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公开(公告)号：CN119625269A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411711888.X
申请日：2024-11-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请提出一种基于改进YOLOv8算法的航拍图像小目标检测方法，包括：S1：获取航拍图像数据集并转换为YOLO格式，并将数据集划分为训练数据集和测试数据集；S2：搭建改进YOLOv8检测模型；S3：将训练数据集输入改进YOLOv8检测模型，并训练至收敛，得到最终的改进YOLOv8检测模型；S4：对改进YOLOv8检测模型输入测试数据集进行测试，记录改进YOLOv8检测模型在该数据集上的mAP值；S5：将航拍图像输入到测试好的改进YOLOv8检测模型，进行小目标检测。从而提高目标检测的准确性，有效地提取小目标图像全局到局部的有效特征，提高了小目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN118675067A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410678278.8
申请日：2024-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于SDE_YOLOv8的高压导线断散股检测方法，包括如下步骤：采集高压导线断散股数据收集；数据集扩容与整合；增强对数据特征的学习；引入EMA注意力机制提高SDE_YOLOv8提取和关注特征信息的；改进YOLOv8损失函数，将YOLOv8中的损失函数替换成Shape‑IOU损失函数，使得模型增强对目标形状和尺寸的关注，提高检测性能；结果预测，并输出检测结果。本发明方法，将DCNv4_Net嵌入YOLOv8可以提高模型对不规则变化的学习和归纳，提高模型检测精确度，SDE_YOLOv8模型能够精准高效检测高压导线断散股故障。本发明方法为小样本目标检测提供了一个方向，提高了模型学习的速度以及目标检测的质量，检测效果更加精确。
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公开(公告)号：CN112394356A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011055629.8
申请日：2020-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/933 , G01S13/89 , G01S13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑Net的小目标无人机检测系统，主要由云台控制模块、水平电机驱动单元、垂直电机驱动单元、摄像机固定支架、高清摄像机和计算机设备组成，满足了小目标无人机检测的必要条件。同时，本发明提供了一种基于U‑Net的小目标无人机检测方法，无论是在低分辨率图像还是在高分辨率的图像上，该检测方法都能充分提取目标的特征信息，对于小目标无人机而言，当距离较远时，无人机区域仅有几个像素，极易与鸟类混淆，利用U‑Net网络分割出无人机，再结合Yolov3‑tiny网络进行检测，将大大提高小目标无人机的检测准确率，减小误检、漏检的概率。该方法对于小目标检测具有参考意义。
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公开(公告)号：CN105338254B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510904303.0
申请日：2015-12-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明为一种数码相机影像数据在线采集传输系统及运行方法，本系统连接器一端的插头与数码相机的CF存储卡外形管脚相同，插在其卡槽内。连接器另一端连接包括FPGA和与DDR的处理控制模块，FPGA经传输模块接计算机。其运行方法为，开机后相机中心处理器发送初始化检测信号，FPGA正确反馈，完成初始化，相机准备摄影或录相；相机采集的影像数据向存储卡卡槽发送，经连接器进入FPGA、送入DDR缓存。一张照片或一段录相摄取完成FPGA自动将缓存于DDR的影像数据通过传输模块传送给计算机，并向相机反馈存储完成，相机准备下一次的摄影。本发明数码相机的影像数据可在线传送到计算机，实现实时摄影测量。结构简单，成本低，操作简便。
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公开(公告)号：CN104022501B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201410227475.4
申请日：2014-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西电网公司桂林供电局
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊理论的配电网状态估计方法，属于电力系统调度自动化领域。该方法将较高精度量测类型这一集合作为模糊集A，根据模糊集A确定柯西隶属函数中的参数值β，再将不同支路或不同节点具有相同量测装置测量的同一类型的量测值和潮流值带入柯西分布函数计算函数值，经过分析比较除去超过正常误差极限的错误函数值，对符合要求的函数值求均值即得这一类型量测的权重值。本发明可以对同一量测设备量测的不同量测量设置不同的权重值，考虑了不同类型量测对状态估计精度的影响，算法实现方便，估计精度高，而且在增加或去掉某些测量或者是应用于不同节点数的系统中时，不需要改变程序，实用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105186847A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510670298.1
申请日：2015-10-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种IGBT有源钳位保护电路，是IGBT驱动保护电路的一部分，包括绝缘栅双极晶体管IGBT和与绝缘栅双极晶体管的门级连接的推动级，还包括电容钳位电路、动态反馈电路和静态反馈电路，绝缘栅双极晶体管的集电极与直流母线的正极连接，动态反馈电路主要由第一瞬态电压抑制二极管、反馈电容和第一二极管构成，静态反馈电路连接于钳位电容的输出端与绝缘栅双极晶体管IGBT的门级之间，保证过流关断和短路保护时绝缘栅双极晶体管的关断电压尖峰小于集射极电压的最大允许值。该电路不仅能准确钳住过电压，还能保证有源电路中电压的动态和静态的平衡，具有损耗较小、响应快、结构简单、可靠性高的特点，可应用于各种工况下的IGBT驱动保护电路设计中。
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公开(公告)号：CN104022510A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410227490.9
申请日：2014-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西电网公司桂林供电局
Abstract: 本发明的快速准确检测指令信号的电能质量调节方法，一是利用串联侧APF所得到的三相基波电压分量一方面实现加载到负载上的电源电压为标准正弦波的目的，改善电压质量，另一方面还为并联侧APF提供电源电流指令信号iLp的相位信息，二是基于检测电源电流波形偏差Δi的并联侧APF的控制方案，输出补偿电流Δic和电网电流中的无功分量将谐波分量相互抵消后可以改善电网电流的波形。串联侧有源滤波器得到的三相基波电压分量不受电网电压波动的影响，因而该方法消除了电网电压波动的干扰，避免了使用传感器对检测精度造成的不利影响，从而改善并联侧APF指令信号检测的准确性和实时性，也减少了并联侧传感器的用量，降低了设备的成本。
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公开(公告)号：CN119829766A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411890125.6
申请日：2024-12-20
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林瑞威赛德科技有限公司
IPC: G06F16/353 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06N3/045 , H04M1/72436
Abstract: 本发明提供一种基于RoBERTa模型的电信诈骗文本分类检测方法，通过采用深度学习和自然语言处理技术，基于RoBERTa模型的深度学习框架，构建了一种能够自动学习电信诈骗文本深层语义特征的分类模型，该模型的架构，包含多头注意力、残差连接、全连接层分类三部分。在模型训练过程中结合了交叉熵损失函数和不一致性损失函数，旨在同时优化分类准确性和模型鲁棒性。交叉熵损失函数有助于提升分类精度，而不一致性损失函数则增强了模型对异常或不确定文本的辨识能力，从而有效防止了过拟合现象，提高了模型在复杂场景中的适应性和稳定性。使用本方法能够有效地提升对电信诈骗文本的分类准确性和模型鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117574802A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311596780.6
申请日：2023-11-27
Applicant: 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种结构特征分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对待分析车辆的数字模型进行网格优化，得到优化网格；基于所述优化网格进行数值模拟，得到流场区域的结构特征；对所述流场区域的结构特征进行分析和分类，得到待分析车辆的空气动力学特征。本发明通过对待分析车辆的数字模型进行网格优化得到的优化网格进行数值模拟，得到流场区域的结构特征并进行分析和分类，从而确定待分析车辆的空气动力学特征，解决了流场分析不准确、不全面以及效率低的问题，提高流场分析的准确性、效率和全面性。
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公开(公告)号：CN112487806B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011382136.5
申请日：2020-11-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开一种英语文本概念理解方法，该方法是一个由顺序连接的英语文本理解预处理模块、英语文本关键词概念语义特征提取模块、英语文本关键词及其概念语义依存关系提取模块、候选答案选择模块组成的理解模型。一篇英语文本以及和该英语文本相关的问题通过本发明理解方法处理后，最后能够得到该问题的相关概念答案。本发明的方法解决了英语文本概念理解的问题，其回答的结果比传统的英语文本理解方法结果更准确。
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