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公开(公告)号：CN112085749A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010948185.4
申请日：2020-09-10
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度非迭代超像素分割的方法，该方法首先利用高斯卷积在Lab颜色空间上对每个像素点求出其水平和垂直方向的颜色梯度特征.其次,通过对像素点进行腐蚀和膨胀操作得到像素点形态学轮廓特征,在不丢失灰度梯度表示的同时增强算法边缘命中率。最后，本文基于SNIC算法非迭代聚类框架,依赖于像素点间的颜色、空间、颜色梯度、形态学轮廓特征的自定义加权距离实现超像素分割。实验结果表明，在超像素个数相同的情况下，与主流的其他算法相比,提出的方法在保证时间复杂度低的同时有效提升了超像素分割质量。
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公开(公告)号：CN110727867A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910967106.1
申请日：2019-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊机制的语义实体推荐方法，包括如下步骤：数据预处理；构建用户评分矩阵和隶属度矩阵；个性化用户推荐；系统有效性分析。本发明先对推荐内容进行模糊语义化，使其有可精确表达的部分和需要模糊表达的部分之后，再运用模糊理论机制将其转化为模糊数来进行优化处理，通过模糊数的距离计算得出理想的推荐实体。本发明能提高对推荐实体的知识表达能力，以及机器系统理解和处理用户请求以及上层语义应用的能力，能有效地提高推荐系统的响应效率。
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公开(公告)号：CN110695978A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911062591.4
申请日：2019-11-03
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明属于工业机器人技术领域，具体公开了一种工业机器人运动控制装置，包括装置主体、底座、固定螺栓、控制盒和气缸，装置主体的顶部固定连接有固定杆，固定杆的底部外壁与装置主体的顶部外壁搭接相连，固定杆的另一侧固定连接有摄像头，摄像头的一侧外壁与固定杆的另一侧外壁相连，摄像头提高了该装置的检测效果，体现了该装置的检测性，轴承座提高了该装置的工作效率，体现了该装置的可调节性，活动转盘使装置主体在工作时能够更加高效便捷，提高了该装置的活动效果，活动螺栓提高了该装置的固定效果，体现了该装置的固定性，控制按钮提高了该装置的可控制效果，体现了该装置的可控性，在未来具有广泛的发展前景。
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公开(公告)号：CN110584914A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201911009824.4
申请日：2019-10-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种舒适型PLC自动化多功能医用护理床，包括床架结构和与床架结构相连接的背起机构、侧翻机构和屈膝机构，与现有技术不同的是：还包括红外传感器、图像传感器、力度传感器、无线发送模块及信号预处理电路，其中：红外传感器和力度传感器分别设置在床架结构的腿部位置和背部位置，与背起机构、侧翻机构连接；无线发送模块设置在床架结构的底部，红外传感器、力度传感器和图像传感器通过无线发送模块及信号预处理电路与云端连接，信号预处理电路将采集到信号进行预处理，通过无线发送模块将预处理后的信号发送至云端，结合本地时间及根据图像传感器识别的病人实时状态，方便医生作进一步分析调整，并提供更合适的医疗方案。
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公开(公告)号：CN110327055A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910690101.9
申请日：2019-07-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶谱和卷积神经网络的心冲击信号的分类方法，步骤为：S1、获取数据集训练样本；S2、采用切比雪夫和小波变换的滤波方法对步骤S1获得的数据集训练样本进行去噪预处理，得到纯净的心冲击信号；S3、对步骤S2得到的心冲击信号进行高阶谱特征分析，得到信号的幅值和相位的特征信息；S4、构建卷积神经网络模型，将步骤S3得到的特征信息，作为卷积神经网络模型的输入，得到分类结果。该方法利用高阶谱具有时移不变性、尺度变化性和相位保持性进行特征提取得到特征以保留更多的信号信息，还能够抑制高斯有色噪声，从而提升心冲击信号分类的性能；同时，该方法具有更好的泛化性能，并有效解决了高阶谱谱应用的二维模板匹配问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110320495A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910708267.9
申请日：2019-08-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Wi-Fi、蓝牙和PDR融合定位的室内定位方法，步骤为：1）在待定位区域内部署Wi-Fi环境，离线阶段通过在待定位区域采集各个小区域的Wi-Fi信号强度值RSSI，建立Wi-Fi离线指纹数据库；2）在线阶段采集Wi-Fi信号RSSI值，通过改进加权质心定位算法实现Wi-Fi定位；3）在待定位区域内部署蓝牙设备，采集蓝牙RSSI值，通过改进加权质心定位算法实现蓝牙定位；4）通过平均加权实现Wi-Fi和蓝牙融合定位；5）利用步长模型匹配加速度传感器结果，进行PDR定位；6）通过UKF算法将Wi-Fi、蓝牙和PDR进行融合得到最终定位结果。该定位方法定位精度高，定位误差小，效果好。
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公开(公告)号：CN110147841A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910427921.9
申请日：2019-05-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督及无监督部件检测和分割的细粒度分类方法，步骤为：S1、获取数据集训练样本；S2、基于弱监督部件检测方法和无监督部件检测方法，对步骤S1获得的数据集训练样本进行处理，得到部件假设，即部件检测结果；S3、利用步骤S2得到的部件假设，进行部件制导分割，得到更多对细粒度分类有用的部件；S4、根据步骤S3得到的有用的部件，进行细粒度图像分类的操作，得到分类结果。该方法利用部件检测得到的部件假设来指导前景分割以保留更多的对细粒度分类有用的部件，同时抑制背景噪声，从而提升细粒度分类的性能；同时，该方法在实际应用方面的条件限制更少，大大增加了适用的场景和方法的泛用性。
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公开(公告)号：CN110147840A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910427847.0
申请日：2019-05-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于显著性无监督部件划分的弱结构物体细粒度分类方法，步骤为：获取数据集训练样本D；对数据集训练样本D进行前景分割处理，得到处理后数据集D1；基于显著性无监督部件划分方法对数据集D1使用显著性信息对花朵图像前景进行无监督的部件结构的划分，并对局部特征提取和编码池化，产生特征数据集D2；将数据集D2结合多种特征SIFT、dense SIFT和Lab color计算融合多特征的中层特征表示，使用全局提取并池化的特征对图像数据集进行分类，得到物体细粒度的分类结果。该方法模拟人类观察物体的过程，有效提高特征编码的判别能力，在弱结构物体分类中，不用引入新类型的特征，即可与全局类的方法形成互补，方便扩展到应用了任何全局特征的分类方法中。
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公开(公告)号：CN109379510A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811065373.1
申请日：2018-09-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维Logistic混沌系统算法的图像加密方法，该方法是先输入需要加密的明文数字图像Am×n和一个任意图像Bm×n；利用logistic混沌系统算法对明文数字图像Am×n进行置乱得到置乱图像Anew；利用矩阵Q和置乱图像Anew进行异或运算得到密图SA；将得到的密图SA的每个像素元素进行改进，得到改进后的SA(i，j)，并加载到图像Bm×n中，得到加载密图SA的明文图像Bnew；对明文图像Bnew进行置乱得Bk；利用异或矩阵E和置乱图像Bk进行异或运算得到图像P1；利用移位变换对图像P1进行行和列的二进制移位操作，与二维Logistic混沌序列形成的同样大小的二维矩阵进行二进制按位异或处理，得到密文图像F。该方法安全可靠，可更好的对数字图像进行加密。
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公开(公告)号：CN109001772A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810601341.2
申请日：2018-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S19/30
Abstract: 一种基于峰值位置比较的北斗导航信号获取方法，包括如下步骤：接收北斗导航信号；将北斗导航信号进行平均采样与本地码进行相关运算，获得相关函数；将相关函数进行峰值搜索，记录峰值的位置；重复步骤（1）至步骤（3），重复至少2次，得到相应的峰值位置；对得到的所有峰值位置进行比较，得到比较结果；判断比较结果是否满足预期的变化规律。如果是，则判定信号存在，北斗导航信号获取成功；如果否，则判定信号不存在，返回步骤（1），对北斗导航信号进行下一次接收。本发明实现了对北斗信号的快速获取，满足软件接收机对实时性的要求；对弱信号（尤其是低于-128dBm）下较小的相关峰值的检测概率高，系统虚警率大幅度降低。
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