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公开(公告)号：CN118711101A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410812958.4
申请日：2024-06-23
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明提供一种坚果青皮果的等效动态模型评价验证方法，属于模型评价技术领域，方法包括如下，获取实际场景坚果青皮果图像数据，把图像放入二维坐标轴上，进行坚果青皮果坐标标注和坚果青皮果轮廓标注，根据坚果青皮果的等效动态模型进行构建评价模型，将已标注的实际场景坚果青皮果图像输入到等效动态模型中进行识别，输出识别结果，使用评价模型对输出的识别结果和识别速率数据进行评价，输出识别结果数据。使用实际场景的数据对设置的等效动态模型的识别结果进行评价，然后把评价数据作为对等效动态模型识别能力评价，然后根据评价的数据反馈需要改进的地方反馈给模型进行调整，提高等效动态模型对坚果青皮果识别的精度。
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公开(公告)号：CN119729346A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411906985.4
申请日：2024-12-24
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明提供基于APSO‑LSSVM的室内位置指纹定位算法，属于室内定位技术领域，所述方法包括如下步骤：步骤1：收集数据，并对数据进行预处理；步骤2：构建LSSVM模型；步骤3：使用改进的参数寻优算法优化LSSVM模型参数；步骤4：对优化后的模型进行训练和验证；步骤5：使用训练好的模型对室内物体进行室内定位。本发明改进的参数寻优算法APSO对定位模型中参数C和σ进行寻优，确定最优参数。LSSVM减小了计算复杂度，缩短了训练时间，计算效率比较高，因此在室内定位中，可以比较好的处理训练样本数量大的情况，能较好的满足室内定位算法需求。
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公开(公告)号：CN119344091A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411691236.4
申请日：2024-11-25
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明提供一种丘陵地区坚果青皮果的自动快速采摘方法，属于坚果青皮果采摘技术领域，方法包括如下步骤：设置采摘小车，将采摘小车行驶到坚果树前端，然后检测小车底板是否处于水平位置，如果不处于水平时，通过升降装置调整到水平位置；使用激光雷达对坚果青皮果初始成像定位；构建坚果青皮果采摘三维立体空间模型；根据采摘三维立体空间模型进行计算出所有的坚果采摘的顺序，然后控制机械手进行一一采摘；当采摘完一侧的坚果后，小车移动到坚果树的旁边一侧，直到一整棵坚果采摘完成，一颗坚果从东西南北四个方向采摘即可采摘完成。本发明采摘过程完全自动化，采摘效果高，漏采摘的概率非常低，实现精准快速采摘。
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公开(公告)号：CN115865588A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211430367.8
申请日：2022-11-15
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
IPC: H04L27/14 , H04L27/148
Abstract: 本发明提供一种差频乘法积分线性变换网络鉴频方法，属于信号处理技术领域，方法包括如下步骤：设置第一预置差频信号us1(τ)和第二预置差频信号us2(τ)，接收调频信号ui(τ)，将接收的调频信号ui(τ)分别与第一预置差频信号us1(τ)和第二预置差频信号us2(τ)做乘法积分运算得到第一运算结果un1和第二运算结果un2，把第一运算结果un1和第二运算结果un2进行线性变换得到调制信号。本发明使鉴频系统调试更加简单便捷，预置差频信号可根据实际应用场合灵活选取，调频信号的初相位在变换中消除，对鉴频准确度不产生影响，对调频信号带宽要求限制低，可满足更多特殊应用场合。
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公开(公告)号：CN115425753A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211053724.3
申请日：2022-08-31
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明涉及电能质量监测技术领域，且公开了一种电能质量智能监测系统、方法，包括壳体和过滤板，过滤板顶部和底部均固定连接有连接块,壳体内壁左右两侧均固定连接有安装板，壳体正面铰接有壳盖，壳体内部左侧固定连接有安装机构，安装机构上设置有加固机构，安装板上设置有监测机构，安装机构包括矩形槽，矩形槽开设于壳体内部左侧，矩形槽左侧设置为开口，壳体顶部和底部均固定连接有电机，电机靠近壳体一侧均固定连接有螺纹杆，螺纹杆表面和矩形槽内部转动连接。该电能质量智能监测系统、方法，通过设置安装机构，在安装机构运行下，能使得将过滤板进行安装在壳体内部左侧，能在一定程度上提高工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119347774A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411691632.7
申请日：2024-11-25
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明提供一种基于多传感器融合的坚果青皮果实时定位方法，属于坚果青皮果实时定位技术领域，方法包括如下，使用激光雷达对坚果青皮果初始成像定位，根据坚果青皮果的位置进行构建坚果青皮果三维空间位置模型，在采摘机械手上安装距离传感器，用于实时测量机械手与前端物体的距离，根据采摘机械手固定位置、收集坚果箱体位置和坚果青皮果三维空间位置模型构建采摘立体空间模型，使用摄像头进行实时的观察采摘立体空间模型中的机械手状态、坚果收集箱的状态和采摘环境状况数据，根据机械手的状态、位置，计算下一个需要采摘的坚果的实时位置。首先使用激光雷达对坚果青皮果进行多方位定位，避免了树叶绿色对图像识别带来的困扰。
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公开(公告)号：CN118710787A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410812957.X
申请日：2024-06-23
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
IPC: G06T13/60 , G06N3/092 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种坚果青皮果的等效动态模型构建方法，属于模型构建技术领域，方法如下：获取单独坚果青皮果的三维数据和坚果青皮果与坚果枝条叶子相互遮挡的数据，基于雷达图构建相似度算法构建初步识别模型，将采集的数据输入到随机过程模型中进行随机数据预测增加数据集，设计改进型高效的LSTM神经网络模型进行数据识别。通过获取坚果青皮果和坚果树枝树叶的三维模型数据然后再把坚果青皮果和坚果树枝树叶融入到一个三维坐标中，随机变动进行模仿坚果青皮果的实际场景图，增加前期的训练数据集，提高模型的准确度，设置雷达图相似算法与改进型LSTM神经网络模型进行识别，提高识别精度，LSTM神经网络模型可以有效避免数据梯度爆炸，提高数据处理效率。
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公开(公告)号：CN114899821A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210473321.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明属于电力领域，尤其涉及一种电网谐波畸变的智能控制方法和系统。方法包括基于划分标准，将电网的负载集合划分为管控区；获取管控区对应的电网谐波畸变数据以标记管控区；当存在电网调节需求时，根据标记调节对应的管控区的电力参数。通过划分标准，将电网的负载集合划分为管控区，能够为后续调节电力参数划定范围和目标；通过获取管控区对应的电网谐波畸变数据以标记所述管控区，能够确定划定的管控区对产生的电网谐波畸变的影响；当存在电网调节需求时，通过调节管控区的电力参数，能够协调电网整体与部分区域的运行，以降低电网谐波畸变的对电能质量的不良影响。
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公开(公告)号：CN119741478A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411907149.8
申请日：2024-12-24
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明提供一种基于图像识别的坚果青皮果识别定位与自动采摘控制方法及采摘装置，属于坚果识别采摘技术领域，识别定位通过移动的摄像头凑够不同的角度对坚果树进行拍摄，然后把每个角度拍摄的图像进行识别，然后进行图像融合，可以把树叶遮挡的果实也识别出来。本发明通过从不同的角度对坚果树进行拍摄，能够把一些树叶遮挡的果实识别出来，同时通过不同的角度拍摄，对于坚果青皮果可以实现不同角度的反光识别(不同角度更容易识别出果实圆弧形轮廓)，能够更加精准的识别出坚果青苹果的位置，并且通过多图像融合，可以将树叶遮挡果实显示出来，避免采摘遗漏。
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公开(公告)号：CN114825357B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210609807.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明公开一种动态无功补偿装置及动态补偿方法，装置包括：初始化模块，初始化设定单位监测时间段、安全电压区间、安全无功功率区间；动态无功补偿模块，接入电网，用于改变接入到电网的无功功率；电网状态监测模块，接入电网，用于依据单位监测时间段间隔测量低压母线的电压和电网间交换无功功率并发送至AVC控制模块；AVC控制模块，用于获取电网状态监测模块获得的单位监测时间段间隔测量低压母线的电压和电网间交换无功功率并根据自身的控制策略自动控制动态无功补偿模块。本发明通过实时监测电网状态，使得动态无功补偿稳定运行，减少了电网运行的不确定性，维护电力系统电压稳定，提高了电网运行的安全性。
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