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公开(公告)号：CN115061381A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210714624.4
申请日：2022-06-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B15/02 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种智能家居控制系统与智能机器人高效协同控制方法，该方法通过设置智能家居控制中心便于解决智能家居管理和控制问题。通过对系统的网络结构进行设计、负载分析与负载均衡控制、利用智能家居传的感器对机器人导航辅助定位以及异常检测与恢复机制等方式协同控制。一方面可以提升系统可靠性，降低整体系统宕机的可能性；另一方面，通过分布式计算框架，将大型任务进行分工出来，提升系统执行效率、系统整体性能，此外，还能充分利用机器人移动性强的优势，进一步优化智能家居控制中心的控制效果。
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公开(公告)号：CN114756032A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210531745.5
申请日：2022-05-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于智能体自主导航的多传感信息高效融合方法。该方法涉及搭建用于智能体进行多传感融合的实验平台并构建用于自主导航的地图；根据智能体导航区域重要性以及2D激光雷达、深度相机、超声波传感器参数特性以及动态窗口大小划分智能体的导航区域；最终求解智能体在t+1时刻的最佳运动轨迹，控制智能体运动，进而实现自主导航。本发明能够为智能体自主导航提供一种高效的多传感融合和智能体灵活控制的方法，融合后的各种传感器的优势得以突显，且对智能体的系统消耗不会明显增加。能够为机器人自主导航控制，无人车自动驾驶，飞行器自主导航控制，设备智能化等提供技术基础。
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公开(公告)号：CN115761858B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202211509716.5
申请日：2022-11-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请公开了一种基于人脸外观的注视方向预测方法及系统，方法包括：采集待预测对象的人脸图片，得到原始预测图像；基于所述原始预测图像，裁剪出左眼和右眼的图片，得到人眼预测图像；构建注视方向预测模型；所述人眼预测图像输入至所述注视方向预测模型中，得到人脸注视方向。通过设计自注意力静态模块去融合粗粒度人脸特征和细粒度人眼特征，提高了不同粒度特征的融合程度；通过设计差分动态模块去显式获得动态特征，增强了对原有数据集的动态特征的利用程度。
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公开(公告)号：CN117347946B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202311062990.7
申请日：2023-08-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S5/02 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于非线性框架字典学习的超表面定位方法及装置，旨在解决现有技术中存在的稀疏表示及字典学习问题是基于线性建模，而定位问题用线性建模不能最高效的拟合，导致定位精度的下降的技术问题。本发明包括：获取带有标签矩阵的目标区域内的训练目标的定位数据；结合标签矩阵方法和字典学习方法构建字典学习模型和目标分类模型，并基于所述字典学习模型和所述目标分类模型的结合加入非线性函数，计算出所述定位数据的判别字典和目标区域内的分类参数；基于所述判别字典，运用稀疏编码方法获取待定位目标的稀疏系数；基于所述稀疏系数，结合所述分类参数，得到待定位目标的位置信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119249046A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410903249.7
申请日：2024-07-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F17/14 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开了一种基于增益可编程超表面的离散傅里叶变换方法。包括：1)生成离散傅里叶变换算法参数；2)进一步简化离散傅里叶变换算法参数；3)设计增益可编程超表面实体；4)设计后处理方案、后处理层；5)围绕增益可编程超表面构建计算系统。这种方法依靠简化的运算与高并行度的计算系统能高速地完成对输入信号的处理，这种基于增益可编程超表面的设计，只需要简单的超材料系统和极低的时间与能量开销就能实现对输入信号更快速地进行离散傅里叶变换操作，且大大减少计算系统的成本需求。
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公开(公告)号：CN114220059B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111548537.8
申请日：2021-12-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06F17/16 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于解析稀疏表示的关键帧提取方法，包括步骤：将视频转化为矩阵表示，视频矩阵的每一列为视频的每一帧信号；设计一个基于minimax concave penalty (MCP)稀疏正则化的解析稀疏编码模型；将视频矩阵作为原信号，视频矩阵的转置矩阵作为解析字典，带入解析稀疏编码模型；通过解析稀疏编码算法计算出稀疏系数矩阵，其中稀疏系数矩阵的非零行代表关键帧的索引；根据关键帧的索引选择出对应的该视频关键帧。本发明将提高选取关键帧的压缩率，同时降低计算复杂度，提高关键帧的提取速度。此外，本发明通过对许多具有挑战性的现实世界场景进行验证，相较于传统的关键帧提取方法具有更高的提取效率。
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公开(公告)号：CN116503937A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310487577.9
申请日：2023-05-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸外观的深度学习注视预测方法及系统，方法包括：获取待测对象的人脸外观图片；对所述待测对象的人脸外观图片进行处理，提取人脸图片；将所述人脸图片输入训练好的注视预测模型中，预测所述人脸图片中人眼注视方向。本发明通过将卷积神经网络、窗口多头注意力机制和移动窗口多头注意力机制结合，提高了网络的图片局部空间特征学习能力和全局特征建模能力，解决了现有基于视觉变压器的注视预测方法无法多尺度特征学习以及图片全局自注意力计算困难的问题。
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公开(公告)号：CN115937310A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211514924.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请公开了一种基于YOLO的可回溯智能寻物系统及其控制方法，其中系统包括：智能摄像头、识别子系统、寻物子系统和部署模块；智能摄像头用于采集视频信号；识别子系统用于基于目标信息筛选视频信号，得到目标视频信号，并识别目标视频信号中的目标；寻物子系统用于提取并处理视频信号中所述目标的关键帧，得到目标位置；部署模块用于将寻物子系统加速部署至智能摄像头内。本申请通过提出种基于YOLO的可回溯智能寻物方法及系统，能够实现快速定位寻物，通过在嵌入式平台对智能寻物系统进行模型推理和优化，使目标识别的效率可以做到实时处理，同时可以在离线实时部署，更好保护个人隐私。
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公开(公告)号：CN113419214B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110690349.2
申请日：2021-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种目标不携带设备的室内精确定位方法，该方法涉及获取目标在室内不同位置对无线电波的遮挡作用的量化数据与目标所在位置的标签，并对数据集进行划分得到训练样本集与测试样本集；然后将所有位置上的量化数据进行处理，最后将测试样本集使用字典进行线性表示，通过在目标方程中加入正则化来限制解的范围，求解可以得到一个包含目标位置信息的稀疏向量，稀疏向量中极大值的位置进行加权联合计算得到目标位置。本发明能够对目标室内位置进行有效预测，对智能家居控制，目标监控，银行防盗和智能医疗等提供技术基础。
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