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公开(公告)号：CN116781347A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310735877.4
申请日：2023-06-20
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧光空间科技有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的工业物联网入侵检测方法及装置。方法包括：网络流量数据的预处理以降低数据维度便于处理；构造基于深度自编码器和深度前馈网络的深度学习模型；网络训练，流量特征提取及分类；将学习到的权重保存至模型中用于分类器；使用训练好的模型检测网络流量内的异常行为。解决了工业物联网环境下网络攻击难以被传统方式探知的问题，保护了关键基础设施免于网络恶意攻击。
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公开(公告)号：CN116755285A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310731820.7
申请日：2023-06-20
Applicant: 联想新视界(南昌)人工智能工研院有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于嵌入式及3D模型的激光测距智能投影调节系统及方法，应用于智能投影技术领域。包括以下步骤：激光测距确定投影平面数据；根据投影平面数据建立投影平面与投影仪空间3D模型；计算投影仪与投影平面的倾角、偏移量、中心距离，并由此结合用户偏好数据库进一步计算投影效果最优化的镜头参数调节方案；嵌入式执行机构根据方案自动执行调整，并根据用户后续调整数据更新用户偏好数据库。本发明提供的方法是根据投影设备与投影平面的位置，实现对投影画面的自动调节，这种调节是基于测量数据精密计算的，因而可以极大程度上实现投影效果的最优化，并解决了投影仪需人工调节投影画面繁琐操作的问题。
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公开(公告)号：CN115783189A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211612845.7
申请日：2022-12-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种用于复杂水域应急救援微型机器人。本发明包括扁形块体、中心内芯体和两个推进内芯，所述扁形块体为轻质块体，扁形块体的顶面为圆弧形，扁形块体的两侧分别为弧形侧，扁形块体的底面加工有两个对称设置的异形槽，所述扁形块体沿其长度方向分别加工有中心孔和两个侧孔，中心孔和两个侧孔并列设置，中心孔处于两个侧孔之间，所述中心内芯体穿设在中心孔内，每个侧孔内穿设有一个推进内芯，中心内芯体的前端为数据采集端，扁形块体和中心内芯体在两个推进内芯带动下做出上浮、前移和/或下潜运动。
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公开(公告)号：CN115617947A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211265262.1
申请日：2022-10-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/126 , G06F40/194 , G06F40/295 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法，具体步骤如下：查询文本预处理；通过预处理后的查询文本数据训练实体抽取模型；通过预处理后的查询文本数据和实体抽取模型训练实体预测模型；电力设备查询，将预处理后的查询文本依次输入到实体抽取模型和实体预测模型中，得到电力知识图谱。采用上述一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法，采用实体预训练模型结合提示学习的方法，对查询文本进行抽取，并匹配与之相关的电力设备，利用提示学习的优势将相关设备实体特征嵌入引入到查询中，提高查询准确率，同时通过相关设备实体特征对查询匹配做解释，帮助查询人员更全面的了解电力设备。
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公开(公告)号：CN115239367A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210739048.9
申请日：2022-06-29
Applicant: 广东海纳德生物芯片技术有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06Q30/02 , G06F16/958 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于blink内核的食品网页广告识别方法及装置。方法包括：建立网页数据爬取工具对大量网页依照已知广告过滤规则进行爬取；建立浏览器渲染引擎内的图像处理接口；建立深度学习模型以对输入图像进行分类；通过网页数据爬取工具对用于浏览器渲染引擎内的图像处理接口进行初始化，以使网页数据爬取工具向深度学习模型传输图像数据；深度学习模型通过使用标记好的图像数据，最终能够实现网页广告元素的准确识别，进而通过浏览器渲染引擎直接清除对应广告元素解决了blink内核浏览器下部分网页广告难以被传统方式过滤的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115202374A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210775475.2
申请日：2022-07-05
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林智慧产业园有限公司
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊算子的捕捞AUV多目标路径规划方法，包括：对捕捞AUV系统采集的信息做预处理，以获取目标物、障碍物、洋流的数据；对目标物、障碍物、洋流的数据模糊转化，以获取用区间直觉模糊数表示的决策因子；设计IVIFWPMMDSTT算子，以聚合DST框架下的区间直觉模糊数；利用所述IVIFWPMMDST算子对目标物的所述决策因子做聚合，以获取目标物的聚合评分；根据各个目标物的聚合评分大小，实时规划出机器的行驶路径。本发明相较于传统模糊逻辑法在因素考虑上更加灵活简单，仅需利用启发式思想构建决策因子，而不需要构建复杂的模糊控制表；所设计的IVIFWPMMDST算子的权重可以采用实数，还可以采用区间直觉模糊数以缓解专家经验不足的问题；本发明将水下捕捞问题转化为最优化问题，利用所设计的IVIFWPMMDST算子规划出一条最优行驶路径，使得机器有目的地行驶，因此捕捞效率更高。
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公开(公告)号：CN113205468B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110607071.8
申请日：2021-06-01
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制和GAN的水下图像实时复原模型，属于深度学习技术领域。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码‑解码结构，通过9个残差块和反卷积运算，以原始分辨率生成合成图像，并引入自注意力模块，可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能，为了同时保持图像内容和去除水下噪声，判别网络采用一种包含对抗分支和批评分支的多分支判别器的结构。本发明通过增加自注意力模块，改进模型结构较为理想地解决了水下图像处理时间效率低的问题，训练有素的基于GAN‑RS的方法可以适应各种水下情况，具有出色的实时处理性能。
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公开(公告)号：CN113505631A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110440469.7
申请日：2021-04-25
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林森明智能科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于手掌静脉识别的汽车身份识别及其控制方法，其包括：两个手掌静脉采集装置、门锁控制装置、座椅调节装置、方向盘调节装置、后视镜调节装置、影音娱乐装置、存储装置、中央控制器；手掌静脉采集装置用来采集用户手掌静脉信息并将该信息传输到中央控制器；用户信息检验通过后发送相关指令给控制中心，从而做出相应的偏好设置；中央控制器具备4G/5G通讯功能，可通过手机APP进行控制与交互；手掌静脉识别装置可以将已经录入的身份设置偏好，从而避免了每次用车需要调节的麻烦；手掌静脉识别装置相对于传统的钥匙解锁，可以避免去车内拿东西时钥匙不在或者钥匙丢失的情况，从而快捷打开车门；增强了车辆的安全性与便捷性。
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公开(公告)号：CN109446264B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201811051523.3
申请日：2018-09-10
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于流可视化的城市移动数据分析方法，步骤为：1）数据预处理，解决基站信号不稳定造成的乒乓效应，并剔除异常数据以及轨迹记录过少的数据城市轨迹移动数据；2）数据映射和建模，得到基于基站的概率系统；3）算法实现，计算基于基站的转移概率的LCSF值；4）高维语义结构可视化：根据步骤3）得到的LCSF值以及基站Voronoi图划分，对每块基站区域的LCSF值进行颜色编码，使用三角插值进行渲染，渲染结果显示变化程度越大处高维语义结构越明显，同时为增加对比度，颜色映射可进行相应调节。该方法提供了有效的模型和算法，能从复杂的人群运动中提取潜在的高维语义结构，动态揭示城市地区人群流动背后隐藏的移动模式。
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公开(公告)号：CN112800914A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110075564.1
申请日：2021-01-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于专家先验知识和LTP复杂光照下的人脸识别方法，1)定位面部地标点并裁剪；2)根据专家先验知识，对面部图像关键区域进行划分，生成面部掩码；3)使用自适应阈值的局部三值模式算法(LTP)针对不同的关键区域，分别计算其区域像素离散度σ作为阈值t，并提取其光照不变纹理特征；4)将面部图像送入一个卷积层，得到面部图像的全局特征；5)面部全局特征与面部光照不变纹理特征相结合，并送入ResNet101网络模型，通过分类层分别得出与数据库中N个对象的相似度得分，返回相似度得分最高的值所对应的对象身份，作为人脸识别的结果。该方法是一种端对端的模型，无需预训练，对复杂的光照环境有较强的鲁棒性，且有很好的扩展性。
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