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公开(公告)号：CN103955215B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201410149890.2
申请日：2014-04-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林宇辉信息科技有限责任公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 基于手势识别的自动避障小车，涉及人机交互智能图像信息处理，属于基于深度相机非接触式三维虚拟空间领域和双目立体视觉领域，其车体前部设置分开的两个摄像头，车体内部设置包含单片机的下位机，车体安置两个无线wifi模块，一个无线wifi模块连接一个摄像头，车体还安置一个蓝牙模块，两个小车后轮分别连接着一个精密直流电机。上述自动避障小车的控制装置，其深度体感相机连接上位机，上位机设置串口蓝牙和一个无线wifi模块。本发明通过手势控制小车并绘制地图，在自动运行模式下实现小车自动避障，利用自动控制、网络通信和图像处理技术，操作方便，适合在危险环境下检查周围环境是否有危险和在障碍物多的地形下进行搬运工作。
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公开(公告)号：CN104077762A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410293208.7
申请日：2014-06-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开一种基于NSST和聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法，首先对待融合的多聚焦图像分别利用NSST及相应的融合规则，得到初始融合图像；将待融合的源图像分别与初始融合图像进行比较，对于源图像中与初始融合图像相似性较大的像素点，我们认为它是来自源图像中的严格聚焦区域的，根据这一理论我们可以确定源图像中的聚焦区域；最后，在已经确定的聚焦区域上利用改进的脉冲耦合神经网络获得最终的融合图像。本发明可以充分的提取各源图像中的有用信息并注入到融合图像中，有效地克服了基于变换域的融合算法不能选取出所有位于聚焦区域内的系数的缺陷，并且获得的融合图像在视觉效果及客观指标上均优于经典的多尺度融合算法。
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公开(公告)号：CN103868460A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410094119.X
申请日：2014-03-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于视差优化算法的双目立体视觉自动测量方法，1）得到校正后的双目视图；2）利用立体匹配算法以左视图为基图进行匹配，得到初步的视差图；3）对校正后的左视图，目标物体区域为彩色原图，其他非目标区域全为黑；4）根据目标物体区域，获得目标物体区域的完整视差图；5）对完整视差图，根据投影模型获得三维点云；6）对三维点云，进行坐标重投影，合成坐标关联像素图；7）利用形态学的方法，实现自动测量目标物体的长度和宽度。本发明简化了双目测量操作过程；减少了平滑表面的镜面反射、投影缩减、透视失真、低纹理和重复纹理影响；实现了自动化智能化测量，扩展了双目测量的应用范围，为后续的机器人双目视觉提供技术支持。
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公开(公告)号：CN102662183B
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201210128335.2
申请日：2012-04-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S19/24
Abstract: 本发明公开一种GPS信号捕获方法与系统，该方法与系统将快速傅里叶变换(FFT)、双块零拓展(Double Block Zero Padding，DBZP)、差分相干、频差修正等技术有机地结合，使其既能实现高效快速的GPS信号捕获，还能改善快速傅里叶变换计算过程中由大多普勒频移引起码片速率变化而造成的相关功率损失；此外，频差修正技术还能够削弱残余多普勒频移误差造成的功率损失，并实现高效快速的捕获。
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公开(公告)号：CN112308884B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202011227714.8
申请日：2020-11-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于张量核范数的视频背景减除方法，用改进的张量核范数去表征视频背景的低维特性，使得背景约束更加接近实际视频背景的秩，为前景背景更加准确的分离提供了一定的保证；用L1,1,2范数去建模视频前景的稀疏性，加强了视频前景的时空连续性和管稀疏性，从而达到了较好的背景前景分离效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113283531A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110641141.1
申请日：2021-06-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合分歧融合决策的半监督分类方法，其特征在于，包括如下步骤：1）模型初始化；2）预测伪标签和置信度；3）基于分歧的融合决策规则，筛选出高置信伪标记样本并计算相应的权重；4）将高置信样本加入原始有标记样本集，扩充训练集；5）动态重加权；6）重复步骤2）至步骤5），直至模型收敛。这种方法在提升模型分类精度的同时，有效地缓解了过拟合问题，提升模型泛化性能。
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公开(公告)号：CN112164011A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011085140.5
申请日：2020-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应残差与递归交叉注意力的运动图像去模糊方法，其特征在于，包括：1）去模糊网络框架的建立；2）浅层特征提取；3）自适应残差过程；4）递归交叉注意力过程；5）图像重建；6）判别网络模型。这种方法能解决运动模糊图像的非均匀性问题，去除伪影且获取更多的图像高频特征，重建出纹理细节丰富的高质量图像。
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公开(公告)号：CN108334816A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810033455.1
申请日：2018-01-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于轮廓对称约束生成式对抗网络的多姿态人脸识别方法，其特征是，包括如下步骤：1）数据预处理；2）轮廓约束生成网络；3）对称约束对抗网络；4）训练平衡网络；5）重建与识别。这种方法能有效解决人脸图像的姿态角度偏转影响、提取到人脸在多姿态下更具鲁棒性的特征，特别在大角度姿态重建下将全局质量和局部细节相互约束，保持了正脸的轮廓特征信息，能满足实际应用中对多姿态人脸识别的高精度需求。
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公开(公告)号：CN104112286B
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201410376417.8
申请日：2014-08-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于几何结构特征和自相似性的图像压缩感知重构方法。包括判定图像块的结构类型；使用同步正交匹配追踪算法对每个图像块获得重构估计值；为每个图像块进行局部和非局部相似块匹配；产生初始解集，进行优化，得到候选解集，进而得到图像块的优化重构估计值；将图像块按顺序拼接起来；重构图像。本发明能够有效减少图像压缩感知重构的不确定性，获得对图像更准确的重构估计。
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公开(公告)号：CN103955920B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410146864.4
申请日：2014-04-14
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林宇辉信息科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于三维点云分割的双目视觉障碍物检测方法，包括同步采集两个相同规格的摄像机图像；对双目摄像机进行标定校正并计算三维点云分割阈值；用立体匹配算法和三维重构计算得到三维点云，对基准图做图像分割得到图块；自动检测三维点云的路面高度，利用三维点云分割阈值分割出路面点云、不同位置的障碍物点云和未知区域点云；利用分割得到的点云结合分割后的图块，判决障碍物和路面的正确性，确定障碍物、路面和未知区域的位置范围。本发明在较复杂的环境中仍可检测摄像机与路面高度并自动估算三维分割的阈值，分割出障碍物点云、路面点云和未知区域点云；结束彩色图像分割技术，融合颜色信息判决障碍物和路面的正确性，确定障碍物、路面和未知区域的位置范围，实现高鲁棒性的障碍物检测，具有更高的可靠性和实用性。
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