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公开(公告)号：CN119888435A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411685109.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了毫米波SAR人体安检图像违禁品检测方法及装置，属于毫米波SAR检测识别领域，步骤一、采集人体安检图像，构建数据集；步骤二、对数据集中的目标进行标注，得到标注好的数据集；步骤三、基于步骤一的数据集对FSRCNN模型进行迭代训练，得到训练好的FSRCNN模型，将步骤二中标注好的数据集输入训练好的FSRCNN模型中，得到超分辨重建图像；步骤四、基于改进的YOLOv5s算法对超分辨重建图像进行训练，当损失函数lMPDIoU最小时，得到违禁品检测模型；步骤五、将待检测人体安检图像输入训练好的FSRCNN模型进行超分辨重建，将超分辨重建图像输入违禁品检测模型，得到检测结果；结合FSRCNN超分辨率重建算法与改进YOLOv5s目标检测框架，增强图像质量，提高目标检测准确性。
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公开(公告)号：CN119405264A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411373735.9
申请日：2024-09-29
Applicant: 桂林理工大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/369 , A61B5/372 , G16H50/20 , G16H50/30 , G06F18/24 , G06F18/2135 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于但不限于人工智能技术领域，公开了一种基于脑电信号通道选择和门控循环单元的阿尔茨海默病诊断方法，通过粒子群算法来选择脑电通道，减少脑电信号数据中的冗余信息，提高脑电数据分析的准确率；再经过主成分分析对脑电信号数据进行特征提取，提高了特征的重要性和区分度；最后输入到门控循环单元神经网络中进行分类预测，其中减少了脑电通道的数量，降低了数据输入的维度。在保证分类性能的同时，提高计算效率。本发明提高了阿尔茨海默病患者和健康受试者的分类性能，实现对阿尔茨海默病患者和健康受试者准确高效的分类。
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公开(公告)号：CN119342498A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411373732.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明属于但不限于无线通信技术领域，公开了一种基于深度强化学习的Aerial‑RIS辅助的无线供电通信网络能效优化方法，将RIS部署在无人机上充当中继，构建Aerial‑RIS辅助无线供电通信网络的系统架构；基于TDMA与DTDMA两种方式的Aerial‑RIS辅助WPCN系统，联合优化RIS相移矩阵、TDMA/DTDMA时隙分配比τ及无人机轨迹；以提高系统能量效率为目标，基于深度强化学习算法，通过观察奖励并相应地迭代调整DRL算法的参数，逐步使能量效率最大化，从而获得最优策略。本发明解决了复杂环境下无线电力传输由于传输距离和障碍物等原因效率低下的问题，提高了平均吞吐量和能量效率。
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公开(公告)号：CN119296660A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411373734.4
申请日：2024-09-29
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G16C10/00 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/385 , G16C20/10 , G16C20/70 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于但不限于新能源技术领域，尤其涉及一种基于不同温度阻抗的电池理化模型参数辨识方法及系统，为了提高模型仿真的准确性，在建立电池一维P2D理化模型时考虑了接触电阻，同时为了应对模型参数较多难识别，并且过多参数会影响模型的仿真精度等问题，通过采用参数敏感分析方法选择出其中高、中敏感性和满足实际情况下的参数，最后采用灰狼优化算法对不同工况下选择的参数进行辨识，将仿真EIS数据和实测数据比较，结果表示灰狼优化算法实现了对电池一维P2D理化模型的参数进行准确辨识。本发明的方法对电池建模和参数辨识方面取得了显著的成果。
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