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公开(公告)号：CN116485656A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310523823.1
申请日：2023-05-10
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: 本发明提出了一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法，旨在解决现有点云上采样方法只关注几何坐标增密而忽视纹理信息的问题。本发明的方法通过数据预处理、点云几何纹理特征提取、点云特征上采样、点云几何纹理回归等步骤，实现了点云的几何坐标和纹理的同时上采样。通过此方法，我们可以获得更高质量和更高分辨率的点云表示，显著提高自动驾驶、增强/虚拟现实(AR/VR)、3D表面重建和机器人感知等应用的质量和性能，同时优化点云渲染的结果，进一步提高三维视觉的真实感。本发明为三维视觉领域提供了一种新的、高效的点云处理方法。
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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：CN112465803A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011458021.X
申请日：2020-12-11
Applicant: 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种结合图像增强的水下海参检测方法，步骤为：1）对获取的水下海参图像进行人工标注，得到标注后的图像；2）将标注后的海参图像转换成VOC2007格式数据，得到标注后的数据；3）获取海参图像并对图像进行预处理，得到增强的图像；4）使用k均值聚类算法将检测网络yolov4网络模型的先验框修改为对应的尺度，再将对应最大和最小的尺度取平均值替换中间值；5）对需要识别的图像进行预处理，得到增强的图像；6）将标注后的数据和预处理得到的图像作为训练数据，对网络模型训练，得到训练后的模型；7）将增强后的图像输入训练完成后的模型中对图像进行识别。该方法通过图像增强提高水下图像清晰度，减小对海参的识别难度。
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公开(公告)号：CN112285755A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011217312.X
申请日：2020-11-04
Applicant: 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种寻失无缝定位系统及定位方法，该系统包括系统终端装置和位置服务监测平台，系统终端装置包括电源模块、地磁模块、RFID模块、卫星导航模块、惯性导航模块和压力导电模块；电源模块为系统终端装置供电；惯性导航模块计算系统终端装置实时的位置、速度和航向角度；地磁模块辅助惯性导航模块精确室内寻失定位，检测地磁信号并与地磁指纹库数据做匹配；RFID模块辅助惯性导航模块精确水下寻失定位，检测RFID信号做距离位置测算；卫星导航模块接收卫星信号进行定位；压力导电模块检测判断系统终端装置是否位于水下；位置服务监测平台实时监测系统终端装置上传的定位数据信息，切换场景定位模式，存储管理分析定位数据并响应报警。
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公开(公告)号：CN118330654A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410452291.1
申请日：2024-04-16
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: G01S15/89 , G06F18/213 , G06F18/22 , G01S7/52
Abstract: 本发明公开了一种基于多声呐的水下场景实时重建系统。定位和场景重建是水下机器人探索海洋河流所必须解决的问题，而水下环境复杂多变，且单个声呐探索的数据缺少高程信息。针对这些问题，本发明结合多波束声呐与360°侧扫声呐来获取数据并将其进行关联，通过算法去噪后提取场景的特征点。再通过不同时刻的数据来确定场景的距离与高程。通过特征点的位置和距离，声呐不同时刻的位置和行程距离，建模成因子图并将其优化来确定当前的准确位置。本发明通过双声呐来解决机器人位置的不确定性，通过将其各自获取到的数据进行关联，来解决机器人因环境或自身的不稳定而到不准确数据的问题。之后通过数据分析建模来实现自身的定位与场景所在的位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118247648A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410445123.X
申请日：2024-04-15
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 , G06V40/10 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于结构重参化的水下密集鱼群检测方法及设备，涉及图像处理和计算机视觉领域，特别是一种应用于水下环境的鱼群检测方法。方法包括以下步骤：设备通过摄像头获取不同水下场景的鱼群数据；通过图像降噪方法对水下图像进行预处理；构建具备多尺度特征增强模块的结构重参化神经网络；将经过数据预处理的鱼群数据集输入至该结构重参化神经网络中进行网络训练，得到用于水下密集鱼群检测的神经网络；将神经网络进行结构重参化转为推理阶段应用于水下密集鱼群检测设备中，可进行实时检测。采用结构重参化的方法进行模型推理，使水下密集鱼群检测神经网络的检测效率能够得到有效提升。
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公开(公告)号：CN113205468B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110607071.8
申请日：2021-06-01
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: 本发明涉及一种基于自注意力机制和GAN的水下图像实时复原模型，属于深度学习技术领域。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码‑解码结构，通过9个残差块和反卷积运算，以原始分辨率生成合成图像，并引入自注意力模块，可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能，为了同时保持图像内容和去除水下噪声，判别网络采用一种包含对抗分支和批评分支的多分支判别器的结构。本发明通过增加自注意力模块，改进模型结构较为理想地解决了水下图像处理时间效率低的问题，训练有素的基于GAN‑RS的方法可以适应各种水下情况，具有出色的实时处理性能。
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公开(公告)号：CN112880681A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110036015.3
申请日：2021-01-12
Applicant: 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于SSD的视觉室内定位系统技术方法，步骤为：1)收集站点(商场、博物馆)中的每个地标的图像，并使用地标ID手动注释图像中每个地标的边界框。使用这些图像与标记构建地标数据库；2)使用图像对这些图像进行大小调整，投影变换，亮度调节和图像模糊来扩充数据库，生成更多训练的图像，防止过度拟合；3)改善SSD网络使他更快更准确的识别地标ROI；4)将数据库里的数据输入网络进行训练；5)手机拍摄视频将视频信息传入服务器中；6)服务器收集到手机端拍摄的图像后使用基于ROI跟踪的有效关键帧选择方法对潜在的地标、边界和关键帧进行选择，采用改进的SSD来检测地标，得到地标概率；7)服务器处理相关数据估计位置，并将位置信息发送给手机端。该方法通过使用视觉识别进行室内定位。
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公开(公告)号：CN112102548A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010898680.9
申请日：2020-08-31
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手掌静脉识别的门禁系统及其控制方法，所述门禁系统包括前端出入口门禁控制部分和后端控制器部分；前端出入口门禁控制部分包括门禁控制器以及与门禁控制器连接的门外掌静脉采集装置、门内掌静脉采集装置、门外实时红外监控装置、门内实时红外监控装置、前端LoRa通信模块；后端控制器部分包括系统服务器以及与系统服务器连接的数据库、后端LoRa通信模块；门禁控制器与系统服务器通过前端LoRa通信模块和后端LoRa通信模块无线连接。本发明通过手掌静脉识别加入到门禁系统中，此门禁系统在监狱、精神病医院等特殊的应用场景下，需要在出、入门体时都要进行身份验证；并增加实时红外监控功能，在非法闯入或闯出时，都能实时进行报警。
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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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