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公开(公告)号：CN116486080A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310376737.2
申请日：2023-04-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的轻量化图像语义分割方法，先构建轻量化图像语义分割模型Mobile‑SegFormer；再利用已分割好的样本图像集对构建的轻量化图像语义分割模型进行训练，得到训练好的轻量化图像语义分割模型；后将待分割的图像送入到训练好的轻量化图像语义分割模型中，训练好的轻量化图像语义分割模型输出分割好的图片。本发明将SegFormer和MobileNetv3模型都进行了改进，无需通过Imagenet数据集的预训练，即可实现较高的分割精度，具有较友好的可移植性。通过实验进行对比，我们提出的Mobile‑SegFormer网络，相对于常见的轻量化网络，有着更准确的分割效果，相对于大型的分割网络，有着更轻量化的参数量和更低的每秒浮点运算值，能够较好的均衡Params、FLOPS和MIoU指标。
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公开(公告)号：CN116363181A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310291088.6
申请日：2023-03-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/33 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06T3/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于特征的CT图像和超声图像肝脏配准方法，先对CT进行图像预处理并从中提取肝脏器官轮廓特征；采集超声图像并从中提取肝脏器官轮廓特征；再根据肝脏器官面积特征对CT图像和超声图像进行快速粗匹配，筛选出若干张候选CT切片；后将候选CT切片与超声图像逐一进行配准，得到空间变换矩阵，并以此将候选CT切片变换到超声图像坐标系下，通过计算变换后的候选CT切片与二维超声之间的图像相似性，得到与二维超声精确匹配的CT切片。本发明能够提高配准的精度和效率。
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公开(公告)号：CN115641605A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202210840985.3
申请日：2022-07-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于十字卷积模块的行人重识别办法，包括以下操作步骤：设计十字卷积核：十字卷积核的参数与普通卷积核无太大差别，即输入通道数、输出通道数、步长与卷积核大小；卷积核为十字型，采取遍历对象为每一个像素，且当前访问对象为卷积核的中心，采用处于中心对称的两个点进行权值共享的方法，十字型卷积网络设计：重识别网络依托于Resnet50的架构。本发明所述的一种基于十字卷积模块的行人重识别办法，该模块的可扩展性良好，可用于任意的网络结构，十字卷积的卷积前后特征的长宽并没有发生变化，可以直接做skip connection，该模块可以直接等效于BiLSTM2D模块，直接嵌入到Sequencer的网络中，以弥补BiLSTM2D只能做串行计算以及是递归计算的不足。
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公开(公告)号：CN115438600A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211111028.3
申请日：2022-09-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/28 , G06T15/00 , G06T9/40 , G06T17/00 , G06T1/20 , G06F111/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开一种基于GPU八叉树加速和SPH算法的流体模拟方法，为了降低CPU的负荷，并将八叉树的遍历放在GPU中进行，改良了传统的八叉树算法，使用线性表来存储八叉树的节点，将指针替换成线性表中的下标，使其在传入GPU时依然可用，无需指针重定位，并提出一个O(1)空间复杂度的迭代方法来做到对八叉树的遍历，既利用了GPU强大的并行计算能力，又发挥了八叉树在近邻搜索算法中的性能优势，经GPU和线性八叉树加速后，整体帧率受水体粒子数目的限制大幅减小，CPU负荷有较大程度的下降。
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公开(公告)号：CN115082678A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210705586.6
申请日：2022-06-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的图像分割方法，首先，构建语义分割模型；该语义分割模型由骨干网络、XY网络和全卷积解码网络组成；骨干网络的输入形成语义分割模型的输入，骨干网络的输出连接XY网络的输入，XY网络的输出连接全卷积解码网络的输入，全卷积解码网络的输出语义分割模型的输出；然后，利用已分割好的样本图像集对步骤1所构建的语义分割模型进行训练，得到训练好的语义分割模型；最后，将待分割的图像送入到步骤2所得到的训练好的语义分割模型中，训练好的语义分割模型输出分割好的图片。本发明的XYNet在鲁棒性，评价指标，推理速度，模型大小，推理浮点计算数以及图像的可视化结果上都取得了不错的效果，相对于现有的网络均衡性更强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115022335A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210592827.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L67/1008 , H04L67/101 , H04L67/10 , H04L41/0826 , H04L41/0894
Abstract: 本发明公开一种基于多目标均衡优化的Kubernetes Pod调度方法，针对Kubernetes未考虑Pod应用部署后产生的资源消耗成本最小化问题和调度大量Pod应用后集群整体的均衡负载问题，提出了改进知识获取与分享的调度算法。首先扩展了Kubernetes资源指标，在默认算法只考虑CPU和内存的基础上，额外考虑了带宽和磁盘两种指标；其次算法会基于节点和Pod应用的标签匹配情况、以及和Pod应用所请求的端口建立校验字典，修复算法初始生成的种群和种群迭代期间更新的不符合配置的所有个体；最后，建立基于成本和集群失衡度的目标函数并将这两种目标函数归一化为算法的评估函数，以便改进默认调度算法的节点选择策略，获得最优的Pod应用部署方案，从而在均衡部署的同时，降低整体的资源消费成本。
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公开(公告)号：CN114978705A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210571296.7
申请日：2022-05-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种面向SDN指纹攻击的防御方法，通过对第一个数据包的后续少量的数据包进行延时处理，且延时值动态设置为第一个数据包的处理时延，使得第一个数据包的后续少量数据包的往返时延RTT值近似等于第一个数据包的往返时延RTT值，最大限度保证整个网络的服务质量的同时达到迷惑攻击者的效果，同时计算固定周期内W个数据包的匹配字段的信息熵增益，对超过设定阈值的下一个周期内的前几个数据包进行限速处理，以缓解攻击者的指纹扫描攻击，同时记录异常日志便于管理员及时查看处理。
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公开(公告)号：CN111875351A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010760669.6
申请日：2020-07-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: C04B33/132 , C04B33/13 , C04B33/135 , C04B33/16 , C04B33/30 , C04B33/32
Abstract: 本发明公开了一种能够减少耗能的基于污泥烧制陶瓷的方法，属于陶瓷制品烧制领域。该方法包括以下步骤：S1.采用球磨机研磨污泥，然后过100-200目筛；S2.将经S1处理的污泥与高岭土、长石粉、石英砂和粉煤灰混合，再加水，混合均匀；S3.将S2所得混合物放入生化培养箱中于20-25℃静置24-30h；S4.将经S3处理后的混料压坯成型，干燥，再放入马弗炉高温烧制，即可本发明通过燃烧污泥中大量的有机物，从而大大减少陶瓷烧制成本。本发明能简单、高效、低廉的制备出陶瓷制品，从而解决烧制陶瓷制品成本高的难题。
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公开(公告)号：CN106991380A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710142218.4
申请日：2017-03-10
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00885 , G06K9/3233 , G06K9/42 , G06K9/4647 , G06K2009/00932
Abstract: 本发明公开了一种基于掌静脉图像的预处理方法，通过提取掌静脉图像的ROI区域并对该ROI区域进行处理，得到局部特征明显，且便于特征提取和特征匹配的掌静脉图像；具体讲，本发明优化了ROI区域提取算法，减少了因采集时手掌放置位置不同、高度不同导致的ROI区域提取的偏差，尽可能保证了在同一采集条件下同一个人ROI区域提取的一致性；其次，利用自适应直方图均衡法处理ROI区域，增强了整体的局部特征和对比度；最后进行插值处理，得到最终局部增强的、平滑的ROI图像，进而提升掌静脉识别的整体效果。
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公开(公告)号：CN119544792A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411573739.1
申请日：2024-11-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L67/568 , H04L67/141 , H04L67/561
Abstract: 本发明公开一种基于RDMA的Redis系统网络数据传输方法，Redis服务器根据网络场景选择基于RDMA或Socket的网络通信组件，并注册RDMA连接类型；当客户端向Redis服务器发出连接请求时，Redis服务器接收该连接请求并分配一个区块给该客户端作为该客户端的私有区块；客户端将基于Redis命令格式的数据请求发送给Redis服务器；Redis服务器通过不断轮询与之连接的客户端的私有区块的接收区块，提取基于Redis命令格式的数据请求中的数据请求；Redis服务器处理所提取的数据请求，并将数据请求的处理结果存储在对应客户端的私有区块的发送区块中；Redis服务器将客户端的私有区块的发送区块中所存储的数据请求的处理结果返回给对应的客户端。本发明能够支持不同的通信方式，并能够提高系统运行效率。
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