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公开(公告)号：CN117764024A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311811203.4
申请日：2023-12-26
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: G06F30/396 , G06F30/398 , G06F30/3947 , G06F30/392
Abstract: 本发明提供一种基于H树的时钟树综合优化方法，该方法包括：1)根据时钟树结构确定时钟树根节点，再根据与根节点连接的单元的位置分布和基本单元的分布来确定H树的覆盖范围从而确定tap点的分布和数量；2)通过tap点范围和数量计算步长和起点并规划布线的方向顺序；3)使用setup文件管控整个布局布线流程，包括时钟树综合；4)H树缓冲器和tap点采用定制大驱动缓冲器降低延迟和电压降；5)删除与宏位置重合的tap点和0扇出的tap点；6)充分利用设计规则，去除H树T型交点处的缓冲器；7)通过翻转缓冲器方向减短布线距离；8)使用梯形过孔降低时钟延迟。应用该方法，有利于缩短H树时钟延迟，减轻H树功耗，减少出现电压降和电迁移问题。
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公开(公告)号：CN117746145A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311781981.3
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
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/58 , G06V10/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及遥感图像处理与应用技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络与注意力机制的融合模型分类方法，提出一种用于高光谱图像分类的多分支特征融合以及注意力机制的分类模型，模型中的三维卷积操作能够利用不同尺度的卷积核和滤波器数量，从不同程度的光谱和空间维度中提取特征；并且采用多分支特征融合结构，对从不同分支提取的特征进行集成。通过使用连接函数将从各个分支中提取的特征连接起来，可以更全面地补充网络特征，同时加入了注意力机制模块，结合通道注意力和空间注意力，增强模型对关键特征的感知能力，提高模型的表达能力和泛化能力，提高模型的表达能力和泛化能力。
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公开(公告)号：CN117556191A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311516111.3
申请日：2023-11-14
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: G06F18/10 , G06F18/213 , G01S19/49 , G01S19/37
Abstract: 本发明涉及全球卫星导航技术领域，具体涉及一种基于约束的衰减记忆容积卡尔曼滤波方法。采用衰减记忆法进行计算预测和更新步骤中的协方差矩阵，减弱过去时刻的信息权重，抑制了滤波发散，同时考虑到实际应用中过程噪声和量测噪声随外界干扰动态变化的特点，将过程噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵变为变量，并动态进行调节修正，最后建立误差协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵的比值约束，保证了状态估计误差收敛速度，提高滤波精度。
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公开(公告)号：CN117372642A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311416054.1
申请日：2023-10-30
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: 本发明提出了一种基于数字孪生的三维建模方法及可视化系统，包括一：获取园区倾斜摄影图像数据，导入建模软件中得到园区倾斜摄影实景三维模型；二：将步骤一所述的图像数据导入Arcgis中，绘制得到园区道路WGS84杆状物、面状物、线状物shapefile矢量数据；三：采用3dsmax构建整个园区三维虚拟模型，对模型进行材质贴图和V‑ray渲染后分别导出.fbx格式模型；四：将步骤二所述shapefile文件导入Thingjs数字孪生开发平台，得到园区对应的地理位置，导入.fbx格式模型调整到对应地理位置发布得到融合GIS数据后的三维场景url地址；五：园区模型可视化采用发布的url地址动态加载园区模型；六：采用数据驱动的方法进行园区车辆行驶轨迹跟踪监控,读取后端车辆位置数据实时虚实映射到可视化平台上。
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公开(公告)号：CN116908899A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310748113.9
申请日：2023-06-25
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: 本发明涉及卫星导航信号处理技术领域，具体涉及一种基于天牛须种群算法的整周模糊度解算方法，根据浮点解确定天牛种群的初始位置，并设定天牛须朝向和迭代次数；预测天牛种群的下次位置，并基于最小二乘准则计算所有天牛须所在位置的适应度值；利用Nadam算法自适应改进天牛搜索步长，不断更新天牛种群的最优位置，并记录每次的种群最优位置；利用模拟退火算法跳出局部最优种群位置，寻找最优天牛种群位置；若迭代次数达到所设阈值，输出最优解。本发明能有效避免模糊度陷入局部最优情形，在多维模糊度解算情况下，仍具有较高的解算速率和解算成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116794688A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310783144.8
申请日：2023-06-29
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: 本发明涉及卫星定位技术领域，具体涉及一种基于卫星质量评估的稳健滤波方法，包括步骤1：接收机实时采集导航电文；步骤2：单点定位获取接收机位置及信号质量评估参数；步骤3：进行卫星信号质量评估，判断观测矩阵是否满秩；步骤4：计算抗差因子，计算卡尔曼增益；步骤5：多历元联合观测，建立满秩的完整几何约束求解新预测值；步骤6：保留当前历元参数，进入下一历元解算。采用本发明的方案具有的优点是，可以用于降低卫星信号强度弱，多径效应等对定位精度的影响，提高持续定位解算能力。
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公开(公告)号：CN116630666A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310723725.2
申请日：2023-06-19
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: 本发明提出一种应用于无人机图像匹配的SIFT‑KNN特征匹配方法，包括一：将图像均匀分割成m×n个相同的区域，将每个区域按逐行的顺序分别存储在集合{s1,s2,…,sm}中；二：构建尺度空间，输入图像通过二维高斯函数连续的对尺度进行参数变换，最终得到多尺度空间；三：采用Harris算子检测特征点,通过求解矩阵M特征值判断一个窗口是平面、边缘、角点；四：建立特征点KD树索引，将所有特征点分成两部分，直到每个叶子节点只包含一个像素值，顺着KD树计算出待匹配点的最佳匹配点对；五：判断图像1中的特征点对(f,f')，图像2中的匹配点对(f',f”)，匹配点f的像素值Ix，匹配点f”的像素值Iy，若Ix＝Iy，则(f,f')为初步正确的特征点对；六：采用渐近一致采样法在步骤五的基础上选取正确率相对要高的匹配点对。
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公开(公告)号：CN116229293A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310088363.4
申请日：2023-02-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及无人机影像技术领域，具体涉及一种基于PMVS改进的多视角影像匹配方法，首先采用Harris+DoG算子对无人机图像进行特征点检测，在图像匹配阶段引入渐近一致采样法进行误匹配消除，提高了图像匹配的准确性，同时在面片生成上结合正态分布空间阈值选择空间点云，减少了面片生成的盲目性，最后在面片优化阶段采用改进的拟牛顿算法优化面片参数，在保证算法全局收敛性的情况下，提高了面片中心和法向量等相关参数的准确性，本发明能够有效解决PMVS算法图像匹配中的误匹配问题，选取正确率较高的匹配点集合，同时提高了算法中面片初始化和面片优化的效率，为面片扩散提高置信度较高的面片。
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公开(公告)号：CN113610891B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110797269.7
申请日：2021-07-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种目标跟踪方法，包括：读取视频序列第一帧图像的groundtruth数据，初始化跟踪滤波器模型；读取下一帧图像，确定下一帧图像的目标块图像；获取目标块图像的深度卷积特征和CN特征并融合构建目标外观模型；根据目标块图像确定其上下文区域块，获取上下文区域块的HOG特征和CN特征并融合构建背景上下文模型；基于目标外观模型确定目标块图像的目标中心位置；构建尺度估计模型，得到尺度因子；根据目标外观模型和背景上下文模型的模型参数更新跟踪滤波器模型且返回至读取下一帧图像的步骤并继续执行，直至视频序列的所有图像帧完成目标跟踪。该方法从特征融合、背景信息处理两方面实现在光照变化、形变、背景干扰等复杂场景下的跟踪性能显著提升。
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公开(公告)号：CN113033454B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110371257.8
申请日：2021-04-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
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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