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公开(公告)号：CN115600084A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211271634.1
申请日：2022-10-18
Applicant: 浙江大学(CN) , 桂林电子科技大学(CN)
IPC: G06F18/00 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种声非视距信号的识别方法、电子设备、储存介质，包括：通过音频采集装置采集音频定位数据；对所述音频定位数据进行预处理，得到频谱矩阵；将所述频谱矩阵输入至CNN神经网络进行训练，得到特征块；将所述特征块输入Bi‑LSTM网络中得到特征状态；将所述特征状态输入全连接层，输出声非视距识别结果。本方法对声非视距信号识别准确度极高。
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公开(公告)号：CN115480206A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211148991.9
申请日：2022-09-21
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院 , 桂林智慧产业园有限公司
Abstract: 本发明公开了一种离网格DOA估计方法，首先构建信号模型；其次，建立基于狄利克雷过程先验的概率模型，并根据概率模型，求解联合概率密度函数，并设计因子图；然后，使用联合置信传播和平均场规则的消息传递方法得到概率模型中各参数的更新公式，对概率模型中未知参数赋予初值，处理接收数据，迭代更新得到概率模型参数的估计值；最后，根据所得到的参数估计值，计算DOA的估计值。
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公开(公告)号：CN112085749B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010948185.4
申请日：2020-09-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种多尺度非迭代超像素分割的方法，该方法首先利用高斯卷积在Lab颜色空间上对每个像素点求出其水平和垂直方向的颜色梯度特征.其次,通过对像素点进行腐蚀和膨胀操作得到像素点形态学轮廓特征,在不丢失灰度梯度表示的同时增强算法边缘命中率。最后，本文基于SNIC算法非迭代聚类框架,依赖于像素点间的颜色、空间、颜色梯度、形态学轮廓特征的自定义加权距离实现超像素分割。实验结果表明，在超像素个数相同的情况下，与主流的其他算法相比,提出的方法在保证时间复杂度低的同时有效提升了超像素分割质量。
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公开(公告)号：CN109859839B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910065074.6
申请日：2019-01-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G16H50/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于分层集成学习的阿尔茨海默症分类方法，步骤为：S1、获取阿尔茨海默症的核磁共振图像；S2、对步骤S1获得的核磁共振图像进行预处理；S3、将预处理之后的图像，以切片为单位输入基于分层集成学习的模型中，采用预先训练好的深层神经网络（DNN）提取特征矩阵，将提取的特征矩阵输入到分类器中进行分类，得到切片级别的粗预测结果；S4、将步骤S3得到的粗预测结果进行集成，再次经分类器分类，得到切片的细分类预测结果；S5、将步骤S4得到的细分类预测结果进行集成，再次进行经分类器进行分类预测，得到病人级别的阿尔茨海默症的最终分类结果。该方法分类稳定，分类效率高，分类方法通用性和灵活性好。
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公开(公告)号：CN111627246B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202010534800.7
申请日：2020-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别与用户偏好的智能车位推荐方法，包括车辆定位系统，所述车辆定位系统包括通过网络互连的车载终端、4G网络模块和远程监测中心终端，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1）确定当前用户车辆位置；2）车位状态图像识别；3）推荐车位；4）路线规划和导航。这种方法可以降低成本，可依据当前用户偏好为当前用户方便、准确、高效地推荐适合的泊车位置，同时使得当前用户快速的找到泊车位置。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN113469881A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110635055.X
申请日：2021-06-10
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林智慧产业园有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的提高无人机航拍影像分辨率方法，将深度学习方法用于图像超分辨率重建，然后将其应用到无人机上。本发明改进了SRDenseNet网络，在保留了SRDenseNet网络能改善梯度消失及梯度爆炸特点的前提下，通过改善Dense块的内部结构，减少了整个网络的计算量，提高了网络的实时性。本发明可以针对无人机航拍影像进行超分辨率重建，以达到提高无人机航拍影像质量的目的。
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公开(公告)号：CN112272377A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011203441.3
申请日：2020-11-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W12/06 , H04W12/00 , H04W4/46 , H04W4/44 , H04W4/06 , H04L9/32 , H04L9/30 , H04L9/08 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的车辆安全通信方法，包括以下步骤：（1）车联网系统初始化，建立系统所需的参数，车辆进入时，向LEA发送证明自己身份的信息，系统中的验证节点对其身份进行验证；（2）通过验证的车辆，由LEA向其颁发证书并记录车辆的身份信息，最后并上传至区块链，车辆和车辆、车辆和路边单元RSU通信，通信方式采取多边形网络组播方式；（3）参数更新，系统中的参数在参数有效性到期或者可能被攻击，保密性受到威胁时进行参数的更新。本发明能够有效地解决车辆在车联网中通信的安全和隐私保护问题。相比传统车联网，本发明使用区块链技术取代可信的第三方，解决了单节点失败问题，实现车辆之间数据的安全交换。
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公开(公告)号：CN111950297A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010867283.5
申请日：2020-08-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F40/30 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06F40/295 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种面向异常事件的关系抽取方法，该方法是先对突发事件相关的实体关系数据集按照结构化三元组形式进行整理，并将相关领域语句转为向量化表示；然后使用双向长短期记忆网络结合自注意力机制构建共享编码层；使用softmax函数对主实体的标注进行预测，使用卷积神经网络对关系-客实体进行共享编码，并通过主实体的预测结果增强编码表示；再次使用自注意力机制对训练参数进行优化。本发明可很好的处理突发事件文本中多对实体和关系类别的冲突问题，能提高该领域内文本实体关系的抽取质量。
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公开(公告)号：CN111949884A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010872372.9
申请日：2020-08-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开一种基于多模态特征交互深度融合推荐方法，该方法在xdeepfm模型的基础上，提出了一种融合多种模型的多模态特征交互深度融合模型。该模型将多个模型进行结合，并且将多模态特征进行融合，不仅能同时以显式和隐式的方式自动学习高阶的特征交互，使特征交互发生在向量级，还兼具记忆与泛化的学习能力，并且可以进行多任务训练。该方法推荐精度高，并提升了推荐的多模态特征融合的效果。
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