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公开(公告)号：CN111914911B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010685999.3
申请日：2020-07-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进深度相对距离学习模型的车辆再识别方法，利用RepNet的特性，负责标签属性分类的粗粒度学习通道将车辆的颜色信息和车辆型号信息提取出来，通过抑制层将提取的特征对后面的细粒度相似性学习进行反馈，消除掉那些嵌入到细粒度学习通道中的粗粒度属性特征，这样既节省了训练时间，又可以让细粒度学习时将更多地注意力关注在复杂特征的提取上，来提高识别精度。
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公开(公告)号：CN113687227A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110974397.4
申请日：2021-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于感兴趣区域增强的电机磁瓦缺陷分类方法，首先，构建分类模型，该分类模型由卷积层、特征还原层、最大池化层、4个卷积块、4个带特征还原的转换块和预测层组成；然后，获取电机磁瓦分类训练样本集，并利用电机磁瓦分类训练样本集对所构建的分类模型进行训练，得到训练好的分类模型；最后，采集待检测电机磁瓦的电机磁瓦表面灰度图，并将该电机磁瓦表面灰度图送入到训练好的分类模型中，由此得到待检测电机磁瓦的类别标签。本发明通过对特征张量的特征进行恢复和大范围空间关联，增强了电机磁瓦缺陷分类网络的感兴趣区域，从而提高了模型的分类与抗干扰能力，进而提升分类模型分类性能与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113093585A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110235200.5
申请日：2021-03-03
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于NoC的高速数据采集系统与上位机通信接口控制器，包括多个路由器，与任一个所述路由器连接的缓存控制器资源节点和模数转换芯片，与所述缓冲控制器资源节点连接的PCIe插槽和DDRSDRAM芯片，与所述PCIe插槽连接的上位机；其中以NoC高速数据采集系统与上位机通信的缓存控制器资源节点为核心，该资源节点作为联通路由器、DDRSDRAM、PCIe接口与上位机之间数据交互的桥梁，对其内部结构和实现做出全新的设计，使得NoC高速数据采集系统结构能够满足更高速数据采集数据缓存的要求，提升NoC高速数据采集系统结构的通用性。
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公开(公告)号：CN112329784A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011323988.7
申请日：2020-11-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于时空感知及多峰响应的相关滤波跟踪方法，首先在跟踪视频的第一帧图像上确定跟踪目标的位置和尺寸；然后利用第t‑1帧图像所确定的跟踪目标的位置和尺寸去训练第t帧图像的目标预测模型；最后利用第t帧图像的目标预测模型确定第t帧图像上确定跟踪目标的位置和尺寸。本发明不仅能够在目标周围发生光照变化，姿态变换持续鲁棒地跟踪，而且不会因目标被遮挡或者相似物干扰而影响模型的错误更新，使模型总是保持在一个较好的状态，目标跟踪精确率较高；同时在追踪过程中能够快速处理实时数据，使其能应用于实际生活中。
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公开(公告)号：CN111695316A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010536487.0
申请日：2020-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/3308 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06F115/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进混合算法的片上网络测试规划方法，先引入反向学习策略，以增加初始种群的多样性；再添加动态惯性权重w和交叉概率因子CR分别对粒子群算法(PSO)和差分学习算法(DE)进行改进，以增加种群的随机性与遍历性；后将改进粒子群算法与改进差分算法相结合，对NoC实施测试规划，以提高片上网络测试效率，降低测试成本和测试过程中产生的功耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111158291A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010010536.7
申请日：2020-01-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于边沿控制的高精度PWM信号产生及检测系统，包括ARM处理器、数模转换芯片、运算放大器、第一分压电阻、比较器和采样保持器，所述ARM处理器包括定时器，通过所述ARM处理器产生PWM信号，并将所述定时器采用级联的方式控制所述PWM信号的频率，通过所述模数转换芯片控制所述PWM信号输出电压，并利用所述运算放大器放大输出电压，同时利用所述第一分压电阻将所述PWM信号进行1/2分压，通过所述比较器采用上升沿和下降沿对所述PWM信号进行占空比和频率的检测，利用所述采样保持器对所述PWM信号的高低电平电压进行检测，并传输至所述ARM处理器，能同时产生和检测频率、占空比和高低电平电压可调的PWM信号。
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公开(公告)号：CN110275365A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910608309.1
申请日：2019-07-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G02F3/00
Abstract: 本发明提出一种二进制全光四选一数据选择器，包括第一微环谐振器，第一微环谐振器包括第一硅基纳米线微环、第一输入光波导、第二输入光波导、第三输入光波导、第四输入光波导、第一输出光波导、第二输出光波导；第二微环谐振器，第二微环谐振器包括第二硅基纳米线微环、第五输入光波导、第六输入光波导、第三输出光波导和第四输出光波导，第一微环谐振器和第二微环谐振器内均设置有调制机构；第三输入光波导与第一输出光波导连接，第一输出光波导与第五输入光波导连接，第五输入光波导与第三输出光波导连接，第四输入光波导与所述第二输出光波导连接，第二输出光波导与第六输入光波导连接，第六输入光波导与所述第三输出光波导连接。
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公开(公告)号：CN109948667A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910155118.4
申请日：2019-03-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种用于对头颈部癌症远端转移预测的图像分类方法，包括：采集医学影像数据，其中所述医学影像数据包括肺部CT数据和头颈部CT数据；对所述医学影像数据进行预处理；根据预处理后的医学影像数据构建第一分类器模型和第二分类器模型，基于临床变量构建第三分类器模型，其中，所述第一分类器模型为基于卷积神经网络的影像组学分类器，所述第二分类器模型为基于特征工程影像组学的分类器，所述第三分类器为基于临床信息的分类器；将所述第一分类器模型、第二分类器模型、第三分类器模型通过加权平均的方法进行集成，构成最终的分类模型；将医学图像及临床信息输入到所述最终的分类模型中，对所述医学图像进行分类。
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公开(公告)号：CN106888050B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201710137144.5
申请日：2017-03-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04B10/077
Abstract: 本发明公开一种PNoC中MRR故障检测装置及方法，针对由于制造缺陷以及MRR对温度高度波动敏感而造成的故障，首先建立故障模型，并且设计一种由包括激光器阵列、测试矢量发生器、控制矢量发生器、数据耦合器、待测的MRR和方形盒所构成的PNOC架构，通过数据耦合器将测试数据耦合到光路当中，通过控制MRR的开和关状态，对采集到的测试响应分析，进行故障分析和诊断。
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公开(公告)号：CN109240019A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811450571.X
申请日：2018-11-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种二进制全光比较器，利用3个微环谐振器对特定波长的谐振特性，将微环谐振器作为开关使用，并与光波导巧妙组合，利用光学的方式来实现两个二进制数的比较，以实现计算机技术中的二进制比较运算，利用了光的自然特性代替传统的电学逻辑器件，避免了传统电学器件对信号的影响，实现了高速大容量的信息处理，提高了计算机的性能，降低了计算机的能耗；工艺方面实现了与CMOS工艺的兼容，使得器件的体积小，速度快，扩展性好以及低插入损耗特性，便于与其他器件的大规模集成。
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