-
公开(公告)号：CN118570696A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410635672.3
申请日：2024-05-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06F16/28 , G06F16/26
Abstract: 本发明公开了基于深度学习和大数据技术的果蔬视频病虫害检测方法，该方法包括摄像头模块，深度学习模型训练模块，视频检测展示模块，检测数据收集模块，实时检测模块及警报模块，离线检测模块及显示模块；所述摄像头模块利用大棚里架设的摄像头每隔24h拍摄的一组范围不同的果蔬生长视频；所述深度学习模型训练模块包括迭代单元和识别单元；所述视频检测展示模块由软件开发生成的界面，实时显示果蔬病虫害检测状况；所述实时检测模块对检测数据进行实时的处理分析，达到一定指标触发警报模块；所述离线检测模块对全天检测数据进行离线的处理分析，最后将结果在显示模块中展示。
-
公开(公告)号：CN114967927B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210599145.2
申请日：2022-05-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0486 , G06T7/70 , G06V20/40 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的智能手势交互方法。该方法使用目标检测和管道追踪的方法对每一帧手势图像输入数据进行刻画操作，得到手掌和手指的每个关键节点的坐标位置；其次，使用几何计算和坐标变换得到左键和右键等鼠标操作所需的关键信息；最后，通过对关键信息进行处理和组合，模拟鼠标的操作过程，达到人机智能交互的目的。该方法在一定程度上增加了人机交互的可理解性和可操作性。
-
公开(公告)号：CN108874542A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810578161.7
申请日：2018-06-07
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的Kubernetes调度优化方法，所述方法包括预测模型的构建以及资源调配算法，通过循环神经网络对Kubernetes中Node节点的内存消耗量进行预测，预测出内存消耗量在未来一段时间的变化，并将内存消耗数据输入到资源调配算法当中计算出需要增加的实例个数，Kubernetes系统根据所得实例个数进行动态扩展，从而完成Kubernetes基于内存资源的动态伸缩功能。本发明可以解决Kubernetes的容器应用中内存资源消耗过高导致系统稳定性降低的问题。
-
公开(公告)号：CN102710574B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210171233.9
申请日：2012-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开一种高速移动环境下的宽带无线传输方法和系统、发射器和方法、接收器和方法，其发射端串行输入的高速基带信号经过串并转换，转换成低速并行基带信号，然后进行MFDM映射，将时域基带信号转换成频域基带信号，再经IFFT转换回时间域，经插入CP及并串转换后，送射频模块到天线发送出去；接收端将天线接收信号经射频模块转换成数字基带信号，经过同步模块实现位帧同步，然后串并转换并去CP，送FFT模块转换成频率域基带信号，再经MFDM解映射，恢复出时域基带信息。本发明能够克服多径传播引起的码间干扰和高速移动带来的多普勒频偏，由于无需进行信道估计、因而大大简化接收机硬件结构。
-
公开(公告)号：CN111782969B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010639752.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于地理区域的社交网络中最大影响力节点的选取方法，所述方法将大型社交网络结构与地理信息相结合，采用四叉树索引与最大影响力树结构相结合的算法，选取查询区域内影响力最大的节点集，本发明可以高效选取出地理区域中影响力最大的种子节点集合。其中，使用四叉树索引结构来存储网络节点的位置信息，并使用深度优先搜索方法来识别给定查询区域中的候选对象；使用最大影响树状结构(MIA)计算每个候选节点的影响集并运行动态规划算法计算所有候选节点的影响力；再根据排序迭代弹出最大堆中具有最大影响值的候选节点作为最大影响力种子节点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114967927A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210599145.2
申请日：2022-05-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0486 , G06T7/70 , G06V20/40 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的智能手势交互方法。该方法使用目标检测和管道追踪的方法对每一帧手势图像输入数据进行刻画操作，得到手掌和手指的每个关键节点的坐标位置；其次，使用几何计算和坐标变换得到左键和右键等鼠标操作所需的关键信息；最后，通过对关键信息进行处理和组合，模拟鼠标的操作过程，达到人机智能交互的目的。该方法在一定程度上增加了人机交互的可理解性和可操作性。
-
公开(公告)号：CN111444337B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010123108.5
申请日：2020-02-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于改进KL散度的新闻话题跟踪方法。所述方法利用KL散度衡量分布差异的思想，构造出一种可以区分普通特征与话题特征的权重计算方法，以此来提升特征的话题辨别能力，提高话题跟踪的准确率；同时引入word2vec，将其与KL散度权重相结合，实现话题文本的向量化表示，降低数据维度，增强特征间的语义联系；同时，采用增量学习模式，利用新检测到的相关报道更新话题模型，解决话题漂移。
-
公开(公告)号：CN112396167B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202011603737.4
申请日：2020-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种外观相似度与空间位置信息融合的回环检测方法，包括步骤：将装有视觉传感器和定位系统的机器人置于场景中自由探索，同时采集图像与相应的空间坐标信息。通过以卷积神经网络为核心的孪生网络框架训练相似度计算模型。采用训练完成的模型将新采集的场景图像与已有图像进行相似度判别，相似度大于一定阈值时，则认为机器人曾经经过该场景。在判别为机器人经过该场景的情况下，计算两张场景图像对应空间坐标的水平距离差，若距离差小于一定阈值，则判定机器人经过的路径产生闭合环路。本方法从外观相似度与里程计两个方面同时进行约束，从而达到检测机器人移动路径中闭合环路的目的。
-
公开(公告)号：CN108446661B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201810280026.4
申请日：2018-04-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据扩增的深度学习并行化人脸识别方法，所述方法通过将人脸数据集进行数据扩增得到一个大规模的人脸数据集来提高人脸识别的准确率；然后将得到的大规模人脸数据集输入到改进的残差网络中进行深度学习，从而将人脸图像的特征转换为二进制哈希码以加快识别的效率；模型训练是在基于caffeonspark的分布式平台上进行的，从而减少模型训练时间；最后将得到的模型在LFW数据集上进行人脸验证来检验模型的泛化能力以及改进的残差网络的可行性。本发明能够提高人脸识别的准确率及识别效率。
-
公开(公告)号：CN113420173A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110690350.5
申请日：2021-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于四元组深度学习的少数民族服饰检索的方法，该方法通过图像增强可以使少数民族服饰图像达到视觉上好的效果，同时通过构建基于四元组损失函数的基本网络模型，来扩大类内差异，减少类间差异。本发明方法是在三元组损失函数的基础上提出的，在三元组损失函数的基础上加上高度相似的样本形成四元组，即锚点、正样本、负样本、高度相似样本。四元组损失函数在少数民族服饰图像检索提出，能够更好的缩小类内之间的方差，来扩大异类之间的方差，从而提高图像检索的准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
45
records
(took 0.032 seconds)
