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公开(公告)号：CN109409278A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811221354.3
申请日：2018-10-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于估计网络的图像目标定位方法，涉及图像处理技术领域,解决的技术问题是提供一种实时性良好，目标识别定位方法精度、效率较高的图像定位方法,该方法包括如下步骤：（1）建立基于估计网络的图像目标定位系统；（2）图像特征提取；（3）目标对象分割定位操作，利用卷积神经网络的特性进行目标对象分割定位操作；（4）接受输入图片对象；（5）构建估计对象；（6）卷积与池化；（7）得到输出定位结果，利用第三方开源工具Caffe构建卷积模型，最终得到定位结果。本发明可使定位检测的精度高，检测速度快、效率高，实时性强。
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公开(公告)号：CN109063208A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811090931.X
申请日：2018-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06T7/45 , G06T7/13 , G06T2207/30004
Abstract: 本发明公开一种融合多种信息的医学图像检索方法，包括如下步骤：步骤1，利用区域分割方法对待检索的图像进行分割处理；步骤2，提取待检索医学图像的纹理、形状、投影等多种特征数据；步骤3，将提取出的所有特征进行融合，形成医学图像的检索特征向量；步骤4，利用向量之间的欧式距离检索出相似的医学图像。此种方法可解决医学图像中不全面的语义信息特征问题，可有效提高医学图像检索精度。
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公开(公告)号：CN109035695A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810565845.3
申请日：2018-06-04
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林笑微酒店管理有限公司
IPC: G08B21/04 , A61B5/11 , A61B5/0402 , A61B5/01
CPC classification number: G08B21/0453 , A61B5/01 , A61B5/0402 , A61B5/1113 , A61B5/1117 , A61B5/746 , G08B21/043 , G08B21/0446
Abstract: 本发明公开了一种基于BDS和超宽带双模定位技术的居家老人应急监测系统，包括依次连接的数据信息获取部分、数据处理解析部分、数据计算建模部分和终端处理部分；数据信息获取部分包括定位引擎模块、居家老人应急信息采集模块，两个模块利用不同的传感器获取老人原始信息；数据处理解析部分将数据信息进行处理转换，使其与系统所需的数据类型一致，并利用大数据分析对原始信息进行分类处理；数据计算建模部分对处在危险的老人的数据进行分析建模；终端处理部分对建模的数据进行终端处理，同时对居家老人的行动轨迹进行分析预处理，也添加了报警功能，从而更好的解决居家老人无人监管、摔倒时无法报警的问题。
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公开(公告)号：CN108882147A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810604871.2
申请日：2018-06-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超宽带定位技术的无线定位系统及快速传动方法，包括中央处理器模块和分别与中央处理器模块相连的主动触发模块、唤醒模块、超带宽射频模块、获取模块、计算模块及电源管理模块。本发明快速传动方法，解决了包括TOA估计的精度及复杂度问题、非高斯噪声及恶劣环境下TOA估计的鲁棒性问题、多信号共存下的多址干扰问题、密集多径NLOS环境下定位的有效性和精度问题等。
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公开(公告)号：CN107395882A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710575575.X
申请日：2017-07-14
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: H04M1/72525 , H04M1/7253 , H04N9/31 , H04N9/3173
Abstract: 本发明公开一种新型智能手机灯的显示控制方法,通过构建投影仪与智能手机移动终端之间的链接，将移动终端显示内容传送至投影仪并将其内容投影，用于解决了传统投影内容无法与手机显示内容实时交互的难题，从而实现便携移动终端即智能手机显示信息投影。本发明不仅可以应用于发布会、推介会、讨论会或培训会等演讲环节中，也可以可以用于户外广告内容的投放等领域，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120066733A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510234602.1
申请日：2025-02-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开面向边缘环境的分布式任务调度系统，涉及边缘计算技术领域。该面向边缘环境的分布式任务调度系统包括通信模块、数据收集模块、任务管理模块、任务调度模块和数据缓存模块，通信模块在云节点与边缘节点之间建立连接，其中云节点作为客户端，边缘节点作为服务端，云节点定期向边缘节点发送存活性探测信息。该面向边缘环境的分布式任务调度系统通过综合考虑节点异构性、网络带宽和磁盘容量等关键因素，实现了更精准的资源分配和任务调度。这不仅提高了资源的利用率，还确保了任务能够在最合适的节点上高效执行，从而提升了整个系统的性能和响应速度。
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公开(公告)号：CN118658156A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410812646.3
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
IPC: G06V20/68 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的野生虫草与养殖虫草的鉴别方法。传统的野生虫草和养殖虫草鉴别通常依赖于人工观察和经验判断，存在主观性和不稳定性的问题。为解决这一问题，本发明提出了一种利用深度学习实现的自动化鉴别方法。该方法首先将采集到的虫草图像数据做初步增强处理，然后使用yolo模型进行虫草目标检测和提取，以及基于阈值的分割算法来减少背景的影响。设计并训练了一个残差网络网络模型，通过预训练来选择最合适的特征以及初始参数，以实现对野生虫草和养殖虫草的准确分类。
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公开(公告)号：CN117601606A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311636820.5
申请日：2023-12-01
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: 本发明涉及一种全地形四轮水陆两栖机器人，属于水陆两栖机器人技术领域，主机体两侧通过动力装置对称设置有多个轮式结构，陆地驱动状态，多个轮式结构通过变胞机构均与主机体平行设置；水上驱动状态，多个轮式结构通过变胞机构均与主机体垂直设置，主机体两侧对称设置有浮力仓，外侧十字安装板与通过联轴器与动力装置的驱动端连接，十字安装板的端部铰接有外轮弧形片，外侧十字安装板侧壁设置有舵机，舵机的输出端连接有舵盘，外侧十字安装板上滑动设置有锁定机构，变胞机构可以使本装置能够根据地形需要任意切换陆地驱动状态或水上驱动状态，以适应不同地貌环境，外轮弧形片变形结构可以使本装置能够根据地形需要任意切换越野状态或高速状态，以适应不同路面环境。
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公开(公告)号：CN117556398A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310730362.5
申请日：2023-06-20
Applicant: 联想新视界(南昌)人工智能工研院有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F21/32 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/10 , G01N29/14
Abstract: 本发明提供了一种基于数字气味技术和深度学习的气味身份识别方法，涉及数字气味技术领域。通过气体收集装置收集待测气体，电子鼻的传感器阵列吸附气体分子产生振动，采样得到一系列时间序列信号，获得其数字特征。对数字特征进行预处理和降维处理，经人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分类器对处理后的数字特征作为输入样本进行分类、输出标签，通过深度学习方法对输出结果进行多次训练，并向数据库中心传输训练结果。据上述过程，可实现可靠的身份认证。本发明方法具有高可靠性和安全性，可广泛应用于各类身份识别场景。
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公开(公告)号：CN117033900A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310730680.1
申请日：2023-06-20
Applicant: 联想新视界(南昌)人工智能工研院有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F17/16 , G06N3/045 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于transformer的电子鼻检测有害气体方法及系统，其中方法包括：1、对已知有害气体成分的样本标签，使用电子鼻进行数据采集。2、对数据进行预处理。使用快速傅里叶变换低通滤波方法，处理采集数据的噪声问题；使用归一化方法处理数据。3、把数据分成训练集、验证集和测试集。4、处理好的气体数据在模型当中的encoder模块中，通过自注意机制分析输入数据之间的相关性，从而进行特征学习。通过模型当中的decoder模块训练并输出气体类别。系统包括：数据分类模块，云端数据存储模块，云服务器模块。数据分类模块包含模型和数据预处理模块。本发明基于transformer模型，去掉了原有模型的位置编码，训练时，在decoder模块上，将数据标签和encoder模块输出的学习特征作为输入，计算学习特征和数据标签的相似度，优化学习特征，最终通过线性层线性投影，得到数据类别。相较于其他主流模型，其特有的自注意机制和强大的并行计算能力，提升了电子鼻对于复杂混合气体当中有害气体的分析能力。在系统上，实现了数据的存储，计算，以及对检测结果的实时查看。
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