-
公开(公告)号：CN118469964A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410625096.4
申请日：2024-05-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测方法，包括：获取待检测钢材表面缺陷图像；构建改进的YOLOv8网络模型，其中，改进的YOLOv8网络模型利用训练集训练获得，训练集包括钢材表面缺陷图像和标注表面缺陷的标签，YOLOv8网络模型在进行下采样过程中引入动态蛇形卷积组合模块，利用BiFPN结构模块进行多尺度特征融合，基于小目标检测层增强边缘分割；将待检测钢材表面缺陷图像输入改进后的YOLOv8网络模型，获取钢材表面的缺陷检测结果。本发明旨在有效识别各种尺寸的缺陷，提高检测的准确性，并在工业环境中实现高效的实时检测。
-
公开(公告)号：CN115187765A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210810303.4
申请日：2022-07-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/141 , G06V10/147 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多传感器采集单像素成像方法，用于提高单像素成像的质量。该方法涉及使用不同照明模式照射场景，在多个位置使用光强度传感器采集通过透镜汇聚反射回来的总的光强度；每个位置得到的数据可以使用单像素成像的方法单独成像。对每个位置得到的图像，通过自注意力条件生成对抗网络提取每张图像最为有效的特征，最终融合为一幅高分辨率的图像。本发明能够提高单像素成像的质量，对医学成像，遥感成像，太赫兹成像等提供技术基础。
-
公开(公告)号：CN114360042A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210016006.2
申请日：2022-01-07
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种人眼注视方向预测方法及系统，包括：获取待测的人眼图片及标定人眼图片；将待测的所述人眼图片与所述标定人眼图片同时输入预先训练的视线预测模型，输出待测的人眼图片中的人眼的注视方向。本发明通过设计差分支路从而缓解了个性化问题，同时提高了对标定图片的标签信息的利用程度。本发明通过残差结构优化描述待预测人眼图片的特征向量，在优化同时，也降低无效图片所造成的误差。
-
公开(公告)号：CN113419214A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110690349.2
申请日：2021-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种目标不携带设备的室内精确定位方法，该方法涉及获取目标在室内不同位置对无线电波的遮挡作用的量化数据与目标所在位置的标签，并对数据集进行划分得到训练样本集与测试样本集；然后将所有位置上的量化数据进行处理，最后将测试样本集使用字典进行线性表示，通过在目标方程中加入正则化来限制解的范围，求解可以得到一个包含目标位置信息的稀疏向量，稀疏向量中极大值的位置进行加权联合计算得到目标位置。本发明能够对目标室内位置进行有效预测，对智能家居控制，目标监控，银行防盗和智能医疗等提供技术基础。
-
公开(公告)号：CN119479274A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411520669.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种高速公路二次车祸规避方法及系统，涉及车祸预防技术领域；方法包括：通过车辆的压力传感器采集车辆的压力数据，根据压力数据判断车辆是否受到撞击，若是，则发出预警提醒，若否，则通过车辆的定位设备采集车辆的定位信息，判断定位信息是否满足设定条件，若是，通过车辆的摄像头采集当前路段的现场视频，通过车祸检测算法对现场视频进行检测，得到发生车祸结果，若发生车祸结果为发生车祸，则发出预警提醒。本发明对车辆上设备采集的压力数据与图像数据分别进行分析，做出预警提醒，抗干扰性强，能够保持各车辆之间相互独立，且无需与其它车辆通信便可做出预警。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114220058B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111548488.8
申请日：2021-12-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MCP稀疏表示字典学习模型的显著性检测方法。包括提取图像或视频的超像素特征；基于minimax concave penalty(MCP)稀疏约束设计稀疏表示字典学习模型；使用稀疏表示字典学习模型通过重构误差来学习图像显著性区域，重构误差大的超像素位置被认为是显著性区域；采用基于上下文的方案来获得像素级的统一重构误差。通过利用多尺度重建误差和面向对象的高斯细化过程获取像素级别的显著性检测图；采用贝叶斯积分方法来合并从重构误差中学习到的显著性检测图，得到最终显著性检测结果。本发明将提高图像或视频的显著性检测水平。此外，本发明通过对现实图像和视频信号进行显著性检测验证，相较于传统的显著性检测方法具有更好的效果。
-
公开(公告)号：CN117876830A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410048605.1
申请日：2024-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分网络融合ViT的注视点预测方法，包括：获取待测面部图像对；对待测面部图像对进行预处理得到预处理图像；构建基于差分网络融合ViT的注视点预测模型，将所述预处理图像输入所述注视点预测模型得到注视方向。本方法采用多层特征的融合策略，将差分网络和ViT模型学习到的不同特征层级进行融合，从而提高了算法的鲁棒性和泛化能力。
-
公开(公告)号：CN116258768A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310056084.X
申请日：2023-01-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力转移的第一视角注视点预测方法包括：提取光流图像；构建基于注意力转移的第一视角注视点预测模型；将所述光流图像输入所述第一视角注视点预测模型，获取空间特征和时间特征，基于所述空间特征和时间特征，获取初始视觉显著性图像和注意力图像，基于所述初始视觉显著性图像和注意力图像，融合生成最终的注视点预测图像。本发明对原图像在多尺度上进行了时空的特征提取，充分利用了时序信息和高层语义信息用于显著性检测，通过对注意力转移的建模，从先前的注视中预测后续的注意力，最后结合视觉显著性模型融合为最终注视点预测图，提高了注视点预测的准确度。
-
-
公开(公告)号：CN116017280B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202211720021.1
申请日：2022-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种目标免携带设备的快速室内路径跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：1）部署室内定位区域获取定位数据并划分数据集；2）依据稀疏表示模型得到稀疏向量；3）依据稀疏系数向量定位并获取运动轨迹。这种方法基于稀疏编码模型，计算复杂度低、定位效率高，能实现快速精确目标定位。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
40
records
(took 0.063 seconds)
