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公开(公告)号：CN110334221A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910649318.5
申请日：2019-07-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开一种基于知识图谱路径的可解释性推荐方法，该方法通过获取用户的交互历史，将交互历史作为知识图谱的种子集，从种子集中获取用户-项的数据集，在得到种子集的前提下，对种子集进行对应知识图谱的三元组查询，并将这些三元组抽取出来，将三元组信息中的组合实体和关系的语义来生成路径表示，根据路径进行推理来推断用户偏好；确定一个三元组路径后，在限制路径长度为4的前提下，查询该路径头实体到尾实体其它的路径，用多个三元组表示；找到多条路径后，对每条路径进行池操作来区分不同路径对预测推荐的贡献；选择贡献分最大的路径对用户进行解释性推荐。该方法推荐精度高，并解决了推荐的不透明性问题。
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公开(公告)号：CN109118576A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810794467.6
申请日：2018-07-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BDS位置服务的大型场景三维重建系统的重建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1.通过BDS位置服务模块对进行场景图像定位获取场景图像并建立全景图像采集系统；S2.进行数据处理并存入数据库；S3.Grassmann空间下的模型构建；S4.纹理及颜色的映射。这种方法可以实时地获取场景图像，精准匹配，可快速地进行三维建模，并且能克服传统大型场景三维重建中累积误差过大、数据开销空间庞大的问题。
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公开(公告)号：CN117851659A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410021902.7
申请日：2024-01-08
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: G06F16/953 , G06F16/903 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/047
Abstract: 本发明涉及无监督跨模态哈希检索技术领域，具体涉及一种自适应增强对抗哈希无监督跨模态检索方法，包括分别对图像和文本数据进行特征提取，得到原始图像特征和原始文本特征；设计文本生成器来拟合原始文本特征的文本数据分布，随机生成和图像特征维度一致的假数据，最后使用假数据训练图像鉴别器，并生成特征矩阵；设计特征矩阵映射为哈希码矩阵，并量化映射过程信息的损失，得到信息量损失矩阵；将信息量损失矩阵嵌入多模态相似性矩阵的构造中，得到相似性度量矩阵，再利用相似性度量矩阵实现图像和文本原始特征空间与汉明空间的语义对齐，经过多轮训练，得到最优的跨模态检索模型，使用其进行检索，得到检索结果。
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公开(公告)号：CN115880262B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211643031.X
申请日：2022-12-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及基于在线噪声抑制策略的弱监督病理图像组织分割方法，包括：获取H&E染色图，对所述H&E染色图进行处理，获得数据集，对所述数据集进行划分，基于划分后的所述数据集训练分类网络，生成伪标签；基于在线噪声抑制策略抑制所述伪标签中存在的噪声，通过抑制噪声后的所述伪标签以及所述伪标签对应的训练集训练语义分割网络，获得训练后的所述语义分割网络的预测结果，将所述预测结果作为最终分割结果。本发明利用数字病理学和深度学习的分类算法及分割算法，可实现仅使用patch级标签实现肺癌/乳腺癌H&E染色图像的组织分割，生成像素级分割结果，直观地展示肿瘤内部组织结构的空间分布情况。
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公开(公告)号：CN116342553A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310330005.X
申请日：2023-03-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于ConvNext‑yolov7的建筑工地环境检测方法，包括如下步骤：1）采集建筑工地环境数据集：2）在YOLOv7网络中嵌入ConvNext结构，得到ConvNext‑yolov7网络模型，经过该网络模型将建筑工地中，不同特征的物体每一种的相对得分高的特征图和对应的权重打包成权重文件；3）通过权重对图像进行特征图分割，采用模糊均值聚类算法对X个特征对象生成图像特征初始聚类中心，再将初始聚类中心点传入K‑means算法，最后生成预测框；4）输出建筑工地环境检测结果。本发明方法可以识别多种不同的建筑工地内环境特征并且加以标注，修改过的网络模型提高了检测精度，相比于同类型的检测技术，其检测速度、精度均有进步，检测错误率大幅降低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112085749A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010948185.4
申请日：2020-09-10
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度非迭代超像素分割的方法，该方法首先利用高斯卷积在Lab颜色空间上对每个像素点求出其水平和垂直方向的颜色梯度特征.其次,通过对像素点进行腐蚀和膨胀操作得到像素点形态学轮廓特征,在不丢失灰度梯度表示的同时增强算法边缘命中率。最后，本文基于SNIC算法非迭代聚类框架,依赖于像素点间的颜色、空间、颜色梯度、形态学轮廓特征的自定义加权距离实现超像素分割。实验结果表明，在超像素个数相同的情况下，与主流的其他算法相比,提出的方法在保证时间复杂度低的同时有效提升了超像素分割质量。
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公开(公告)号：CN110727867A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910967106.1
申请日：2019-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊机制的语义实体推荐方法，包括如下步骤：数据预处理；构建用户评分矩阵和隶属度矩阵；个性化用户推荐；系统有效性分析。本发明先对推荐内容进行模糊语义化，使其有可精确表达的部分和需要模糊表达的部分之后，再运用模糊理论机制将其转化为模糊数来进行优化处理，通过模糊数的距离计算得出理想的推荐实体。本发明能提高对推荐实体的知识表达能力，以及机器系统理解和处理用户请求以及上层语义应用的能力，能有效地提高推荐系统的响应效率。
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公开(公告)号：CN110695978A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911062591.4
申请日：2019-11-03
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明属于工业机器人技术领域，具体公开了一种工业机器人运动控制装置，包括装置主体、底座、固定螺栓、控制盒和气缸，装置主体的顶部固定连接有固定杆，固定杆的底部外壁与装置主体的顶部外壁搭接相连，固定杆的另一侧固定连接有摄像头，摄像头的一侧外壁与固定杆的另一侧外壁相连，摄像头提高了该装置的检测效果，体现了该装置的检测性，轴承座提高了该装置的工作效率，体现了该装置的可调节性，活动转盘使装置主体在工作时能够更加高效便捷，提高了该装置的活动效果，活动螺栓提高了该装置的固定效果，体现了该装置的固定性，控制按钮提高了该装置的可控制效果，体现了该装置的可控性，在未来具有广泛的发展前景。
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公开(公告)号：CN110584914A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201911009824.4
申请日：2019-10-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种舒适型PLC自动化多功能医用护理床，包括床架结构和与床架结构相连接的背起机构、侧翻机构和屈膝机构，与现有技术不同的是：还包括红外传感器、图像传感器、力度传感器、无线发送模块及信号预处理电路，其中：红外传感器和力度传感器分别设置在床架结构的腿部位置和背部位置，与背起机构、侧翻机构连接；无线发送模块设置在床架结构的底部，红外传感器、力度传感器和图像传感器通过无线发送模块及信号预处理电路与云端连接，信号预处理电路将采集到信号进行预处理，通过无线发送模块将预处理后的信号发送至云端，结合本地时间及根据图像传感器识别的病人实时状态，方便医生作进一步分析调整，并提供更合适的医疗方案。
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公开(公告)号：CN110327055A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910690101.9
申请日：2019-07-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶谱和卷积神经网络的心冲击信号的分类方法，步骤为：S1、获取数据集训练样本；S2、采用切比雪夫和小波变换的滤波方法对步骤S1获得的数据集训练样本进行去噪预处理，得到纯净的心冲击信号；S3、对步骤S2得到的心冲击信号进行高阶谱特征分析，得到信号的幅值和相位的特征信息；S4、构建卷积神经网络模型，将步骤S3得到的特征信息，作为卷积神经网络模型的输入，得到分类结果。该方法利用高阶谱具有时移不变性、尺度变化性和相位保持性进行特征提取得到特征以保留更多的信号信息，还能够抑制高斯有色噪声，从而提升心冲击信号分类的性能；同时，该方法具有更好的泛化性能，并有效解决了高阶谱谱应用的二维模板匹配问题。
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