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公开(公告)号：CN116052149A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310020106.7
申请日：2023-01-06
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西景航无人机有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于CS‑ABCNet的电力塔牌检测识别方法，包括如下步骤：步骤1：采集输电铁塔标识牌数据集；步骤2：使用索贝尔算子，对数据集进行预处理，分别从横向和纵向两个方向计算图像中物体的边缘信息；步骤3：在ABCNet的Backbone使用ReXNet进行特征提取，以达到网络模型轻量化的目的。这种方法针能对塔牌特征进行图像预处理，优化网络结构，使用轻量级卷积神经网络获得特征图，检测头引入注意力模块CBAM，提高了塔牌的识别精度和性能。
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公开(公告)号：CN111582320B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010302865.9
申请日：2020-04-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于半监督学习的动态个体识别方法，该方法涉及辐射源个体识别技术领域。为尝试解决个体间相似的辐射源个体识别准确率低，同时有效检测未知类的问题，本发明基于信号的时频域特征，利用神经网络进行辐射源个体识别，同时对没有标签的未知个体进行检测，并自动加标签，动态迭代数据库，是针对目前辐射源个体识别相关问题的有效尝试，而且还可以检测无标签的未知个体，然后自动加标签，同时迭代更新数据库。本方法对已知类识别准确率达到99％以上，而且未知类的误差率小于0.6％。
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公开(公告)号：CN110632528B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201911066210.X
申请日：2019-11-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/389
Abstract: 本发明公开一种基于内阻检测的锂电池SOH估算方法，通过直流放电法检测锂电池内阻，并得到相关的健康因子特征参数，该特征参数能够有效地表征电池健康状态的变化趋势，并建立电池健康因子与实际健康状态的RBF神经网络模型，避免了复杂等效电路模型的建立，且SOH估算的精度和泛化性可以达到平衡。
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公开(公告)号：CN107464287B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201710690287.9
申请日：2017-08-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化的曲面重构方法。其包括根据原始种子点数据建立曲面坐标空间并将种子点映射到曲面坐标空间，采用逐点插入法对种子点进行Delaunay三角剖分，根据三角网构建均匀网格，构建多目标优化模型对网格点进行插值完成曲面重构。本发明将曲面重构中的多种约束信息同时作为约束条件，实现在曲面重构过程中同时控制了光滑程度和准确性，使得得到的插值结果能够保证很好的光滑程度和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101741627A
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200810046562.4
申请日：2008-11-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种双引擎分布式对等网络仿真系统体系结构，其特征在于，该体系结构主要由节点仿真引擎和网络仿真引擎所组成。节点仿真引擎主要负责本地仿真节点的调度和仿真协议的执行；而网络仿真引擎则负责仿真消息的接收和发送等信息交互的操作。在这种体系结构下，仿真系统的仿真运行结构和通用支撑结构被隔离开，使仿真系统具有良好的可扩展性。同时，节点仿真引擎能够利用仿真应用计算机支持一定规模的P2P仿真，再利用网络仿真引擎对其进行扩展，使仿真信息能够以网络数据包的形式发送到其他仿真应用计算机或外界真实P2P应用，不仅能够扩大仿真规模，而且能够提高仿真的真实度。
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公开(公告)号：CN116756363A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310657100.0
申请日：2023-06-05
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/383 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及跨模态检索技术领域，具体涉及一种由信息量引导的强相关性无监督跨模态检索方法，通过以下步骤实现：首先提取图像局部特征和全局特征，以及文本特征；对图像局部特征和全局特征进行增强；再对增强后的局部特征进行正则化处理；然后使用图像特征融合网络对图像全局特征和局部特征进行正交融合；接着使用多模态融合网络对图像特征和文本特征根据不同模态特征信息量转换比例原则进行融合；最后将不同模态特征映射成哈希码，利用汉明距离进行相似性排序，从而得出检索结果。本发明侧重于对数据特征的增强和融合，能获取更多的语义信息，提高了检索效率。
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公开(公告)号：CN116739075A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310656829.6
申请日：2023-06-05
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06N3/088 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及神经网络无监督学习技术领域，具体涉及一种用于图像处理的神经网络的无监督预训练方法，包括如下步骤：首先将图像分成图像块，再进行掩膜操作，接着计算感知损失，计算对比损失与重建损失，最后利用损失进行训练。训练完毕以后，使用训练后的模型对输入图像处理，获得类别特征向量和重建的图像向量。本发明通过使用感知损失能够衡量掩膜操作对于神经网络的影响，同时使用对比损失使其特征更加明显，最后通过重建损失令网络学习如何将图像抽象为特征同时减少抽象过程中信息的丢失，提高了神经网络对于图像的特征提取能力。
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公开(公告)号：CN116343188A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310322252.5
申请日：2023-03-29
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西景航无人机有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/14 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于STN‑pan网络的输电铁塔标识牌文本检测识别方法，包括如下步骤：首先，采集输电铁塔标识牌数据集并按比例划分数据集；提出一种带有空洞卷积的迭代FPEM模块进行特征提取，使特征图中含有更多空间信息；在检测模块引入协调注意力机制，使模型更加关注坐标信息，然后使用模型找到不同文本区域的中心kernel，通过聚类的思想，对kernel周围的像素点进行聚类，计算像素点之间的相似度，将相似度高于阈值的像素点进行合并，得到需要的文本区域；在识别分支加入STN矫正网络，最后，将经过矫正的文本区域输入到一个不规则文字特征提取器Masked RoI和一个基于注意力机制的轻量级识别头进行识别，输出标识牌内容。这种方法提高了检测识别精度，检测更为细致。
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公开(公告)号：CN116110090A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211310143.3
申请日：2022-10-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸关键点的高效伪造人脸视频检测方法，包括如下步骤：1）微表情面部特征点采集；2）视频帧特征点跟踪；3）真假人脸特征点光流分类。这种方法提高了检测速度，在公开假人脸数据集facefrensic++检测精度为0.99。
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