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公开(公告)号：CN113191213B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110389794.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感影像新增建筑物检测方法，通过对获得的第二时相GF2影像其进行超像素分割，得到超像素对象；接着用该时相GF2影像构建建筑物数据集；将所述建筑物提取数据集输入多尺度约束编解码网络训练，获取第二时相建筑物二值图，所述多尺度约束编解码网络，采用双路径体系结构分别获取全局信息和局部信息，结合全局和局部信息可以更好的从复杂背景中区分建筑物以及细化建筑物的细节，同时以兼顾不同大小的建筑物，将获得的超像素对象与所述建筑物二值图结合获取第二时相建筑物目标对象；然后使用IRMAD算法获得像素级变化检测结果，基于建筑物目标对象和像素级变化检测结果进行空间位置叠加分析，实现新增建筑物检测。
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公开(公告)号：CN115542359A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210881141.3
申请日：2022-07-26
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: 本发明涉及全球卫星导航技术领域，具体涉及一种基于卡方检验的AWPSO姿态解算方法，利用姿态角与基线矢量的关系，构造姿态角的单历元适应度函数模型，通过适应度函数进行姿态角搜索，规避了整周模糊度求解带来的大运算量，同时采用自适应权重因子和候选解的方式提高了姿态角的搜索范围，减少算法早熟，提高算法收敛性，最后利用卡方检验对候选解进行有效性检测，并通过剔除无效解减小局部最优解引起的误差，提高了解算的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115170956A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210751710.2
申请日：2022-06-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及高光谱遥感图像处理技术领域，具体涉及基于多尺度熵率超像素的后验概率高光谱图像分类方法，包括对高光谱图像数据进行预处理，得到处理图像，对高光谱图像进行初始分类，得到多个初始分类标签光谱信息，对预处理图像进行主成分分析，得到前三个主要成分，对三个主要成分进行图像处理，得到不同尺度下的超像素图像，对超像素图像进行融合处理，得到降维的高光谱图像，对多个初始分类标签和降维的高光图像进行域变换插值卷积滤波处理，得到重排列分类标签，对高光谱图像进行分类，再进行超像素分割操作、特征提取和修正，得到最后的分类标签，从而改善现有的光谱图像分类技术提取空间信息不足以及忽视超像素边缘信息的问题。
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公开(公告)号：CN111462184B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010256256.4
申请日：2020-04-02
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生神经网络线性表示模型的在线稀疏原型跟踪方法，包括基于图像混合方法将不同图片进行线性叠加，得到复杂背景图片；通过在线稀疏原型跟踪在外观模型上建模，利用正交子空间基向量和琐碎模板组成的原型来稀疏地线性表示被跟踪目标；基于观测模型和观测似然函数输出遮挡跟踪结果。实现通过数据增广方法将不同图片进行线性叠加，利用有限的训练集生成了带有语义信息的复杂背景图片，增强了SiamRPN对不同物体的判别能力，解决了背景杂乱的问题，在线稀疏原型的目标表示模型与改进的SiamRPN相结合，考虑了目标遮挡情况，利用观测似然函数和更新机制制作的鲁棒跟踪器，提高了被跟踪目标的定位精度，从而提升了整体跟踪性能。
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公开(公告)号：CN113129337B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110400856.8
申请日：2021-04-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明适用于计算机视觉跟踪领域，提供了背景感知跟踪方法、计算机可读存储介质及计算机设备，包括：构建背景感知模型，从背景感知模型中提取真实样本用于训练滤波器，所述真实样本指从测试视频中实时提取的目标信息和背景信息；从测试视频之外的视频数据集中以参考目标为条件来搜索目标对象，挖掘包括与目标相关度高于预设阈值的图像作为困难样本，重新根据所述困难样本训练并更新滤波器；通过更新后的滤波器更新DCFNet框架的输出，实现对目标的在线跟踪。解决了由傅里叶频域卷积带来的边界效应问题，增强了跟踪的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114726688A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210375109.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L25/02 , H04B17/309 , H04B17/391 , H04L27/26 , H04L25/03
Abstract: 本申请提出了一种信道估计方法、系统、设备及可读存储介质。该方法包括：生成延时‑多普勒域随机序列矩阵并进行星座图映射，得到目标数据符号矩阵后转换为时频域数据符号矩阵；将导频矩阵插入至发射的时频域符号矩阵，得到时频域发射端符号矩阵后进行快速傅里叶逆变换，得到时域发射信号矩阵后进行并串变换处理，将串行的发射端符号序列发送至接收端后进行串并变换处理，得到接收端的时域接收矩阵并进行快速傅里叶变换，生成频域的接收信号矩阵；采用基扩展模型对快速时变信道进行建模，根据还原的时域信道矩阵计算出信道估计后的接收信号，从而进行误符号率性能分析。本申请能够应用于OTFS系统且兼容OFDM系统，并有效提高信道估计方法的性能。
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公开(公告)号：CN113269809B
公开(公告)日：2022-06-21
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：CN114578679A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210072422.4
申请日：2022-01-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G04G7/00
Abstract: 本发明涉及时间同步技术领域，尤其涉及一种基于授时压控技术应用于隧道的时间同步方法，基于授时压控技术，通过在隧道口两端分别布设一台授时型接收机，并将定位后输出的标准秒脉冲分别通过光纤进行传输，再通过滑动平均滤波和离散增量式PID算法，实现了对标准秒脉冲的快速跟踪，使本地晶振保持较高的频率准确度和稳定度，利用高精度时间间隔测量的方法，解决了光纤传输秒脉冲信号的延时精度问题以及光纤受温度等环境因素变化后对信号延迟影响的问题，解决了传统方式授时精度低、组建系统复杂、信号受严重遮挡而无法授时的问题。
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公开(公告)号：CN114387407A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111365874.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及物流技术领域，具体涉及一种基于三维通道模型的大件货物运输通过性评估方法；基于三维通道模型的大件货物运输通过性评估方法的具体步骤包括确定运输路线；创建大件运输车辆模型、大件货物模型、特殊道路场景模型和障碍物模型，并将各个模型渲染到地图上；生成三维通道模型；获取大件运输车辆模型和大件货物模型在三维通道模型中的位置关系，判断运输过程中是否与三维通道模型和障碍物模型发生接触碰撞。利用三维建模和仿真技术，在软件中模拟实际运输的过程，通过数据匹配和算法分析，判断运输车辆的可通行性和安全性，成本低，时间短，运输效率高。
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公开(公告)号：CN113963023A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111222583.9
申请日：2021-10-20
Applicant: 南宁桂电电子科技研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/50 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种用于长期跟踪的可靠性重检测方法，包括如下步骤：基于多特征自适应地检查目标的可靠性和更新跟踪模型；利用不可靠性和可靠性检查标准，生成可靠的跟踪结果；运用重采样检测更新机制，对每一帧的跟踪结果进行判定，当目标丢失时，扩大搜索区域以重新定位。通过提出基于跟踪准确性的判断重采样检测机制，在算法置信度较低，即出现跟踪目标遮挡、快速移动的情况，尝试对目标的跟踪结果进行修正；通过多特征自适应地检查目标的可靠性和更新跟踪模型；通过不可靠性和可靠性检查标准，本发明可以生成可靠的跟踪结果。
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