模块；后端控制器部分包括系统服务器以及与系统服务器连接的数据库、后端LoRa通信模块；门禁控制器与系统服务器通过前端LoRa通信模块和后端LoRa通信模块无线连接。本发明通过手掌静脉识别加入到门禁系统中，此门禁系统在监狱、精神病医院等特殊的应用场景下，需要在出、入门体时都要进行身份验证；并增加实时红外监控功能，在非法闯入或闯出时，都能实时进行报警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115480206B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202211148991.9
申请日：2022-09-21
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院 , 桂林智慧产业园有限公司
Abstract: 本发明公开了一种离网格DOA估计方法，首先构建信号模型；其次，建立基于狄利克雷过程先验的概率模型，并根据概率模型，求解联合概率密度函数，并设计因子图；然后，使用联合置信传播和平均场规则的消息传递方法得到概率模型中各参数的更新公式，对概率模型中未知参数赋予初值，处理接收数据，迭代更新得到概率模型参数的估计值；最后，根据所得到的参数估计值，计算DOA的估计值。
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公开(公告)号：CN118714577A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410856238.8
申请日：2024-06-28
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
IPC: H04W12/79 , H04W12/06 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种消除信道效应的射频指纹提取与融合方法，涉及射频指纹提取技术领域，以提高无线射频指纹对无线信道的鲁棒性和射频指纹的可靠性。首先，采用GNUradio和MATLAB搭建了一套OFDM通信收发系统，并采用USRP来传输无线信号。其次，在接收端对接收到的基带信号进行信号解调处理以提取出射频设备USRP的消除信道效应的RFF，最后，采用一种双通道CNN网络的方法对RFF进行融合。
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公开(公告)号：CN118691960A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410811421.6
申请日：2024-06-21
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
IPC: G06V20/05 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于ViT机制和面向场景搜索的水下目标检测方法，涉及海参、海胆、扇贝和海星的目标检测技术领域，方法包括：将预处理后的待检测水下目标图像的水下目标图像数据集输入至面向场景搜索模块生成全局特征计算模型，输入至基于ViT的编码模块生成局部特征计算模型；将预处理后的水下目标图像数据集输入至全局特征计算模型确定水下目标图像数据集的全局特征信息图谱，输入至局部特征计算模型确定水下目标图像数据集的局部特征信息图谱；将全局特征信息图谱与局部特征信息图谱输入至特征融合层生成多通道特征信息图谱；将多通道特征信息图谱输入至目标预估模块确定待检测水下目标图像中的目标类别预测结果。
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公开(公告)号：CN118691959A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410809228.9
申请日：2024-06-21
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
IPC: G06V20/05 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8算法的水下生物检测方法，旨在解决目标检测技术在水下生物图像的准确性问题，将预处理的图像输入YOLOv8网络架构中加入了注意力机制的Backbone网络，可以有效的增强特征图的表示能力，提高模型对重要信息的关注度，通过动态调整特征图中不同通道或空间位置的权重，使网络更加专注对目标的感知。然后通过多尺度的特征融合技术把特征图输入到检测和分类中得到图像的目标框和分类结果。
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公开(公告)号：CN118691518A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410812706.1
申请日：2024-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种协助水下机器人作业的图像增强的方法。首先通过校正畸变，获得图像中的目标物体形状和位置更精确地反映真实情况，利用滤波的方法对图像中的背景进行衰减处理，突出目标物体，若图像对比度较低就接着采用直方图均衡化方法增强图像中的灰度差异，最后通过引用去雾算法来改善图像质量。利用水下相机获取的深度信息，对图像进行智能修复和增强，然后再通过YoLo目标检测模型对水下图像中的物体进行检测，最终达到提高水下图像清晰度和可视化的效果。
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