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公开(公告)号：CN111695507A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010532751.3
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改进VGGNet网络的静态手势识别方法，该方法将VGGNet网络进行改进，使用不同的分支来学习标签信息，同时在网络中引入哈希层将手势图像的特征投影到汉明空间，通过计算汉明距离来提高处理手势的效率。将改进后的VGGNet网络和传统的主成分分析方法相结合来进行手势识别，首先将原始数据集和增强后的数据集作为输入数据对VGGNet网络进行训练，得到手势图像的高维特征，然后通过主成分分析法PCA将高维图像特征进行降维，减小特征向量长度，缩短图像之间的相似性度量的计算时间，从而提高提高手势识别的精度和效率。
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公开(公告)号：CN111444336A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010116957.8
申请日：2020-02-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Siamese网络的话题检测方法，该方法以成对新闻文本的话题标签作为监督信息，引入Siamese网络，将其与LSTM网络相结合，引入余弦距离取代Siamese网络中原有欧氏距离来衡量文本相似度，利用Siamese网络衡量两个输入数据的相似程度的特性，根据文本相似程度，将用word2vec与词性特征表示的输入数据映射到维度较低的新的空间，属于同一话题的数据，在新空间的距离较近，实现对新闻文本数据的话题特征提取，解决了TF-IDF模型数据维度高、数据稀疏的问题，有效提高了后期文本聚类结果的准确率。
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公开(公告)号：CN109086437A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810926656.4
申请日：2018-08-15
Abstract: 本发明公开一种融合Faster-RCNN(Faster-Regions with Convolutional Neural Network,快速区域卷积神经网络)和Wasserstein自编码器的图像检索方法。本发明搭建深度学习框架，采用Faster-RCNN模型提取图像特征；对Faster-RCNN模型进行训练，微调网络权重；提取图像的全局特征，构建图像的全局特征图库；构建Wasserstein自编码器，并对Wasserstein自编码器进行训练；采用Wasserstein自编码器对全局特征进行降维，计算欧几里得距离得出第一相似度，并进行第一次排序，完成图像的粗粒度检索；提取图像中候选区域的特征作为局部特征，构建图像的局部特征图库；采用Wasserstein自编码器对局部特征进行降维，计算第二相似度并进行第二次排序，完成图像的细粒度检索。该方法能加快图像的检索速度以及提高图像检索的准确率。
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公开(公告)号：CN108520284A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810344423.3
申请日：2018-04-17
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
CPC classification number: G06K9/6224 , G06K9/6223 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于群智能算法的改进谱聚类方法，通过选取拉普拉斯矩阵的前2k个最大特征值对应的特征向量作为聚类的源数据，然后通过群智能算法选取优质的初始化中心点进行聚类操作，提高了聚类的最高准确率和多次聚类结果的稳定性。本发明引入了布谷鸟搜索算法寻找初始化中心点，将布谷鸟搜索算法过程中的适应度函数采用误差平方和函数，应用于谱聚类中，将搜索得到的最小的误差平方和的数据点作为初始化中心点。本发明将布谷鸟搜索算法中的莱维飞行策略引入粒子群算法，在粒子群算法收敛速度变缓情况下，使用莱维飞行策略产生频繁较小步长和和偶尔较大步长，在不同步长下引入不同侧重的速度更新公式。
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公开(公告)号：CN104283742B
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201410619192.4
申请日：2014-11-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的网络数据包过滤方法，先采集网络数据包，并将其存储到一个数据缓冲器中，再对其头部信息进行提取，接着将提取到的相关信息存入SRAM中，与此同时将提取到IP地址作为访问SDRAM的地址去读取过滤控制位信息，得出明确通过与否信号，对数据缓冲器中数据让其通过与否，查询成功则数据转发，否则丢弃。通过上位机配置过滤规则集为IP数据包格式以DMA方式传输到底层FPGA中，通过解析并将过滤控制位信息写入SDRAM中，用于过滤查询。上述设计充分发挥FPGA硬件快速并行计算优势，满足线速过滤要求，实现高速网络数据包过滤和统计显示数据流相关信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106789343A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710044618.1
申请日：2017-01-21
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种具备可达性验证机制的服务组合方法，所述方法包括：获取服务的QoS信息并写入UDDI服务注册中心；根据前台JBPM流程节点信息，系统从UDDI查找与节点匹配的Web服务；根据服务的QoS信息，运用AHP算法和遗传算法求解候选服务的适应度大小；根据所述适应度大小对各候选服务排序，返回最优的服务组合；运用Membrane SOA Model框架生成反向代理，向最优的服务组合发送请求，根据返回的状态码判断服务是否可达；根据WSDL地址，系统调用后台返回的服务组合，并解析服务返回的数据。本发明能够保证组合系统的高效性、高可靠性和高可用性。
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公开(公告)号：CN104468838A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410840167.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/16 , H04L67/02 , H04L67/104 , H04L67/322
Abstract: 本发明公开一种P2P网路和发布订阅模式的Web服务选择方法，将服务发布者、服务请求者和服务管理者组成P2P覆盖网的各节点；服务发布者向服务管理者发布具有QoS属性特征的Web服务，服务请求者向服务管理者订阅具有QoS要求的Web服务；服务管理者对服务发布者或服务管理者发送来的消息进行分类处理；若判断为服务的发布，则将该服务加入服务管理者维持的多维索引结构中；若判断为服务的订阅，则将该服务与服务管理者维持的多维索引结构进行匹配，并选择出匹配成功的Web服务发送给服务请求者。本发明有效的提高了匹配效率和服务QoS变化的实时响应，并增加了发布订阅系统的性能和功能。
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公开(公告)号：CN118887703A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411061423.4
申请日：2024-08-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型的跨模态文本到行人图像检索方法及存储介质，本发明改进了掩蔽语言建模策略，使用全词掩码策略，能够更好的挖掘图像与文本之间的细粒度关系。并且运用文本的属性这一特征，利用交叉模态编码器进行文本与图像之间的融合交互，以此学习更多的信息，进一步还提供了一个基于软注意力模态融合模块，加入此模块可以促进相同语义类别间的模态信息交互，从而达到更好的检索性能。
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公开(公告)号：CN114967927B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210599145.2
申请日：2022-05-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0486 , G06T7/70 , G06V20/40 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的智能手势交互方法。该方法使用目标检测和管道追踪的方法对每一帧手势图像输入数据进行刻画操作，得到手掌和手指的每个关键节点的坐标位置；其次，使用几何计算和坐标变换得到左键和右键等鼠标操作所需的关键信息；最后，通过对关键信息进行处理和组合，模拟鼠标的操作过程，达到人机智能交互的目的。该方法在一定程度上增加了人机交互的可理解性和可操作性。
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公开(公告)号：CN114993286B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210533368.9
申请日：2022-05-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像、激光雷达与里程计的网格地图创建方法及装置，所述方法在采集信息阶段通过时间戳近似同步的方法将机器采集到的数据进行融合，提高信息间的关联性，在地图创建阶段根据采集图像的差异程度确定网格地图中每个网格的大小与网格内的角度区间，在保存地图信息时将采集到的图像数据通过卷积自编码器压缩为一维特征向量后与里程计信息并联存储，同时可以实现在需要查看图像信息时将特征向量信息复原为图像信息，在地图创建时使用分块更新的方法对创建出的地图轮廓进行实时更新。本发明和传统方法相比，具有存储空间占用少，地图创建速度快的优势，解决了传统网格地图中无法展示图像信息以及地图实时性较差的问题。
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