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公开(公告)号：CN114758235A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210373956.0
申请日：2022-04-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/46 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及变化检测技术领域，尤其涉及一种基于高空瞭望摄像头的建筑物变化检测方法，采用SIFT算子提取关键点将前后时相影像进行粗略配准，再将粗略配准后的前后时相影像分为多个图像窗口并从亮度、对比度、结构度三个方面计算结构相似度系数，构建结构相似度矩阵，并用均值阈值方法筛选，重建变化区域影像，接着用主干特征提取网络提取变化区域影像深层信息，利用区域候选网络确定建筑物的大致区域，采用卷积神经网络RCNN对提取到的建筑物区域进行分类回归，得到建筑物的具体位置，从而实现一种基于高空瞭望摄像头的建筑物变化检测，也削弱了配准不准确、建筑物之间遮挡与阴影以及季节更替对高空瞭望摄像头下建筑物图像的影响。
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公开(公告)号：CN109492793B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201811150026.9
申请日：2018-09-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种动态灰色费尔哈斯特神经网络滑坡形变预测方法，涉及滑坡监测形变预测技术领域，解决的技术问题是提供一种滑坡形变预测精度高的方法，包括以下步骤：建立滑坡体累积位移量原始数据；对数据预处理；通过灰色Verhulst模型对数据进行拟合；计算残差并构建残差序列；训练GA‑BP神经网络；得到预测残差序列；计算组合模型预测值。本发明对滑坡形变预测精度有较大的提高。
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公开(公告)号：CN114007050A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111197658.2
申请日：2021-10-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及视频监控技术领域，公开了一种基于北斗通信的目标识别图像传输方法，利用摄像仪自动抓拍海上舰船图像，并对所述舰船图像进行预处理；对卷积神经网络进行微调，并利用微调后的所述卷积神经网络对预处理后的所述舰船图像进行特征卷积和串联；基于北斗通信，将经过微调后的所述卷积神经网络输出的数据进行编译和传输，同时存入数据库中，取代了传统的图像压缩复原技术方案，直接提取图像中有用的信息，以文字形式进行北斗短报文的编译，传输和预警，目标识别提取图像关键信息并将图像归类，将本来占用内存较大的图像，转换成文字形式传输，这样就可以满足北斗短报文的传输最大容量的限制。
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公开(公告)号：CN110632636B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910856238.7
申请日：2019-09-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Elman神经网络的姿态估计方法，为了解决测姿系统中载波相位差分测姿易受干扰、惯性导航系统存在误差积累的问题，通过Elman神经网络，利用惯性导航系统的数据求出俯仰角、航向角和横滚角三个姿态角的校正值，并用此校正值去修正利用载波相位差分技术所求出的姿态角，测得所述修正值与所述未修正的姿态角相加即可得到精确的载体姿态。
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公开(公告)号：CN110058267B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910363120.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种无缝式快速无人机导航诱骗系统，包括雷达监测子系统，用于对无人机的位置进行实时监测，得到无人机此刻的时间系统和无人机当前的大地坐标系下的位置信息；运算平台，用于根据星历参数和无人机的位置信息计算出当前位置无人机距每颗天上真实可见星伪距信息；欺骗信号生成子系统，用于根据此刻无人机内部接收机所对应的原子时、无人机的位置信息和真实可见星伪距信息实时模拟生成欺骗信号；信号发射子系统，用于将欺骗信号发送至目标无人机。本发明通过生成与无人机到天上星伪距相同的假星，使欺骗信号能够快速无缝接入到无人机的接收机中，接收机无需经过失锁和重捕等过程，大大缩短了接入时间，提高了欺骗效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113033454A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110371257.8
申请日：2021-04-07
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种城市视频摄像中建筑物变化的检测方法，本发明将城市视频摄像图像用作建筑变化检测的数据，并进行标注，制作一套用于城市建筑变化检测的数据集，充分利用了资源。在基于Resnet‑50网络的基础上，运用孪生网络的架构，搭建了一个充分结合高层的语义和低层的纹理特征的变化检测网络，生成准确的变化检测结果。在变化检测网络各阶段引入了ASPP模块，并将通过该ASPP模块输出的特征图与通过变化检测网络中对应阶段输出的特征图在通道上进行合并，充分利用不同尺度的深度特征。采用多个损失函数分别对每个编码层的预测结果进行评价，得到更为鲁棒性的变化检测。
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公开(公告)号：CN109150237B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201810928361.0
申请日：2018-08-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04B1/7105 , G06N3/00
Abstract: 本发明涉及一种鲁棒多用户检测器设计方法，解决的是冲击噪声信道环境下传统多用户检测器误码率大的技术问题，通过初始化算法参数；使用对立学习法初始化父代种群，确定父代种群中的三狼；使用改进的灰狼算法位置更新方程更新父代种群，并将种群个体按照适应度值从大到小进行排序；利用父代种群产生子代交叉变异体，当子代变异体适应度值优于父代种群时，将所述子代变异个体的进化方向以及成功交叉变异概率信息进行位置信息作差，得到新的进化方向信息并保存，同时更新三狼位置；采用Huber理论并利用残差的非快增函数对冲击噪声信道下多用户检测器进行设计的技术方案，较好的解决了该问题，可用于多用户检测器设计中。
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公开(公告)号：CN111427385A
公开(公告)日：2020-07-17
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：CN111369589A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010120410.5
申请日：2020-02-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多策略融合的无人机跟踪方法，包括以深度学习网络中的Centernet网络为结构主体，结合频谱探测模块和舵机控制模块，提出了一种新的视觉与频谱联合评估算法，能够有效计算出视频图像里的无人机位置，并通过该位置的中心点控制摄像机舵机转动，能够在3公里范围内精准跟踪飞行中的无人机，并以更加直观的视觉跟踪方式将飞行中的无人机显示出来，解决了无人机飞行时跟踪困难的问题。
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公开(公告)号：CN109443188B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201811149432.3
申请日：2018-09-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种双层多维滑坡监测方法，1）构建双层滑坡监测系统，系统包括由基准站和若干个监测站组成的第一层监测网，及由各个监测站之间组成的第二层监测网，每个监测站和基站使用多模接收机，将原始观测数据和星历通过4G网络发送到远程服务端进行解算；2）第一层监测网对每个监测站进行位移监测，得到监测站坐标和位移形变量；3）第二层监测网对监测区域的姿态角进行监测，得到滑坡体姿态角；4）根据步骤2）得到监测站坐标和位移形变量，结合步骤3）得到的滑坡体姿态角，得到直观的滑坡体形变趋势。该方法充分利用各个监测站间的基线关系，对监测点位移形变量和坡体姿态变化进行实时监测，实现多维度形变量和姿态角的双层监测。
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