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公开(公告)号：CN119785145A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411866799.2
申请日：2024-12-18
Applicant: 南宁桂电电子科技研究院有限公司 , 广西壮族自治区信息中心(广西壮族自治区大数据研究院) , 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种对抗样本构造方法，包括：S1、获取目标图像，对所述目标图像进行分割，获取分割掩码；S2、将所述目标图像输入至生成器中，获取当前全局对抗扰动；S3、基于所述目标图像，结合所述分割掩码和当前全局对抗扰动，获取当前对抗样本；S4、将所述当前对抗样本和目标图像输入至代理模型，获取图像总损失；S5、将所述图像总损失输入至所述生成器，结合所述目标图像，获取新的全局对抗扰动；S6、返回S3，直至获取当前最优对抗样本。本发明引入图像分割模块，识别出关键区域。其次，仅针对关键区域添加扰动，在较少扰动的情况下构造对抗样本。
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公开(公告)号：CN118015617A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410146393.0
申请日：2024-02-01
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于目标检测的乳腺癌病理图像有丝分裂细胞核识别方法，包括：将乳腺癌有丝分裂细胞核图像输入目标检测网络，筛选有丝分裂细胞核的候选框及所述候选框对应的第一置信度；对筛选后的候选框进行窗口重定位，过滤检测阶段产生的劣质假阳性，并重新定位有丝分裂细胞核的中心位置，获取过滤后的候选框及第二置信度；将过滤后的候选框输入分类网络，输出最终候选框及最终目标置信度，其中，最终目标置信度通过第二置信度和分类网络置信度加权获得。本发明通过在检测阶段之后加入窗口重定位模块，减少候选框边界周围的低质量预测，有利于产生更一致的检测结果。
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公开(公告)号：CN117877118A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410055270.6
申请日：2024-01-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对塔吊驾驶员危险行为的目标检测方法。首先收集塔吊驾驶员行为图像样本数据制作数据集，并对图像样本进行预处理；并通过主干网络，对输入图像进行特征提取；其次通过改进增强网络，融合主干网络提取的图像特征；最后通过预测网络，对塔吊驾驶场景下危险行为小目标（烟和电话）进行分类和边界框回归，输出检测结果。该方法通过改进YOLOv7目标检测算法，结合多种成熟的方法，从而达到更好的检测效果。本发明方法能够有效提高检测效果，方法简单易用，应用性强，尤其在工地安全领域检测塔吊驾驶员危险行为的方面将会有很大的应用。
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公开(公告)号：CN117876335A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410048707.3
申请日：2024-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T5/90 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T5/60 , G06N3/0895 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割与降噪的弱监督钢铁表面缺陷检测方法，包括如下步骤：采集钢铁表面数据；优化U‑net网络模型以适应对钢铁表面缺陷数据进行图像分割；嵌入结构相似性指数SSIM测量系统作为模型的损失函数，结合优化的U‑net网络模型，提出一种新的网络模型SSIM‑Unet，生成钢铁表面初步缺陷分割灰度图；将得到的缺陷分割灰度图先利用高斯滤波去除成像过程中的高斯噪声，最后利用中值滤波消除图像的椒盐噪声，突出图像缺陷部分；输出钢铁表面缺陷的最终的检测结果。本方法利用少量的钢铁表面缺陷数据，无需标注即可检测出缺陷的形状，相比现有检测方法，减少人力投入的同时、在检测速度、精确率，召回率上有大幅提高。
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公开(公告)号：CN107485387B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN201710863101.5
申请日：2017-09-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种穴位自动跟踪系统以及方法，该系统包括穴位采集装置以及服务器。所述穴位采集装置包括手环本体以及设置在所述手环本体上的加速传感器、电子针灸模块、经络信号采集模块、预处理模块、无线通信模块以及报警模块，所述预处理模块与所述加速传感器、所述经络信号采集模块、所述电子针灸模块、所述无线通信模块以及所述报警模块连接，所述穴位采集装置与所述服务器建立无线通信连接。该系统可以缓解目前用户只有在主动进行测量时，才能获取到自己的身体状况，且获取到的身体状况不能体现用户病情严重程度的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116740124A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310655750.1
申请日：2023-06-05
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: 本发明涉及小目标检测与多目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于改进YOLOv8的车辆跟踪与车牌识别联合检测方法，将车辆检测跟踪与车牌识别融合在一个统一的系统中，通过以下步骤实现联合检测，首先采用改进YOLOv8算法对车辆与车牌进行检测，再使用基于匈牙利算法的BOT‑SORT跟踪算法进行车辆目标跟踪，同时使用LPRNet进行车牌识别，通过使用了可变形卷积操作代替标准卷积，可根据图像改变感受野大小，同时添加了MHSA注意力网络，在保证轻量化的同时，大大提升了物体检测精度，同时本发明将车辆多目标跟踪和车牌识别集成在一个系统中，使用方便，容易部署在边缘设备中。
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公开(公告)号：CN116341541A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310330015.3
申请日：2023-03-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/211 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识提取的轻量型摘要生成方法，包括文本模型的生成和文本模型的调用两个阶段。第一阶段包括文本数据的清洗与预处理；文本模型的创建；文本模型的训练与调优；文本模型的生成与获取。第二阶段包括：用户输入待生成摘要的长文本；提取用户输入长文本的特征；调用文本模型；生成用户输入的长文本的摘要。第一阶段采用机器学习的算法搭建文本模型，将提取的特征输入模型，对模型进行训练，自动优化训练参数，使模型更加准确。第二阶段，对用户输入的待生成摘要的长文本进行特征提取，调用第一阶段生成的模型，生成对应的文本摘要。本发明应用型强，应用范围广，尤其在新闻处理、文案处理等方面将会有很大的应用。
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公开(公告)号：CN110334221B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910649318.5
申请日：2019-07-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开一种基于知识图谱路径的可解释性推荐方法，该方法通过获取用户的交互历史，将交互历史作为知识图谱的种子集，从种子集中获取用户‑项的数据集，在得到种子集的前提下，对种子集进行对应知识图谱的三元组查询，并将这些三元组抽取出来，将三元组信息中的组合实体和关系的语义来生成路径表示，根据路径进行推理来推断用户偏好；确定一个三元组路径后，在限制路径长度为4的前提下，查询该路径头实体到尾实体其它的路径，用多个三元组表示；找到多条路径后，对每条路径进行池操作来区分不同路径对预测推荐的贡献；选择贡献分最大的路径对用户进行解释性推荐。该方法推荐精度高，并解决了推荐的不透明性问题。
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公开(公告)号：CN114973244A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210659966.0
申请日：2022-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌H&E染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法，属于数字图像处理技术技术领域，包括：输入图像预处理模块：对原始图片进行按照预定的patch尺寸切割，并通过图片翻转、旋转等方式进行数据增强；分割模块：通过在训练集中裁剪patches训练一个分割网络，将测试集数据按相应尺寸切割并送入分割网络，得到patch级的分割结果，然后将分割后结果按照其在预处理阶段截取的patch坐标信息来重建出属于原始尺寸的图像。该乳腺癌H&E染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法，对于准确地分割和分类乳腺癌有丝分裂的细胞，特别是样本细胞数量稀少，特征复杂的，具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111949884B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010872372.9
申请日：2020-08-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种基于多模态特征交互深度融合推荐方法，该方法在xdeepfm模型的基础上，提出了一种融合多种模型的多模态特征交互深度融合模型。该模型将多个模型进行结合，并且将多模态特征进行融合，不仅能同时以显式和隐式的方式自动学习高阶的特征交互，使特征交互发生在向量级，还兼具记忆与泛化的学习能力，并且可以进行多任务训练。该方法推荐精度高，并提升了推荐的多模态特征融合的效果。
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