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公开(公告)号：CN114387459A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210095816.1
申请日：2022-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了动态双模板更新的单目标跟踪方法及存储介质，所述方法，包括步骤10、读取视频序列；步骤20、读取视频序列的第一帧图像及其标注数据，进行初始化模板得到模板图像；步骤30、读取下一帧图像，处理为搜索区域图像；步骤40、将所述模板图像和所述搜索区域图像同时送入预设强特征提取网络，分别获得模板特征图和搜索区域特征图；步骤50、对所述模板特征图和搜索区域特征图进行相似度匹配计算，输出相似度得分响应图，得到初步跟踪预测结果。本发明动态双模板更新的单目标跟踪方法，为一种结合强特征提取网络和动态双模板更新策略的目标跟踪方法，当所跟踪的目标所在的视频序列较为复杂时，仍然有较高精确率和鲁棒性跟踪。
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公开(公告)号：CN113269809A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110496902.9
申请日：2021-05-07
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请适用于图像处理领域，提供了一种多特征融合相关滤波目标跟踪方法、计算机可读存储介质及计算机设备。所述方法包括以下步骤：接收视频，在当前视频帧中获取待跟踪目标图像和待跟踪目标的跟踪框；分别计算待跟踪目标图像的深度特征和三个手工特征，首先对三个手工特征进行串行融合，得到一个单通道的手工特征图，然后对待跟踪目标图像进行深度特征提取，得到一个单通道的深度特征图，将手工特征图与深度特征图并行融合调整为相同尺寸再进行对应像素相加，得到最终的融合特征；基于树形结构尺度自适应的目标跟踪算法对待跟踪目标的跟踪框中的目标进行尺度缩放判断，得到目标的最佳尺度响应值；在相关滤波模型KCF中，根据最终的融合特征和目标的最佳尺度响应值确定待跟踪目标。本申请能增加目标的外观模型的可区分性。
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公开(公告)号：CN111885259A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010710761.1
申请日：2020-07-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手机的多功能汽车座椅集中管理系统，通过在智能手机对汽车上所有座椅进行集中管理，就可以完成对汽车上每个座椅的位置姿态、通风、加热、按摩功能的调节控制，无需在车内移动，就能实现对汽车内所有的座椅进行控制，简单方便，节约时间，能够满足现代社会对智能化的需求。
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公开(公告)号：CN119437208A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411514903.1
申请日：2024-10-29
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西产研院时空信息技术研究所有限公司
IPC: G01C21/08 , G06N5/04 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/25 , G01C21/18 , G01C21/16 , G01C21/20
Abstract: 本申请提出了一种HCBiGRU混合神经网络的定位方法。该方法包括通过行人手持智能手机采集传感器数据，以及对数据进行预处理。并利用HCBiGRU神经网络模型进行定位估计，同时利用加速度数据，采用非线性自适应步长估计模型进行步长估计，以及利用四元数法进行航向估计，并通过航迹推算得到估计位置。最后，将地磁估计作为观测模型，航迹推算估计作为量测模型，通过粒子滤波实现定位估计。
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公开(公告)号：CN119224796A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411240821.2
申请日：2024-09-05
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: 本发明涉及卫星导航定位技术领域，具体涉及一种基于粒子滤波的导航多径信号估计方法，结合扩展卡尔曼滤波(EKF)和遗传算法联合优化粒子滤波(PF)的参数估计，首先在PF重要性采样阶段中，利用EKF算法和最新的观测信息，得到样本均值和协方差，为粒子滤波提供了合理的建议密度，可以重新计算每个粒子的权重。之后在粒子滤波的重采样阶段利用改进的遗传算法对粒子集合进行复制和淘汰，避免粒子滤波陷入局部极值的问题。本发明提出的方法能够解决粒子滤波存在的粒子退化和粒子多样性降低问题，实现对直达信号和多径信号的较高精度的参数估计，从而减小了多径信号对导航信号性能的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118708904A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410815261.2
申请日：2024-06-24
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: 本发明涉及滑坡位移预测技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯优化的局部变权组合预测方法，通过贝叶斯优化算法寻找局部变权组合预测模型的最优参数，验证集上评估组合预测结果是否符合精度，判断是否达到贝叶斯优化的终止条件，选取最优模型参数组合；将最优的模型参数分别应用于SARIMA模型和HWES模型上，分别完成对位移监测序列进行单步预测的操作，从而获取所需预测时刻的预测值，以及输入位移监测序列的拟合序列；将两项拟合序列分别与监测序列作差，可得到单项预测模型对应长度的残差序列，分别计算残差平方和；利用局部最优动态权系数计算方法计算下一时刻预测值的权系数矩阵，求得下一时刻的组合预测值，若预测完成则输出预测序列。
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公开(公告)号：CN118607437A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410781070.9
申请日：2024-06-18
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: G06F30/337
Abstract: 本发明提供一种对门级网表的层次化检查方法，属于集成电路下数字芯片设计领域，本发明为解决在数字芯片设计流程中由于网表规模过大而带来的网表检查效率降低的问题。所述设计方法包括：对大型的网表文件按模式进行block划分；对划分后的每层block进行层次化分析并提取模型；采用综合ILM&ETM提取模型的方法避免了传统网表检查中忽略边界违例的问题；最后汇总每层的检查报告并输出为最终检查结果。通过层次化方法检查大型设计的面积大小、功耗大小、单元连接性错误等信息，相较于商业EDA工具使用的展平式检查效率更高，可以有效减少工具运行时间、优化内存占用、有助提高网表检查效率，降低芯片设计周期。
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公开(公告)号：CN118330690A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410490437.1
申请日：2024-04-23
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技术领域，具体涉及一种采用多点偏移相关器的新型GNSS欺骗检测方法，采用多点偏移相关器的新型GNSS欺骗检测方法，在GNSS接收机原有的即时、超前、滞后相关器的基础上，建立新的远点和近点相关器；根据多方位相关器的偏移检测优势构建近点/中间/远点斜率差分三个欺骗检测指标，并充分利用互补特性分别通过逻辑联合的方式和均值差分的方法再次构建新指标多点斜率差分和多点斜率差分平均。本发明通过复合运用各位置相关器偏移检测优势，直观有效地增加了欺骗检测范围，降低了单边相关器存在的欺骗漏检情况，具有更强的鲁棒性。此外，本发明的检测方法无需通过增加外部硬件实现，可在减少硬件成本的同时增加接收机的欺骗检测性能。
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公开(公告)号：CN118330684A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410512223.X
申请日：2024-04-26
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及卫星导航技术领域，具体涉及一种用于GNSS抗欺骗检测指标的加权移动平均偏差纠正方法，首先接收GNSS信号后进行剥离获得原始信号，再结合接收机及相关器每1ms的相关值进行缓存，缓存一段时间的相关值后根据信号质量检测(SQM)指标算出每刻的指标数据并进行缓存，然后根据接收机相干积分时间确定历史缓存的指标数据的衰减权重；根据历史缓存数据加权移动平均方法预测当前时刻的指标数据；最后对预测数据进行偏差纠正获得最终预测值，并与SQM指标阈值对比判断是否存在欺骗信号。采用本发明方法不仅可以抚平随机干扰的影响，平滑检测指标的数据曲线，强化指标的鲁棒性，同时可以在不需要额外增加硬件支持的条件下提高欺骗检测指标的检测性能。
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公开(公告)号：CN118259328A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410413521.3
申请日：2024-04-08
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: 本发明属于隧道定位技术领域，具体涉及一种基于GNSS模拟再生设备的隧道定位方法，包括以下步骤：S1、授时型接收机接收天上星历，输出标准秒脉冲；S2、三次样条插值模块对星历数据进行拟合，星历解算模块对星历数据进行分析提取；S3、TDC模块测量外部1PPS信号和本地脉冲的相位差，滤波模块对相位差进行修正计算出最优估算值，将修正量在时钟驯服模块中转化为电压控制量对恒温晶振进行驯服；S4、FPGA输出中频信号经上变频模块转换成射频信号，功率控制模块对射频信号进行调整，发射模拟卫星信号实时同步于天上卫星信号。本发明可以解决现有技术在隧道环境下进行卫星信号覆盖时，布设复杂，施工强度大、组建系统困难等问题，具有较好的市场应用前景。
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