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公开(公告)号：CN111881876B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010783356.2
申请日：2020-08-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单阶无锚检测网络的考勤方法，其特征在于，包括如下步骤：1）人脸编码过程；2）人脸检测过程；3）统计考勤。这种方法能够实现单台终端对多人完成考勤识别，在通过/考勤效率上拥有较大优势，能辅助完成大人流量下的考勤任务。
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公开(公告)号：CN111881876A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010783356.2
申请日：2020-08-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单阶无锚检测网络的考勤方法，其特征在于，包括如下步骤：1）人脸编码过程；2）人脸检测过程；3）统计考勤。这种方法能够实现单台终端对多人完成考勤识别，在通过/考勤效率上拥有较大优势，能辅助完成大人流量下的考勤任务。
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公开(公告)号：CN117218423A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311171181.X
申请日：2023-09-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于多尺度融合和深度学习的肺部结节分类方法及系统，其中，方法包括：获取LIDC‑IDRI数据集，采集LIDC‑IDRI数据集中大于等于3mm的肺结节图像，并对采集的图像进行预处理；对预处理后的肺结节图像中的肺结节区域进行分割，提取三个不同位置不同尺度的肺结节区域，对提取的肺结节区域进行卷积处理后进行信息融合，并对融合后的肺结节区域进行特征提取；构建三维残差网络，通过LIDC‑IDRI数据集对三维残差网络进行训练和验证，得到肺部结节分类模型；通过肺部结节分类模型对待分类的肺部结节进行分类。本发明不仅能够提高肺结节的检测准确性，还能够在不同尺度下捕获结节的详细特征，有望在肺癌早期诊断和治疗中发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN115331011A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211084181.1
申请日：2022-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的视盘分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1）定义TU‑Net网络；2）搭建U‑Net网络；3）依据输出的标注图像对视盘进行定位；4）对图像进行预处理；5）构建AU‑Net网络；6）设置训练策略；7）设置损失函数；8）训练网络和更新参数；9）将输出的图像进行图像后处理；10）设置评价标准。这种方法实现简单，普适性强，可以减少眼底图像噪声影响。
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公开(公告)号：CN111627246B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202010534800.7
申请日：2020-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别与用户偏好的智能车位推荐方法，包括车辆定位系统，所述车辆定位系统包括通过网络互连的车载终端、4G网络模块和远程监测中心终端，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1）确定当前用户车辆位置；2）车位状态图像识别；3）推荐车位；4）路线规划和导航。这种方法可以降低成本，可依据当前用户偏好为当前用户方便、准确、高效地推荐适合的泊车位置，同时使得当前用户快速的找到泊车位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113468485A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110755227.7
申请日：2021-07-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Linux操作系统的数字签名和证书验证的程序保护方法，其特征在于，包括如下步骤：1）对Linux系统内置程序cat签名；2）内核签名验证。这种方法分别对公私钥与证书的验证与签名，对系统与可执行程序进行多重保护，这种方法可用于在国产Linux操作系统进行应用的标识和管理，提升应用程序的可追溯性和安全性鉴别能力。
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公开(公告)号：CN111644407A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010463264.6
申请日：2020-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种计算机机箱的除尘装置，包括握把和活动套，握把的内部上端开设有风道，且风道的下端连接有进气口，同时风道的下端内部安装有马达，马达的上端通过连接杆与扇叶相互连接，且连接杆的上端固定有驱动轴，驱动轴的外端通过限位块和转槽与握把相互连接，且限位块的外端安装有滚珠，握把的上端通过连接槽与固定套相互连接，活动套设置在驱动轴的上侧，且活动套的内部通过卡块与卡槽与驱动轴相互连接，同时卡块的外部通过伸缩槽和支撑弹簧与活动套相互连接，卡块的外端内部开设有预留孔，活动套的中部设置有延伸管。该计算机机箱的除尘装置，不仅便于对缝隙处的灰尘进行吹出，同时可以便于对装置整体的拆卸清理。
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公开(公告)号：CN111461251A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010277233.1
申请日：2020-04-10
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林与自编码器的WiFi指纹的室内定位方法，包括离线模型训练和在线位置预测，其中，离线模型训练过程为：1）指纹数据库预处理：2）采用随机森林算法进行特征选择；3）采用栈式自编码器进行数据降维；4）训练初级学习器；5）训练次级学习器，在线位置预测过程为：6）指纹数据处理；7）无用AP剔除；8）采用栈式自编码器进行数据降维；9）使用初级学习器预测；10）使用次级学习器预测。这种方法能快速准确地进行室内定位、采用随机森林筛选AP并清除无用数据，采用栈式自编码器实现指纹数据的特征提取，能提高室内定位的精度。
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