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公开(公告)号：CN119762937A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411829121.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06T7/50
Abstract: 本发明涉及点云数据技术领域，具体涉及一种基于图卷积网络和隐式神经表示的高效点云处理方法，利用两个坐标基神经网络分别处理点云的几何和属性数据。第一个网络生成体素的占用状态，第二个网络生成占用体素的属性。通过对输入点云进行体素化并将其空间分为多个块，仅对那些非空块中的体素进行处理，从而显著提高了计算效率。本发明引入了图卷积网络，用于学习和处理点云数据中体素之间的空间关系，有助于在保持几何细节的同时，有效地压缩数据。此外，通过对神经网络参数进行量化处理并使用深度内容自适应二进制算术编码方法进行编码，本发明不仅减少了存储需求，还保证了压缩后数据的重建质量，在解码阶段也实现了数据的高效传输和存储。
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公开(公告)号：CN116233927A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310249903.2
申请日：2023-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W28/08 , G06F9/50 , H04W28/084
Abstract: 本发明公开了一种在移动边缘计算中负载感知的计算卸载节能优化方法，包括如下步骤：1）构建MEC系统卸载模型；2）任务在本地计算建模；3）任务卸载处理建模；4）构建能耗成本模型。这种方法利用长短期记忆网络实现负载预测，并利用深度强化学习方法的特性实现了计算任务的高性能卸载，降低了用户的能耗，改善了用户的体验质量。
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公开(公告)号：CN105978760B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201610493333.1
申请日：2016-06-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/851
Abstract: 本发明公开了一种基于C4.5决策树的VoIP流量在线识别方法，该方法对语音流关键特征进行筛选获得最优特征子集并使用C4.5决策树算法构建分类器，提高了在线识别精度；首次提出JPcap边抓包边检测机制，利用Jpcap库编写探嗅器实时捕获数据包，同时分流统计数据流特征值，结合阈值时间动态识别网络中的VoIP流量，并提高了实时性。识别结果表明，本发明离线识别精度达99%，在线识别精度达92%，且识别时间仅为0.57秒，克服了现有技术不足，完成了高精度、实时性的VoIP流量在线识别。
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公开(公告)号：CN104034472B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201410279858.6
申请日：2014-06-20
IPC: G01L5/04
Abstract: 本发明为捻股机张力在线测量装置、测控系统及测控方法，测量装置的2立柱顶各装一导引轮。底板上弹簧座内有压拉力传感器，其上接弹簧，弹簧上端接竖轴，竖轴穿过横梁、顶端装一调节轮。竖轴安装位移传感器。放线轮的钢丝跨过一导引轮、绕过调节轮、再跨过另一导引轮，接入捻股机。二传感器连接计算机，可无线连接。测控系统包括计算机和多台安装于各道钢丝的本张力在线测量装置，各装置的2个传感器与计算机连接，计算机控制端接各放线轮阻尼器，控制放线速度。本测控方法先设定张力值，采集各测量装置的位移拉力数据，计算各钢丝当前张力，和设定张力比较得放线轮阻尼器控制量。本发明在线实时测控钢丝张力，自动控制张力恒定，保证捻制质量。
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公开(公告)号：CN103324908A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201210094103.X
申请日：2012-03-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 用于虹膜识别的快速虹膜采集判断控制方法，对虹膜质量检测分成瞳孔粗定位后的快速初步检测与虹膜定位完后的精细检测。其中的初步虹膜质量检测方法速度很快，并且对虹膜的清晰度、运动模糊、有无眨眼、有效虹膜比例及是否为活体虹膜图像都进行了检测。通过了初步质量检测的虹膜图像95％以上满足最后精细虹膜检测的要求，从而使得采集速度有了很大的提高。在虹膜定位完成后对虹膜图像的精细质量检测主要包括对虹膜清晰度、虹膜的形变程度检测。并且在初步质量检测过程中对CCD的焦距、近红外光源的光强及用户显示接口进行了控制，在精细虹膜质量检测过程中对CCD的放大倍数进行了控制，从而使得用户使用起来更加方便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114689351B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210251374.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种设备故障预测性诊断系统及方法，解决的是效率低的技术问题，通过采用所述设备故障预测性诊断系统包括多个域，一个域内包含一个域首和多个故障数据采集单元，域首连接数据传输单元，将数据上传给故障分析预测单元；所述域首内置有数据预处理模块，数据预处理模块用于执行数据预处理程序，数据预处理程序包括：提取第一级数据的特征，在域首历史传输数据库中检索匹配出相似数据，将相似数据作为参考数据；以参考数据为源，第一级数据为目标，计算出变换补偿序列；将相似数据标签、变换补偿序列定义传输输出数据的技术方案，较好的解决了该问题，可用于设备故障分析中。
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公开(公告)号：CN114614946B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202210092826.X
申请日：2022-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L1/00 , G06F18/22 , G06F16/2455 , G06F16/23 , H04L67/10
Abstract: 本发明涉及一种电子智造业运维云平台系统，解决的是数据传输效率低的技术问题，通过采用所述电子智造业运维云平台系统包括用于提供中间级数据处理的中继模块，用于采集制造设备数据的数据采集单元，一个中继模块可连接多个数据采集单元；中继模块通过区块链通信单元连接有设备状态云分析单元；设备状态云分析单元通过分析结果反馈控制和维护制造设备；所述中继模块内置有数据中继处理程序的技术方案，较好的解决了该问题，可用于电子智造业中。
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公开(公告)号：CN116543157A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310516832.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的等变弱监督语义分割方法，包括步骤如下：步骤1生成类激活图；步骤2将生成的类激活图输入到AffinityNet模型中进一步细化，获得伪标签；步骤3使用全监督方式即DeepLab v1模型对生成的伪标签进行训练，其中将DeepLab v1模型中的VGGNet网络替换为Resnet网络，DeepLab v1模型得到的预测结果作为最终分割结果。这种方法减少了人工标注所耗费的大量人力和物力，分割结果准确性高。
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公开(公告)号：CN114639166A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210257498.4
申请日：2022-03-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及动作识别技术领域，尤其涉及一种基于动作识别的考场异常行为识别方法，通过在ResNet‑50主干网络上的bottleneck residual block分别加入时间交互模块和通道空间注意力模块生成异常行为识别网络模型，再将考场中的视频处理后输入异常行为识别网络模型里训练直至收敛，最终将得到的特征结果融合，实现考场异常行为识别，其中利用时间交互模块和通道空间交互模块来识别考场中每个考生动作，尤其是对考生的细粒度动作能进行有效捕获，改善了现有的基于深度学习考生考场异常行为分析方法不能准确识别异常小尺度行为的情况，进一步的，使用时间交互模块能以较低的计算成本捕获时间上下文信息。
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公开(公告)号：CN111523612B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202010379432.3
申请日：2020-05-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种深海鱼类图像分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、根据深海鱼类的鱼鳍位置信息量、鱼大小信息量、鱼尾形状信息量和体色信息量建立鱼类状态多源信息数据库，并将鱼类的状态相似度分为0‑1；步骤二、建立以BP算法为基础的三层神经网络；步骤三、在神经网络工具的基础上设置好各项的参数，并对神经网络进行训练和验证。本发明分别制定鱼类类别状态评估的四类信息打分规则，并结合四类信息的打分采用神经网络作为评估算法，得到综合分数，作为鱼类分类的依据，将各类数据和参数综合起来，全面准确地评估深海鱼类的类别，为深海鱼类分类提供科学依据，可有效开发利用深海鱼类资源，以及达到长远发展的战略意义。
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