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公开(公告)号：CN113947538A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111113807.2
申请日：2021-09-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度高效卷积自注意力单幅图像除雨方法，首先通过图像数据预处理，获得对应的有雨图像和无雨图像，再将所述有雨图像传入融合了改进型Transformer自注意力模块和多尺度空间特征融合模块的网络模型进行迭代训练，经过混合损失函数优化输出与所述无雨图像接近的处理图像，保存训练好的网络模型，再使用训练好的网络模型对需要测试的图像数据完成预测输出除雨后的图像，本方法避免了基于模型驱动的除雨方法存在的泛化能力不足和基于数据驱动的除雨方法产生较大的计算开销等问题，解决了现有技术中的单幅图像除雨方法计算量大且效率偏低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112669343A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110003510.4
申请日：2021-01-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/194 , G06T7/12 , G06T5/00 , G06T3/40 , G06K9/34 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的壮族少数民族服饰分割方法，通过构建少数民族服饰图像库，建立语义分割模型训练模型，对需要识别的图像进行使用Mosaic数据增强预处理，不仅能够识别到比较小的物体，丰富检测物体的背景，通过图像标签平滑操作，减少了过拟合的情形，降低了模型过于相信预测类别的风险，同时使用辅佐分支结构，获得更合理的语义分割模型训练模型，提高了机器识别效率，解决了现有技术中的壮族少数民族服饰使用机器识别效率不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN115376554B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210863510.6
申请日：2022-07-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G10L25/03 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种域转移的自监督机器异常声音检测方法，分别设计时频域特征提取网络、动态图卷积网络和域自适应网络；通过时域特征提取网络捕获声音信号的空间特征信息和时域交互的特征信息，得到特征向量，提高了域转移下机器异常声音检测的性能稳定性，通过动态图卷积网络捕捉特征向量的域转移之间的依赖关系，提高了模型对域转移特征感知能力，基于依赖关系通过域自适应网络补偿特征向量，得到检测结果，能补偿由于域移动造成的模型性能下降，提高了自监督环境下模型对异常声音的域转移自适应能力，解决现有检测方法学习不同域转移的声音特征，检测效果不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN114297795B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111631338.3
申请日：2021-12-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PR‑Trans的机械设备剩余寿命预测方法，包括离线训练和在线预测两个阶段，其中，离线训练主要任务是建立预测模型、并利用历史操作数据库中处理后的数据对模型进行训练，在线训练主要任务是基于训练模型的实时预测实时RUL，并处理实时数据，然后将相关信息反馈给控制器。这种方法采用改进Transformer的自注意力机制，能减少计算量及空间占有率、增强位置之间关系、减小模型大小、通过增大模型感受野增强模型学习能力，使模型推理速度更快、预测更精确。
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公开(公告)号：CN114638842B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210251253.0
申请日：2022-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于MLP的医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1）编码；2）解码；3）局部分支结构和全局分支结构。这种方法不仅在保持原始空间维度特征结构下，具有敏感的位置感知能力和极少的计算开销，并且有效增加模型提取局部特征和全局上下文信息的能力，增大模型对小尺度物体的特征感知，也能有效地解决由于医学分割数据样本数量相对较少，医学图像中patch的位置嵌入的依赖关系不能很好地学习的问题，从而实现高性能和高效率的医学分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115512206A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211278019.3
申请日：2022-10-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种适用于低照度环境下的改进版YOLOv5目标检测方法，包括使用图像增强算法对低照度的数据集的训练集进行离线增强，得到增强数据集；使用增强数据集和原始训练集进行配对混合，得到混合数据集；对基准网络进行改进，得到改进网络模型；使用混合数据集对改进网络模型进行训练，得到目标检测网络模型；将待检测图片输入目标检测网络模型进行训练，得到检测结果。本发明通过混合增强训练方式，将低照度的数据集通过GAN算法进行增强，并与原始的训练集进行混合匹配，有效抑制直接使用增强算法所带来的特征破坏问题，解决了现有的目标检测方法对低照度环境下目标检测精确度较低的问题。
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公开(公告)号：CN114638842A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210251253.0
申请日：2022-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MLP的医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1）编码；2）解码；3）局部分支结构和全局分支结构。这种方法不仅在保持原始空间维度特征结构下，具有敏感的位置感知能力和极少的计算开销，并且有效增加模型提取局部特征和全局上下文信息的能力，增大模型对小尺度物体的特征感知，也能有效地解决由于医学分割数据样本数量相对较少，医学图像中patch的位置嵌入的依赖关系不能很好地学习的问题，从而实现高性能和高效率的医学分割。
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公开(公告)号：CN114037833A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111371509.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种苗族服饰图像语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1）数据增强；2）编码；3）解码；4）辅助分支结构；5）实现语义分割。这种方法能提取到少数民族服饰的大尺度高级语义信息，而且提取的特征包含更多低级纹理的重要细节、迁移和融合少数民族服饰之间自相似性与跨尺度相似性的特征，能提高苗族服饰图像语义分割的准确度。
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公开(公告)号：CN113569866A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110802456.X
申请日：2021-07-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习识别HPV试纸的方法，属于图像处理技术领域，可以实现在机体识别HPV试纸时，可先通过漏电传感器检测电源线是否发生漏电现象，若发生漏电现象，将信息反馈到警报灯上进行报警，保证工作的安全性，同时通过第一散热风扇和第二散热风扇的均压通风配合散热板的散热，使形变记忆囊体内的冷却水蒸发成水蒸气，进行吸热，同时形变记忆囊体在高温下发生膨胀至与具有防尘作用的防尘框和防尘网相接触，防尘框内的二氧化碳气体可以有效的起到吸热和隔热作用，故水蒸气则随着形变记忆囊体的膨胀向上运动，由于隔热作用，上方温度较低，故开始凝结成水珠滴落下来，实现循环利用，有效的增强了其散热效果。
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公开(公告)号：CN216967796U
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202220121280.1
申请日：2022-01-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型属于近海养殖设备领域，具体涉及一种海洋贝类清理的水下机器人的机械臂，包括控制器和依序通过可控关节连接的第一臂、第二臂、第三臂和机械刷，第一臂和第二臂均为长度可控的伸缩臂，第一臂包括第一臂壳和与第一臂壳配套的第一内衬，第一臂壳与第一内衬通过第一伸缩机构相连，所述第一伸缩机构包括第一步进电机和第一距离传感器；第二臂包括第二臂壳和与第二臂壳配套的第二内衬，第二臂壳与第二内衬通过第二伸缩机构相连，所述第二伸缩机构包括第二步进电机和第二距离传感器，可控关节、第一、二距离传感器、第一、二步进电机均与控制器电连接，本实用新型更加适合在养殖笼内狭长空间工作。
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