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公开(公告)号：CN114242112A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111484910.8
申请日：2021-12-07
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度残差神经网络的城市声音分类方法，包括4个步骤：S1数据预处理：将声音的振幅和频率图形化；S2数据特征提取：提取声音信号的音频特征并进行数据标准化处理；S3改进深度残差网络分类器：构建改进的深度残差网络模型，将处理后的训练数据集送入改进深度残差网络分类器进行训练，得出改进深度残差网络声音分类器模型；S4声音分类结果判定：将声音测试数据集送入改进深度残差神经网络声音分类器模型进行测试，得出分类准确率。与传统分类方法相比，本发明提供的一种基于改进深度残差神经网络的城市声音分类方法，不仅避免了梯度爆炸和梯度消失现象，同时可以实现多种声音类型的智能分类。
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公开(公告)号：CN114202202A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111513284.0
申请日：2021-12-12
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进NSGA‑III算法的城市共享单车部署多目标优化方法。首先移动终端采集用户以及共享单车信息，将待停的单车到部署点的距离代价总和以及部署点之间的停车密度代价总和等作为目标函数，构建出共享单车部署模型，然后为减少数据存储空间，编码部署点信息，再然后将终端收集到的数据进行筛选等处理，最后对用户的停车需求进行部署点分配算法的计算，通过改进的NSGA‑III算法求解总距离代价与平均密度代价，从而得到Pareto最优解集或者近似解集；根据更新完成后的解集，得到城市共享单车部署多目标优化方法。本发明方法能够缩短共享单车部署点距离与分散共享单车聚集之间的矛盾，有效提高单车停放区域利用率。
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公开(公告)号：CN114004369A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111124714.X
申请日：2021-09-25
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的学生行为分析方法，包括4个步骤：S1数据采集：将校园管理系统如一卡通管理系统、图书馆系统等系统数据上传至数据库；S2数据标准化:对采集到的数据按照规范化、正规化和归一化的方法得到标准数据；S3聚类模型训练:将经过数据处理后的数据送入聚类模型进行训练，得出学生各种行为的聚类结果；S4异常行为判定：对学生的各种行为通过SVM算法进行异常分析。本发明提供的一种基于机器学习的学生行为分析方法，可以通过学生的校园数据对学生行为进行细分，并判定是否为异常行为，实现学生行为智能分析的过程，有效提高学生管理工作人员的效率。
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公开(公告)号：CN113672295A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110758065.2
申请日：2021-07-05
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的移动云环境下协同计算卸载方法，针对物联网中多站点协同计算卸载代价问题，将分布式部署的具有依赖关系的应用程序各任务之间的计算任务卸载到本地、边缘节点或云端，建立代价模型，利用遗传算法寻找总代价最小的卸载方案，有效缩短了多站点协同计算应用程序的执行时间，降低终端的能耗，寻优效果更好。
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公开(公告)号：CN113648657A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110715458.5
申请日：2021-06-27
Applicant: 桂林理工大学
IPC: A63F13/57 , A63F13/577 , A63F13/803
Abstract: 本发明公开了一种基于游戏引擎技术及游戏设备的赛车游戏仿真平台。包括数据仓库模块、预处理模块、内部逻辑模块以及页面逻辑模块，其中内部逻辑模块包括：碰撞子模块、材质子模块、场景子模块、渲染子模块，页面逻辑模块包括：操作界面子模块、商城子模块。通过Unity游戏引擎技术、车辆转弯算法、车辆转弯算法、场景优化算法、场景优化算法等实现车辆转弯的真实模拟；实现逼真的场景、灯光、雨滴动态粒子效果；实现图形图像、赛车爆炸动画等方面的真实渲染效果。本发明所述赛车游戏仿真平台在玩家体验时能体现出较为真实的赛车体验，平台稳定性较好，设备接入以及操作较为简单，可通过USB接口外接游戏设备和显示器获得逼近现实的赛车操纵体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113362545A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110621538.4
申请日：2021-06-03
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G08B13/16 , G08B13/196 , G10L25/51 , G01S5/20
Abstract: 本发明公开了一种声音及视频相结合的居民小区监控系统。包括声音定位模块，摄像头驱动模块，模块间通信接口，音频识别模块，报警模块。声音定位模块采集小区周围环境声音并进行定位，包括麦克风阵列和声源位置判断；模块间通信接口连接麦克风阵列、摄像头和音频识别模块；音频识别模块接收麦克风阵列采集的声音信号，并对其进行异常声音检测；摄像头驱动模块包括摄像头驱动电路和摄像头，摄像头驱动电路接收音频识别模块识别结果，当音频识别模块识别为异常声音时，摄像头驱动电路驱动摄像头转动使摄像头对准声源位置，同时启动报警模块进行报警。本发明解决了传统视频监控只有视频画面且存在视频盲区，同时缺少声音信号采集的问题。
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公开(公告)号：CN112199982A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010636003.X
申请日：2020-07-03
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的智能家居系统。包括视频记录子系统、信息处理子系统、智能控制子系统、行为数据分析子系统、预警子系统。视频记录子系统，利用高清摄像机、机器学习实现了24小时不间断记录用户屋内实时情况；信息处理子系统，对记录的视频数据进行图像数据处理、特征值提取，便于进一步检测异常行为数据；采用卷积神经网络CNN算法对异常行为数据进行检测，将异常行为按异常等级划分，根据预设异常阈值和异常等级采取不同的预警措施，极大程度的保障了用户的安全；系统还具有行为数据分析功能，利用大数据分析技术、人工智能、机器学习等技术，对用户的日常行为数据进行分析，便于系统更人性化的服务于不同的用户。
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公开(公告)号：CN110708509A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910957431.X
申请日：2019-10-10
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种嫌疑犯追踪及特征快速提取的天眼网络视频监控方法，步骤包括：将发现嫌疑犯的初始天眼位置设定为当前位置；利用天眼中内置的GPS模块获取附近范围的天眼位置；计算当前位置与附近各天眼的距离并估计从当前位置到附近各天眼所花时间；确定嫌疑犯到达附近各天眼所处的时间区间；利用现有的视频图像处理技术，在各天眼固定时间区间内定位嫌疑犯，获取特征；若在附近各天眼中定位到嫌疑犯，以此天眼位置作为当前位置重复上述步骤，直到经过x个回合还没出现新特征，则结束循环；将获取到的特征进行整合，进行嫌疑犯图像还原。本发明不仅让嫌疑人追踪变得简单化、便捷化，并且也让特征提取变得自动化、高效化。
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公开(公告)号：CN110619011A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910957435.8
申请日：2019-10-10
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/25 , G06N3/04 , G06Q50/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的高校化学实验室污染治理系统及方法，步骤包括：获取高校化学实验室的污染数据；将污染数据按照预设方式进行汇总处理后发送并存储到与绿色化学配套的大数据平台中；在大数据平台中，将汇总数据进行可视化处理并实时显示出来；对汇总数据采用多模态数据挖掘方法，并结合神经网络方法，提取出与污染数据对应的特征信息；依据特征信息，按上述方法在与绿色化学配套的大数据平台中寻找与特征信息完全或部分相反的特征信息；依据特征信息，推导二者结合的个体的动态演化规律；结合个体的动态演化规律得到实时数据的性能评估指标。本发明为高校化学实验室污染的治理提供决策依据和技术支撑，提高了治理效率和治理质量。
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公开(公告)号：CN109479850A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811602507.9
申请日：2018-12-26
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种自动诱捕蟑螂装置。包括收集箱、加热板、温度传感器、第一单向阀门、第一红外对管、诱捕管道、自动投料装置、饵料投放盒、金属细网、第二红外对管、继电器、第二单向阀门、斜坡。使用时，首先由自动投料装置定时投放饵料。当蟑螂通过斜坡进入诱捕管道被第二红外对管检测到后，第二单向阀门关闭，将蟑螂锁定在诱捕管道中。当蟑螂通过第一单向阀门后，第一单向阀门关闭将蟑螂锁定在收集箱中。第一红外对管和第二红外对管先后均检测到蟑螂出现信号，视为一次成功的捕获，然后第二单向阀门开启，继续下一次诱捕。加热板自动定时加热，将收集箱内的蟑螂杀死。
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