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公开(公告)号：CN118521869A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410706333.X
申请日：2024-06-03
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的道路损伤检测方法，属于道路安全检测领域，该方法包括：以YOLOv8n网络模型为基础，首先，在主干网络中的SPPF模块中添加LSKA注意力，以增强网络在多个尺度上聚合特征的能力；其次设计了一种聚焦扩散金字塔网络FDPN代替了原模型颈部网络的PAN‑FPN网络结构，这种结构改进了特征图的空间信息，从而提高了小目标的检测精度，最后使用了一种共享卷积层轻量化的检测头SCLD‑Head代替原模型中的检测头，以提高模型的多尺度感知能力和减少模型参数量，最终得到了YOLOv8‑FD网络模型。本发明能有效减少模型的参数量和计算量，提高了道路损伤的检测效率和的检测精度。
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公开(公告)号：CN113657532B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110974305.2
申请日：2021-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种电机磁瓦缺陷分类方法，首先，输入端图像通过UPM模块进行定位，通过下采样块提取图像特征，再通过上采样重构图像，生成可能存在缺陷的区域的图像，然后对重构出来的缺陷图像通过堆叠，生成包括缺陷轮廓、缺陷邻域图像和原图像的多通道特征张量。然后，将该特征张量送入DenseNet121‑B分类网络，通过四层数量不等的卷积块进行特征提取，并通过转换层对通道进行挤压激励，强迫模型提取缺陷特征，最终通过Softmax层对前向传播特征进行激活，得到预测类别概率，进而完成缺陷分类。本发明具有更强的分类能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112488205B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011380338.6
申请日：2020-11-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种基于优化KPCA算法的神经网络图像分类识别方法，在高维度空间计算不同向量的余弦相似度，再利用矩阵秩最小化对KPCA算法的原矩阵进行降维处理，最大程度的保留了原始数据的有效信息，提取更好的特征向量作为卷积层的权重值，解决了原KPCA算法用于卷积神经网络图像分类预测时，卷积核初始化计算复杂，容易造成“维度灾难”，提取不到可靠特征，导致整个网络难以训练，以及网络架构对图像噪声敏感性的问题，从而提高了整个网络模型的鲁棒性和预测性能，并最终提升图像分类识别的效果。
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公开(公告)号：CN113687227B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110974397.4
申请日：2021-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01R31/34
Abstract: 本发明公开一种基于感兴趣区域增强的电机磁瓦缺陷分类方法，首先，构建分类模型，该分类模型由卷积层、特征还原层、最大池化层、4个卷积块、4个带特征还原的转换块和预测层组成；然后，获取电机磁瓦分类训练样本集，并利用电机磁瓦分类训练样本集对所构建的分类模型进行训练，得到训练好的分类模型；最后，采集待检测电机磁瓦的电机磁瓦表面灰度图，并将该电机磁瓦表面灰度图送入到训练好的分类模型中，由此得到待检测电机磁瓦的类别标签。本发明通过对特征张量的特征进行恢复和大范围空间关联，增强了电机磁瓦缺陷分类网络的感兴趣区域，从而提高了模型的分类与抗干扰能力，进而提升分类模型分类性能与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115064192A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210771643.0
申请日：2022-06-30
IPC: G11C11/16
Abstract: 本发明公开一种基于磁隧道结的读逻辑电路，由磁隧道结器件MTJ1～MTJ2、反相放大器I1～I2、PMOS晶体管PM0～PM5、以及NMOS晶体管NM0～NM4组成。该读逻辑电路包括预充电阶段和放电阶段两个阶段：当控制信号clk为低电平时，读逻辑电路进入预充电阶段；当控制信号clk为高电平时，逻辑读电路进入放电阶段。本发明将预充电电路和放电支路分离开来，有效地降低了读错误率；在预充电阶段，预充电电压的相关节点电压变小，有效的降低了电路的相关功耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114967275A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210799616.4
申请日：2022-07-06
Abstract: 本发明公开一种用于光片上网络的光子晶体三通道全光开关，由正方晶格圆形介质柱结构的二维光子晶体构成；该二维光子晶体上设有3个光子晶体波导、3个光子晶体谐振腔、3个输入波导和3个输出波导。本发明仅在正方晶格圆形介质柱结构的二维光子晶体的基础上上进行介质柱的删减和介质柱尺寸的设计，并未进行介质柱的增加，且大部分介质柱的结构参数都相同，在实际制作时比较方便；采用硫系玻璃Ge20Sn10Se70和半导体材料Si制成，利用具有较高三阶非线性折射率系数的Ge20Sn10Se70硫系玻璃，实现了工作波长通信波段的光子晶体光开关。本发明具有结构简单、尺寸小和消光比高、品质因数大的特点。
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公开(公告)号：CN114732713A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210253026.1
申请日：2022-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A61H39/02 , A61B5/0531 , A61B5/0532
Abstract: 本发明的一种基于生物电阻抗的多电极穴位检测设计方法，基于经典经络学说上的穴位分布特点，设计多电极阵列方案。根据电测量评价函数，确定电极的尺寸和间距，按照分布式方法排列组成穴位检测电极阵列。设计穴位检测系统，根据生物电阻抗技术特点将激励信号从激励电极注入皮肤，多电极阵列对相应皮肤区域采集生物电信号，经过计算分析获得穴位点位置。本发明可降低使用单一电极检测穴位点带来的测量误差，极大提高了穴位检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114565012A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210058175.2
申请日：2022-01-19
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及电机故障检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的电机磁瓦表面缺陷检测方法，通过配合高斯随机光照生成器对输入张量进行随机光照叠加，以生成光照不平衡图像参与模型训练，以达到提升电机磁瓦缺陷分类模型的整体性能的目的，同时采用了等像素亮度区间划分算法，通过对图像动态计算各亮度区间的像素，进行等量分割，然后通过K最近邻算法对游离点进行聚类，完成图层划分，最后并通过BP神经网络对各图层亮度进行校正，最后通过训练好的分类模型对待检测电机磁瓦表面灰度图进行检测分类，解决了现有的深度卷积神经网络对光照不平衡图像鲁棒性低、泛化性较弱的技术问题。
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公开(公告)号：CN113358238A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110640132.0
申请日：2021-06-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于微环谐振器的小尺寸片上温度传感器，包括绝缘硅基底和设置在绝缘硅基底上的微环硅波导。微环硅波导由2条直硅波导、1条圆形硅波导和1条跑道形硅波导组成。绝缘硅基底由下层的硅基底和上层的二氧化硅基底叠加而成。本发明具有体积小、抗干扰能力强、功耗低、灵敏度高等特点，在一定程度上解决当前片上温度传感器较高灵敏度和较小尺寸不能共存的问题，在片上系统温度检测领域有较大的研究价值和应用潜力。
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公开(公告)号：CN112183011A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011039569.0
申请日：2020-09-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种“5连接”结构的电极共用引脚约束数字微流控生物芯片在线测试方法，包括：获取“5‑连接”结构的电极共用引脚约束数字微流控生物芯片的引脚约束规则；确定引脚分配方案；将微流控生物芯片模型转换为无向连通图模型，并设置所述无向连通图模型中的每一条边的优先级等级；以优先级策略作为路径选择策略，利用路径选择策略生成一条遍历边的路径；通过遗传算法对所述无向连通图模型中的边的优先级等级进行选择、交叉和变异操作，生成新的优先级等级，并通过迭代的方式，逐渐获得更短的测试路径。本发明采用优先级策略与遗传算法相结合的混合方法，首次解决了“5‑连接”结构引脚受限芯片的在线测试问题，且具有较好的测试效果。
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