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公开(公告)号：CN110826558A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911033072.5
申请日：2019-10-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请公开图像分类方法、计算机设备和存储介质，使用深度残差网络提取特征，得到特征图，解决了网络退化、梯度消失的问题，提取了更多有用的特征信息，所花费的时间也将更短；采用优化后的区域建议网络，过滤掉很多无用的候选框，使筛选下来的候选框置信度更高，对判别图像更有效；采用了稀疏化B-CNN，提高关键特征的显著性，有效解决训练集不是很大时产生过拟合的影响，提高了识别准确度；本申请实施例将优化后的优化后的区域建议网络和稀疏化B-CNN网络融为一体，两个网络相互协调作用，较大地提高了细粒度图像分类的准确度以及减少了花费的时间。
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公开(公告)号：CN110427924A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910846195.4
申请日：2019-09-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/00 , G06N3/04 , A61B5/0452
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的心冲击信号自动多分类识别方法，步骤为：获取数据集训练样本；采用小波阈值去噪的方法对获得的数据集训练样本进行预处理，得到纯净的心冲击信号；对得到的心冲击信号配合自适应阈值完成IJK波的定位，得到心冲击信号的心拍截取；构建LSTM网络模型，将得到的心冲击信号的心拍截取作为LSTM模型的输入数据，对网络模型进行训练并测试；训练过程利用反向传播算法对构建的LSTM网络模型进行权值优化，使网络收敛到全局最优；LSTM网络模型输出识别率，得到分类准确率，根据混淆矩阵分类的正误，计算kapaa系数，评估该模型的分类精度。该方法能够解决RNN存在的长程依赖和传统方法过度依赖于人工设计和分类精度不高的问题，获得较好的分类效果。
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公开(公告)号：CN110035384A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910385579.0
申请日：2019-05-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多传感器信号滤波优化的室内定位方法，1）在需要定位的场地内设置蓝牙设备，用户使用定位系统扫描实场地附近的蓝牙设备，得到iBeacon的RSSI值；2）判断步骤1）得到的iBeacon的RSSI值与设定的信号强度阈值进行比对，根据信号强度判断需要进行点定位还是区域定位；3）若扫描过程中有多个iBeacon，且有一个或多个RSSI值超过阈值，根据多个iBeacon的RSSI值计算用户所在位置的质心，若所有被扫描的iBeacon的RSSI值都小于阈值，则将iBeacon覆盖区域的并集作为Wi-Fi指纹定位的搜索区域；4）Wi-Fi指纹定位的搜索区域内，设置Wi-Fi节点和RFID标签，结合Wi-Fi和RFID定位信号对用户进行定位，获得用户精确的位置坐标。该定位方法定位精度高，定位误差小，效果好。
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公开(公告)号：CN109977686A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910257477.0
申请日：2019-04-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明适用于图像加密领域，提供了一种基于复合混沌系统的图像加密方法和图像处理设备。所述方法包括：将Sine映射、Tent映射和Logistic映射作为种子映射，利用级联操作和非线性组合扩展混沌范围，生成复合混沌系统；利用复合混沌系统产生混沌序列来对明文图像进行预加密，生成预加密图像；获取参考图像，将预加密图像和参考图像结合，利用离散小波变换DWT算法生成视觉上有意义的密文图像。本发明的方法具有更宽的混沌范围和更复杂的混沌行为，提高了加密性能；且由于生成视觉上有意义的密文图像，因此降低被攻击的概率，能够抵御选择明文攻击和穷举攻击，具有较好的加密性能。
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公开(公告)号：CN109597031A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811376139.0
申请日：2018-11-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM和步行者航位推算融合的室内定位方法，涉及超声波信号室内定位技术领域，解决的技术问题是提供一种测量精度高的室内定位方法，该方法包括如下步骤：（1）利用麦克风阵列，获得声源在不同位置的混响信号；（2）根据得到的混响信号，计算出互相关函数；（3）根据互相关函数，生成特征向量z；（4）利用特征向量z，实现SVM对声源的定位；（5）融合PDR得到最终定位坐标。本发明充分发挥支持向量机回归在收敛速度、小样本预测及全局寻优上的优势，缩短了声源定位时间、提高了定位精度，同时具有定位精度高、软件运算量低的特点，在保证定位精度的前提下实现实时定位要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109409278A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811221354.3
申请日：2018-10-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于估计网络的图像目标定位方法，涉及图像处理技术领域,解决的技术问题是提供一种实时性良好，目标识别定位方法精度、效率较高的图像定位方法,该方法包括如下步骤：（1）建立基于估计网络的图像目标定位系统；（2）图像特征提取；（3）目标对象分割定位操作，利用卷积神经网络的特性进行目标对象分割定位操作；（4）接受输入图片对象；（5）构建估计对象；（6）卷积与池化；（7）得到输出定位结果，利用第三方开源工具Caffe构建卷积模型，最终得到定位结果。本发明可使定位检测的精度高，检测速度快、效率高，实时性强。
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公开(公告)号：CN109063208A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811090931.X
申请日：2018-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06T7/45 , G06T7/13 , G06T2207/30004
Abstract: 本发明公开一种融合多种信息的医学图像检索方法，包括如下步骤：步骤1，利用区域分割方法对待检索的图像进行分割处理；步骤2，提取待检索医学图像的纹理、形状、投影等多种特征数据；步骤3，将提取出的所有特征进行融合，形成医学图像的检索特征向量；步骤4，利用向量之间的欧式距离检索出相似的医学图像。此种方法可解决医学图像中不全面的语义信息特征问题，可有效提高医学图像检索精度。
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公开(公告)号：CN108882147A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810604871.2
申请日：2018-06-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超宽带定位技术的无线定位系统及快速传动方法，包括中央处理器模块和分别与中央处理器模块相连的主动触发模块、唤醒模块、超带宽射频模块、获取模块、计算模块及电源管理模块。本发明快速传动方法，解决了包括TOA估计的精度及复杂度问题、非高斯噪声及恶劣环境下TOA估计的鲁棒性问题、多信号共存下的多址干扰问题、密集多径NLOS环境下定位的有效性和精度问题等。
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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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