-
公开(公告)号：CN108845344A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810418454.9
申请日：2018-05-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S19/48
Abstract: 本发明公开了一种基于BDS和超宽带双模定位方法，包括如下步骤：基于超宽带短距离无线定位得到监控对象的速度V1和位置信息L1；应用BDS定位系统，通过粒子滤波器融合定位，得到监控对象的速度V2和位置信息L2；用Kalman滤波对两个位置信息和速度(L1，V1)、（L2，V2）进行融合定位，得到精确定位信息。本发明适用于监控对象的精确位置信息反馈，能够有助于帮助监控对象突发病情或其他情况下得到及时医治。
-
公开(公告)号：CN108563962A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810412135.7
申请日：2018-05-03
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06F21/6263 , G06F2221/0708
Abstract: 本发明涉及一种基于空间位置服务的隐私保护方法，利用差分隐私保护的性质对空间位置服务数据中各种隐私信息进行最大限度的保护，同时又不加入过多噪声而影响服务质量。相对于传统隐私保护而言，差分隐私保护能够在攻击者拥有最大背景知识的条件下抵抗各种形式的攻击。本发明正是借助差分隐私保护的这一大优势，实现对隐私保护的收益最大化。本发明在编码机制上使用指数机制，将三维空间的坐标转换为实体对象；在数据发布方面运用交互式发布机制，使用迭代数据集生成架构（IDC Framework），减少耗费的隐私保护预算，从而降低噪声总量；查询端的数据挖掘方面采取适用于三维数据集的频繁项集挖掘方法—PrivBasis，能够在保证计算性能的前提下降维实现差分隐私保护。
-
公开(公告)号：CN108389262A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810210327.X
申请日：2018-03-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开一种结合曲率特征的用递归图重建分叉血管表面的方法，包括获取单分支血管骨架线的代数表达，结合曲线的曲率特征对骨架线进行采样；基于曲线的采样点的法向量取横截面，拟合截面上的轮廓点得到轮廓线；采用递归图的方法插补轮廓线，得到每一单分支上完整的轮廓线；将不同分支在分叉区域进行拼接，得到整个血管的完整轮廓线；将轮廓线的对应点用三角面拼接构建血管表面；选择Loop细分方法对血管表面进一步细分，使重构表面更加光滑，该方法结合曲率特征进行采样，降低了采样密度，用递归图方法进行轮廓插补，重建的血管模型更逼真，减小了计算量，提高重建效率，且重建的血管模型具备可重构性，为引入物理特性建立功能性血管模型建立基础。
-
公开(公告)号：CN108376541A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810121985.1
申请日：2018-02-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明公开了一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法，采用基于Filtered-x最小均方差算法的多通道主动降噪系统框架结构进行建模。在家居环境中实现一个静音区，人们可以在这个区域内不受定点限制并且避免因长期佩戴耳塞的不适而享受到一种安静氛围。在该仿真模型中，提出了一个基于几何声学的七个路径法对声学路径进行了建模。其次，可视化整个室内空间的三维声场；此外，为了衡量仿真系统的降噪效果，检测声音抑制系统下的信号数据，利用FCM算法对其进行聚类，引入Delaunay三角剖分算法集成相应的声音分布区域，可以将仿真的性能直接表现在三维空间上。
-
公开(公告)号：CN107485387A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710863101.5
申请日：2017-09-21
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: A61B5/04 , A61B5/4854 , A61B5/4887 , A61B5/7267 , A61H39/002 , A61H2201/0184 , A61H2201/1635 , A61H2201/165 , A61H2201/50 , A61H2205/065 , A61N1/36014
Abstract: 本发明提供了一种穴位自动跟踪系统以及方法，该系统包括穴位采集装置以及服务器。所述穴位采集装置包括手环本体以及设置在所述手环本体上的加速传感器、电子针灸模块、经络信号采集模块、预处理模块、无线通信模块以及报警模块，所述预处理模块与所述加速传感器、所述经络信号采集模块、所述电子针灸模块、所述无线通信模块以及所述报警模块连接，所述穴位采集装置与所述服务器建立无线通信连接。该系统可以缓解目前用户只有在主动进行测量时，才能获取到自己的身体状况，且获取到的身体状况不能体现用户病情严重程度的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112320638B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202011269373.0
申请日：2020-11-13
Applicant: 广西建工大都租赁有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 一种用于塔机的平衡式防护系统。塔式起重机在使用过程中因外界影响而发生偏摆幅度过大时缺少及时有效的防护措施。本发明中连接套的内孔为方形孔，连接套加工有第一滑槽，两个固定杆和两个移动杆均设在连接套内，每个移动杆一端为移动端且其设置在第一滑槽内，每个移动杆移动端沿第一滑槽的长度方向往复移动，每个移动杆另一端铰接在一个连接座上，每个移动杆下方对应设有一个固定杆，每个固定杆一端固接在连接套的外壁上，每个固定杆另一端与其对应移动杆处于同一连接座上；方形孔的每个内侧壁上有安装槽，每个安装槽内设有一个连接索组件，每个滑套沿滑杆长度方向往复运动，每个滑套上设有索链，两个索链之间可拆卸连接。本发明用于塔机。
-
公开(公告)号：CN117786421A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311760832.9
申请日：2023-12-20
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: G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及基于测试集结果的相似度计算和模型权重分配方法，包括：S1、分别构建客户端数据集和全局测试集；S2、中央服务器初始化初始模型并分发给客户端；S3、客户端基于客户端数据集训练客户端模型并发送至中央服务器；S4、中央服务器基于全局测试集对训练后的客户端模型进行测试，获取软分类结果并计算客户端模型之间的相似度，构建相关性矩阵；S5、中央服务器基于相关性矩阵，为客户端选择拟聚合模型并计算聚合权重，构建个性化模型；S6、中央服务器将个性化模型发送至对应客户端进行检验，若个性化模型收敛，或达到预设训练轮次，则停止；否则返回S3，继续训练，直到达到预设训练截止条件，本发明能提升客户端模型的泛化能力。
-
公开(公告)号：CN117611596A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311651600.X
申请日：2023-12-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/10 , G06T5/50 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于LesionMix和熵最小化的半监督肺癌医学影像分割方法及装置，方法包括：对CT图像进行预处理，形成数据集；利用所述数据集对预先设立的影像分割模型进行二阶段的训练；第一阶段训练：利用LesionMix特征增强算法生成病灶混合增强数据，然后将病灶混合增强数据作为影像分割模型的训练数据，第一阶段训练完成后保存模型参数；第二阶段训练：将第一阶段训练保存的模型参数作为第二阶段的初始模型参数，然后计算总损失来训练影像分割模型；利用训练好的影像分割模型对待预测的CT图像进行预测，得到预测分割结果。本发明实现肺癌CT影像的病灶分割的同时降低对标签的质量要求，不但提高了数据增强的质量，而且大大节约了图像标注成本。
-
公开(公告)号：CN117576131A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311651607.1
申请日：2023-12-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/12 , G06T5/70 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘优化和特征去噪的弱监督细胞核分割方法及装置，方法包括：对组织病理图像进行预处理，获取病理切片数据集；将病理切片数据集标注，生成弱标签；对病理切片数据集划分形成训练集、验证集和测试集；构建细胞核分割模型，利用病理切片数据集进行两个阶段的训练，第一阶段：在改进的U‑Net中利用带弱标签的训练集对模型进行粗分割训练，第二阶段，利用边缘优化策对模型进行精细分割训练，包括修正伪标签和边缘优化。本发明不但能够适应绝大多数与的细胞核类别，还大大降低了病理医生手动标注的工作量。
-
公开(公告)号：CN116895098A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310891520.5
申请日：2023-07-20
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: 本发明公开了一种基于深度学习和隐私保护的视频人体动作识别系统与方法，所述系统包括依次连接的视频图像处理模块、人体检测模块、人体骨骼关键点提取模块、基于骨骼关键点的动作识别模块和输出模块，所述方法为从监控视频数据中提取关键帧图片并进行预处理、得到人体区域子图、提取模型得到人物动作信息、对连续累计的人物动作信息进行编码融合并进行动作预测、将动作预测结果进行输出，并对人体进行隐私处理。这种系统成本低、组网方便、便于应用和推广，这种方法在识别行人动作的同时能隐私、能够同时完成人体检测、动作识别、隐私保护这三个任务。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
113
records
(took 0.023 seconds)
