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公开(公告)号：CN111539109A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010332446.X
申请日：2020-04-24
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明属于卫星导航定位系统数据处理与气象学交叉技术领域，公开了一种实时高精度全球多维对流层天顶延迟格网模型构建方法，引入滑动窗口算法将全球剖分为5°×4°的规则窗口，利用ERA5资料构建全球各窗口内顾及ZTD高程缩放因子精细季节变化的ZTD垂直剖面模型，进而构建5°×4°的全球ZTD垂直剖面格网模型。本发明将全球各窗口平均高程处的多维ZTD模型参数作为各自窗口几何中心的参数，并以格网点形式存储，按照滑动窗口算法，组建新的全球格网，并构建适用于任意高度的、实时高精度的全球多维ZTD格网模型。本发明建立的实时高精度全球多维ZTD格网模型较好地提高了模型的计算效率，增强了模型的实用性。
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公开(公告)号：CN111274919A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010051792.0
申请日：2020-01-17
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的五官检测方法、系统、服务器及介质，基于卷积神经网络的五官检测方法包括获取人脸图像，并基于人脸关键点算法对所述人脸图像进行预处理，得到输入图像；建立基于SSD算法的网络模型；获取所述输入图像输入至所述网络模型，基于分类损失函数和位置位置损失函数的约束，来调整网络权重使得网络模型的输出的分数更加贴合人脸五官状态，并通过加权的方式得到整体五官分数。采用监督学习的方法实现将去除背景信息的人脸图像输入到网络模型中，输出五官分数，使得用户对自己五官有清晰的认知，根据分数得到最优五官，辅助用户在化妆时凸显出自己五官的优处，以及对不足部位进行弥补，最好形成较好的妆容观感。
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公开(公告)号：CN116027459B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211720316.9
申请日：2022-12-30
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G01W1/02
Abstract: 本发明属于气象温度计算技术领域，具体涉及基于数值天气预报数据的大气加权平均温度的计算方法。本发明基于GRAPES_MESO预报数据和探空站的分层数据分别求取Tm，并且判断两者是否存在系统偏差，基于线性回归模型和球冠谐模型构建系统偏差改正模型，进而输出空间分辨率为0.1°×0.1°、时间分辨率为3 h的Tm格网预报产品，再将格网预报产品结合空间插值和三次样条插值即可实现至少提前24小时预报中国地区的Tm。相比于国际公认经验模型GPT2w具有更高的精度，同时该计算方法还可以较好地感知Tm天气尺度的变化，弥补了其他经验模型的不足。
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公开(公告)号：CN111145338B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201911299304.1
申请日：2019-12-17
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单视角RGB图像的椅子模型重建方法及系统，包括图像编码器、多层感知器、SDF解码器、3D模块、2.5D草图模块和2D草图模块，所述图像编码器和所述多层感知器分别和所述SDF解码器连接，所述SDF解码器、所述3D模块、所述2.5D草图模块和所述2D草图模块依次连接，使用所述图像编码器RGB图片中获得全局特征，并结合所述多层感知器从查询点中提取局部特征，一同输入SDF解码器，得到SDF值，通过识别等值面提取三维模型，经过透视投影，得到2.5D草图，结合纹理编码向量输入循环一致性对抗网络，并放宽一对一的限制，得到多角度的带纹理的2D草图，可得到精细结构的三维模型，同时能灵活的生成多角度的2D图像。
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公开(公告)号：CN108765538B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201810624335.9
申请日：2018-06-16
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于CAD平台的OSGB数据分级渲染的方法。首先对OSGB数据进行解析，生成模型数据、纹理数据；其次利用ARX将模型数据和纹理数据进行重组，生成CAD中的三维模型；然后利用LOD算法构建DWG三维模型的LOD逻辑树；最后，根据CAD中的视距和可视范围对LOD逻辑树中的结点进行筛选，对当前帧待显示的结点进行加载，对当前帧不需要显示的结点进行删除，完成OSGB数据在CAD中的分级渲染。本发明突破OSGB数据的应用界限，为国土、规划、景观等部门在CAD软件上直接使用倾斜摄影实景模型提供新的技术手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113837134A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111152307.X
申请日：2021-09-29
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于面向对象的深度学习模型和迁移学习的湿地植被识别方法,该方法通过运用卷积神经网络的迁移学习能力提高了湿地植被群丛的分类精度与效率；通过扩展遥感影像空间分辨率梯度与光谱维度识别湿地植被，解决单幅影像无法精确识别各类湿地植被的问题；通过使用融合图像分割的卷积神经网络模型提高了植被边界处的精准分类。
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公开(公告)号：CN111538943B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202010333280.3
申请日：2020-04-24
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明属于卫星导航定位和气象学交叉的技术领域，公开了一种新的高时空分辨率全球ZTD垂直剖面格网模型构建方法，基于滑动窗口算法将全球剖分为5°×4°的规则窗口，利用负指数函数表达全球每个窗口ZTD垂直剖面函数模型，基于MERRA‑2再分析资料估计全球每个窗口的ZTD垂直剖面模型系数；基于全球每个窗口β因子的5个系数，以平面分辨率为5°×4°的格网形式存储，得到平面分辨率为5°×4°的顾及高程缩放因子精细季节变化的全球ZTD垂直剖面格网模型。本发明建立的全球ZTD垂直剖面格网模型较好地优化了模型参数，提高了模型的实用性。
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公开(公告)号：CN111368770A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010164725.X
申请日：2020-03-11
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨骼点检测与跟踪的手势识别方法，利用骨骼点检测模型检测所有工厂人员的骨骼点，得到对应检测框，利用对象跟踪算法统计工厂人员，并生成对应的跟踪器，同时判断所述检测框与所述跟踪器内存储的跟踪框的匹配度，并再次利用所述对象跟踪算法统计所述工厂人员的被跟踪情况，然后将所述图像输入到CNN模型中依次经过4组卷积层进行特征提取后，对所述跟踪框利用ROI Align得到设定尺寸的区域特征图，再经过2组全连接层得到特征向量，然后依次经过LSTM模型中的舍弃门、添加门和输出门进行训练后，输出设定特征向量，并根据所述设定特征向量，由SoftMax分类器预测是否存在做手势的过程，准确检测工厂人员是否做出正确完整连贯的倒车手势。
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公开(公告)号：CN110378540B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201910710504.5
申请日：2019-08-02
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明提出了一种适用于广西北部湾地区的大气加权平均温度(Tm)模型。包括以下步骤：S1.获取广西北部湾地区MERRA‑2数据的格网点位置信息。S2.通过双线性内插的方法，进行数据源可靠性验证。S3.提取MERRA‑2分层数据，以及地表温度Ts数据。S4.分析可得，该地区Tm与Ts的非线性关系明显，传统线性方程的适用性较差。S5.采用非线性级数分析法，构建适用于广西北部湾地区大气加权平均温度模型。S6.通过构建的新模型计算高精度Tm并应用于反演大气可降雨量的研究。本发明构建了一种新的适用于广西北部湾地区Tm模型，具有较高的精度，可应用于该地区高精度、高时间分辨率GNSS大气水汽的监测，进而为广西北部湾地区暴雨等极端天气监测提供重要数据源。
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公开(公告)号：CN116027459A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211720316.9
申请日：2022-12-30
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G01W1/02
Abstract: 本发明属于气象温度计算技术领域，具体涉及基于数值天气预报数据的大气加权平均温度的计算方法。本发明基于GRAPES_MESO预报数据和探空站的分层数据分别求取Tm，并且判断两者是否存在系统偏差，基于线性回归模型和球冠谐模型构建系统偏差改正模型，进而输出空间分辨率为0.1°×0.1°、时间分辨率为3 h的Tm格网预报产品，再将格网预报产品结合空间插值和三次样条插值即可实现至少提前24小时预报中国地区的Tm。相比于国际公认经验模型GPT2w具有更高的精度，同时该计算方法还可以较好地感知Tm天气尺度的变化，弥补了其他经验模型的不足。
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