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公开(公告)号：CN114710817B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210170824.8
申请日：2022-02-23
Applicant: 广东技术师范大学
Abstract: 本发明公开了一种水下网络数据传输路径确定方法、传输方法、装置及设备，本发明通过从网络节点中确定初始节点以及目的节点，并获取初始节点的第一深度信息，获取初始节点的邻近节点以及邻近节点的第二深度信息，将第二深度信息小于第一深度信息的邻近节点作为第一邻居节点，使得基于第一邻居节点确定的传输节点位于初始节点之上有利于提高水下网络的利用率以及提高数据传输的效率、成功率；获取第一邻居节点的H指数，将H指数满足预设条件的第一邻居节点确定为传输节点，根据传输节点以及目的节点，确定数据传输路径，基于H指数选择传输节点以及数据传输路径，有利于提高确定数据传输路径的效率，本发明可广泛应用于数据传输技术领域。
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公开(公告)号：CN117423072A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311333950.1
申请日：2023-10-13
Applicant: 广东技术师范大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于Yolov5改进的车内吸烟检测的方法，包括以下步骤：S1：制作数据集；S2：对Yolov5模型进行改进，添加坐标注意力机制以改进Yolov5算法模型，并将激活函数更换成为relu激活函数；S3：更换新的损失函数：利用Alpha‑IOU损失对IOU进行幂变换，并对其中的DIOU损失函数进行改进；S4：设定参数，对模型进行训练，得到训练好的模型；S5：输入图像到训练好的模型中，得到识别结果。本发明通过加入坐标注意力机制、使用relu激活函数以及对损失函数进行优化，降低了车内相似物品的识别错误率，也保证了较高的检测准确性和快速性。
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公开(公告)号：CN111934812B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010608493.2
申请日：2020-06-30
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，特别涉及通信网络物理层信号加密、解密方法，所述加密方法包括如下步骤：S11、产生多层ACO‑OFDM系统每层的信号，然后对各层信号分别加密；S12、把加密后的信号分别调制到多层ACO‑OFDM系统的各层子载波上；S13、对加密后的信号进行剪裁操作后再叠加，生成多层ACO‑OFDM加密信号。本发明不但能解决光通信中传统ACO‑OFDM频谱效率低的问题，而且利用多层ACO‑OFDM系统的特性，实现了多级别加密，很好地提高了物理层信息的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116563325A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310355413.0
申请日：2023-04-03
Applicant: 广东技术师范大学
IPC: G06T7/194 , G06T7/136 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及工业缺陷检测技术领域，提出一种跨尺度工业表面缺陷检测方法及系统，其中包括以下步骤：采集模板图像Ia以及待检测的工业产品图像Ib，并对其进行预处理；基于Blob算法对经过预处理的图像Ia、Ib进行特征提取，分别得到图像特征I'a、I'b；采用Homography估计神经网络对所述图像Ia和Ib，以及图像特征I'a和I'b分别进行对齐校准；对经过对齐校准的图像Ia、Ib进行做差处理，并采用滑动窗口对做差图像进行噪声过滤，得到工业表面缺陷检测结果。本发明引入了Blob分析算法，用于定位跨尺度缺陷中的小尺度缺陷，结合Homography估计神经网络对待检测缺陷样本使用的标准样本图片进行对齐校准，以便实现更好的做差效果。
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公开(公告)号：CN116026333A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211548378.6
申请日：2022-12-05
Applicant: 广东技术师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于阵列天线的多无人装置导航定位方法及系统，方法包括：在多无人装置编队的每一个无人装置上装备阵列天线，建立基于LOS向量的无人装置定位模型；根据主无人装置与从无人装置之间的阵列信号探测，构建主无人装置与从无人装置之间的通信链路，并得到双向LOS向量；根据主无人装置的位置信息，利用基于LOS向量的USV双矢量相对位置测量方法得到从无人装置的位置观测信息；通过无人装置上的惯性导航设备获取位姿状态信息；通过扩展卡尔曼滤波将位置观测信息与位姿状态信息进行融合滤波，得到从无人装置的实时位姿信息。本发明能够提高导航精确度，并适用于复杂环境之下，可广泛应用于无线通信技术领域。
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公开(公告)号：CN114710817A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210170824.8
申请日：2022-02-23
Applicant: 广东技术师范大学
Abstract: 本发明公开了一种水下网络数据传输路径确定方法、传输方法、装置及设备，本发明通过从网络节点中确定初始节点以及目的节点，并获取初始节点的第一深度信息，获取初始节点的邻近节点以及邻近节点的第二深度信息，将第二深度信息小于第一深度信息的邻近节点作为第一邻居节点，使得基于第一邻居节点确定的传输节点位于初始节点之上有利于提高水下网络的利用率以及提高数据传输的效率、成功率；获取第一邻居节点的H指数，将H指数满足预设条件的第一邻居节点确定为传输节点，根据传输节点以及目的节点，确定数据传输路径，基于H指数选择传输节点以及数据传输路径，有利于提高确定数据传输路径的效率，本发明可广泛应用于数据传输技术领域。
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公开(公告)号：CN114346250A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111668351.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 广东技术师范大学
Abstract: 本发明公开了一种金属‑碳复合颗粒及其制备方法和应用。本发明的金属‑碳复合颗粒的制备方法包括以下步骤：1)将钴盐或/和镍盐、均苯三甲酸分散在溶剂中，进行反应，得到钴或/和镍基MOF；2)将钴或/和镍基MOF置于保护气氛中进行煅烧，即得金属‑碳复合颗粒。本发明的金属‑碳复合颗粒具有优异的微波吸收性能，吸收带宽较宽，且阻抗匹配性好、轻质、制备方法简单，可以用在电磁波吸收材料中，具有十分广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN113692052A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110897051.9
申请日：2021-08-05
Applicant: 广东技术师范大学
Abstract: 本发明公开了一种网络边缘机器学习训练方法，包括：边缘服务器接收机器学习训练任务，读取任务信息；边缘服务器根据任务信息确定数据源集合；边缘服务器向所确定的数据源集合所对应的物联网终端发送数据采集请求；物联网终端接收数据采集请求，并向基站发送信道分配请求；基站接收信道分配请求，为所述物联网终端分配信道；物联网终端通过所分配的信道将本地数据集发送给边缘服务器；边缘服务器接收本地数据集，根据本地数据集执行机器学习训练任务，返回训练结果。本发明实现将机器学习训练从云计算中心下沉到网络边缘，有效减少数据传输延迟，提高数据隐私性及安全性。
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