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公开(公告)号：CN110058267A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910363120.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种无缝式快速无人机导航诱骗系统，包括雷达监测子系统，用于对无人机的位置进行实时监测，得到无人机此刻的时间系统和无人机当前的大地坐标系下的位置信息；运算平台，用于根据星历参数和无人机的位置信息计算出当前位置无人机距每颗天上真实可见星伪距信息；欺骗信号生成子系统，用于根据此刻无人机内部接收机所对应的原子时、无人机的位置信息和真实可见星伪距信息实时模拟生成欺骗信号；信号发射子系统，用于将欺骗信号发送至目标无人机。本发明通过生成与无人机到天上星伪距相同的假星，使欺骗信号能够快速无缝接入到无人机的接收机中，接收机无需经过失锁和重捕等过程，大大缩短了接入时间，提高了欺骗效率。
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公开(公告)号：CN119066573A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411094855.5
申请日：2024-08-11
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: G06F18/2433 , G06F18/2411 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N5/01
Abstract: 本发明提出一种基于孤立森林优选的滑坡易发性评价方法。该方法包括以下步骤：步骤一：收集研究区范围内滑坡发生的环境因素，结合历史滑坡灾害点，构建环境因子评价体系；步骤二：基于历史滑坡点与影响因子构建滑坡正样本数据集；步骤三：将滑坡正样本数据集输入到孤立森林(Isolation Forest，简称iForest)模型进行训练，提取滑坡灾害样本的环境属性特征；步骤四：在研究区内和滑坡点缓冲区外预选非滑坡点，构建预选非滑坡负样本，采用训练好的孤立森林模型优选非滑坡负样本；步骤五：将优选的非滑坡负样本与滑坡正样本构建综合样本数据集，分别输入支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)模型中进行训练，验证孤立森林优选非滑坡负样本的有效性。本发明通过孤立森林模型优选非滑坡负样本，并结合机器学习模型进行训练并预测，解决了传统方法中随机选择非滑坡负样本导致模型预测精度低的问题，显著提高了滑坡易发性评价结果的准确性。
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公开(公告)号：CN110579780B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201910800412.6
申请日：2019-08-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S19/39
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗GEO卫星的阴影匹配改进算法，建立北斗GEO卫星阴影模型；利用GPS和BDS卫星进行初始化定位，得到初始位置P0；运用非视距信号检测技术，判断北斗GEO卫星的可见性；设定候选位置进行阴影匹配定位，并剔除不符合阴影模型的候选位置；根据确定候选位置，在每个候选位置进行卫星可见性预测；利用城市峡谷环境中接收机接收的卫星NMEA‑0183格式数据，获取每颗卫星的载噪比，并依据载噪比进行卫星可见性观测；使用SM打分方案对卫星预测和观测的可见性进行匹配评分；进行匹配评分后对每个候选位置打分，并依据其分值和候选位置得到SM最终定位结果。达到提升“城市峡谷”环境中的卫星定位的定位精度的目的。
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公开(公告)号：CN115063633A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210719085.3
申请日：2022-06-23
Abstract: 本发明涉及分类算法技术领域，具体涉及一种基于改进的DenseNet网络的皮肤癌图像分类方法，包括对皮肤癌图像进行预处理，得到数据增强图像；将数据增强图像输入DenseNet网络进行特征提取，得到图像特征；基于元数据建立特征增强模块，将图像特征输入特征增强模块，得到最相关的特征；将最相关的特征输入分类器，得到分类结果；通过本发明的图像特征输入特征增强模块将获取图像之外的信息以及相关性紧密的征值，能够更准确地定位感兴趣的区域，挖掘图片间的区别性特征，实现提高皮肤癌的分类精度。
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公开(公告)号：CN111832518B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010710556.5
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时空融合的TSA遥感影像土地利用方法，对获取的Modis高时间分辨率影像和Landsat8高空间分辨率影像进行预处理后，分别进行滤波和云雾滤除；然后将得到的对应的Modis数据和Landsat8数据进行时空融合，得到高时空精度数据；接着利用监督分类算法对土地覆盖物进行分类处理后，利用土地覆盖变化检测法对分类后的影像进行变化分析；最后利用RBF神经网络对分析结果进行拟合处理，并根据得到的变化趋势预测曲线进行地物变化预测，能够得到高时空分辨率数据，提高对土地覆盖变化趋势预测结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111369589B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010120410.5
申请日：2020-02-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多策略融合的无人机跟踪方法，包括以深度学习网络中的Centernet网络为结构主体，结合频谱探测模块和舵机控制模块，提出了一种新的视觉与频谱联合评估算法，能够有效计算出视频图像里的无人机位置，并通过该位置的中心点控制摄像机舵机转动，能够在3公里范围内精准跟踪飞行中的无人机，并以更加直观的视觉跟踪方式将飞行中的无人机显示出来，解决了无人机飞行时跟踪困难的问题。
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公开(公告)号：CN114325725A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111392101.4
申请日：2021-11-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S15/931 , G01S15/08
Abstract: 本发明涉及超声波雷达识别技术领域，公开了一种基于超声波雷达探测器阵列辅助大件货物安全运输的方法及系统，根据需要运输的大件货物的具体尺寸外观，对在运输过程中需要标记的部位作出标注；在运输车辆的车头以及被标注的大件货物部位，安装超声波雷达探测器阵列；采用渡越时间检测法获取安装好的超声波雷达探测器阵列中各超声波雷达在障碍物场景中采集到的距离值；将超声波雷达探测器阵列获得的距离信息传入主机中，与所述主机中预设的安全距离值进行比较，并在所述距离值小于所述安全距离值时，发出危险警报提示信息；实时监测大件货物与周围环境中的障碍物的距离值，并及时对存在安全隐患的情况作出预警，从而提高大件货物运输的安全。
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公开(公告)号：CN113408347A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110526635.5
申请日：2021-05-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及自然资源调查监测监管中的建筑物变化检测领域，并具体公开了一种监控摄像头远距离建筑物变化检测的方法，将前时相影像和后时相影像进行双线性插值处理，将前时相影像和后时相影像进行配准，生成高分辨率前时相影像和高分辨率后时相影像，检测高分辨率变化图像中的建筑物，得到高分辨率建筑物变化影像，将高分辨率前时相影像二值化，并对其进行形态学后处理去除斑点噪声，得到高分辨率前时相影像二值图，将其与高分辨率建筑物变化影像进行一比一的像素加权融合，得到建筑物变化区域结果图，通过将低分辨率的影像转为高分辨率的影像，提高目标建筑物的大小，再进行建筑物的变化检测，实现监控摄像头下建筑物的变化检测。
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公开(公告)号：CN113191213A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110389794.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 桂林电子科技大学
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：CN110568458B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910799616.2
申请日：2019-08-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于GNSS的电离层VTEC闭环测试系统，该系统包括BDS/GPS卫星信号模拟器用于产生卫星下行导航信号，还用于加载对流层模型、电离层模型，并实现卫星信号经过对流层延时、电离层延时的实时模拟；BDS/GPS双模TEC测试接收机，用于接收所述卫星信号并生成电离层延迟改正模型；电离层VTEC测试上位机软件根据所述电离层延迟改正模型得到跟踪环路的原始观测量和接收机的定位解算信息；所述电离层VTEC测试上位机软件还用于获取接收机与卫星的硬件延迟、电离层VTEC数据、经纬度偏差以及高度偏差；所述电离层VTEC测试上位机软件还用于根据接收机与卫星的硬件延迟、电离层VTEC数据、经纬度偏差以及高度偏差判断电离层延迟改正模型的质量。
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