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公开(公告)号：CN118675040A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410811156.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
IPC: G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络VGG‑16的少量样本识别方法，其目标是提升水下物体识别的准确性，有效改进过度拟合的问题。传统的VGG‑16算法往往容易陷入过度拟合，因为模型的复杂度较高，VGG‑16在小数据集上容易过度拟合，需要大量的数据进行训练才能能获得良好的泛化性能。而本发明提出的改进的VGG‑16算法通过迁移学习中的权值参数共享，对经过改进的VGG‑16模型进行了训练和测试。这一方法旨在有效识别特定样本，为探测到的水下物体提供准确的分析和判定。本发明的算法可以广泛应用于其他各种实际场景，如探测积雪厚度和人群拥挤程度等，为解决复杂问题提供了一种有效的优化方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118658157A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410812728.8
申请日：2024-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
IPC: G06V20/68 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的TinyViT网络的虫草检测方法，旨在解决当前检测小目标的效果不准确，模型过大等问题。传统检测识别算法在解决小目标问题时面临着诸多挑战，而本文提出的基于知识蒸馏的TinyViT网络的虫草检测方法通过采用数据预处理，知识蒸馏等方法，有效提高了小目标检测准确性和缩小了最终模型大小，并且在增强全局搜索能力的同时，也显著增强了局部搜索精度。本发明的算法可以广泛应用于各种领域，如机器学习和小目标检测等，为解决复杂问题提供了一种有效的优化方案。
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公开(公告)号：CN118784689A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410812654.8
申请日：2024-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网技术的猪舍智能管理系统，结合视频采集与身份识别模块，实现生猪的精准快速识别，助力畜牧场智能化管理。此外，该系统还进一步融合了智能养殖技术。该构建方法首先获取畜牧场布局信息，并根据这些信息绘制线上布局。通过物联网近场通讯方式，系统能够根据线上布局将各个智能硬件设备分区组网成独立的局域网单元，确保线上布局与相应位置的智能硬件设备相互关联。这些局域网单元负责获取监测数据及物资数据，并将这些数据传输至无线中继站。无线中继站按照预设频率对接收到的数据进行获取、保存和处理，并传输至云端服务器。云端对数据进行预处理，并通过移动终端实现全面管理，构建智能化的物联网畜牧场。
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公开(公告)号：CN113202560A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110606893.4
申请日：2021-06-01
Applicant: 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本发明提供一种基于数据挖掘的煤矿风险预防和救援决策的系统，将先进的数据挖掘技术应用于矿井中各种数据处理，然后采用SVM分类进行预测模型的构建，进而去预测风险，并采取相应措施去避险。救援决策方向采用预训练好的BERT中文模型，将各种成功的救援情况和方案去对BERT进行微调，然后根据情况给出措施。只要在训练模型时候有对应的事故数据，此发明可以针对各种风险去进行防护。相比于之前的单种煤矿风险预测系统，此系统能够对多种风险进行防护，而且加入了救援决策的功能使系统既能安全预防也可以成功的救援。
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公开(公告)号：CN115480206B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202211148991.9
申请日：2022-09-21
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院 , 桂林智慧产业园有限公司
Abstract: 本发明公开了一种离网格DOA估计方法，首先构建信号模型；其次，建立基于狄利克雷过程先验的概率模型，并根据概率模型，求解联合概率密度函数，并设计因子图；然后，使用联合置信传播和平均场规则的消息传递方法得到概率模型中各参数的更新公式，对概率模型中未知参数赋予初值，处理接收数据，迭代更新得到概率模型参数的估计值；最后，根据所得到的参数估计值，计算DOA的估计值。
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公开(公告)号：CN115480206A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211148991.9
申请日：2022-09-21
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院 , 桂林智慧产业园有限公司
Abstract: 本发明公开了一种离网格DOA估计方法，首先构建信号模型；其次，建立基于狄利克雷过程先验的概率模型，并根据概率模型，求解联合概率密度函数，并设计因子图；然后，使用联合置信传播和平均场规则的消息传递方法得到概率模型中各参数的更新公式，对概率模型中未知参数赋予初值，处理接收数据，迭代更新得到概率模型参数的估计值；最后，根据所得到的参数估计值，计算DOA的估计值。
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