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

Inventor： 钟艳如 ,  卫涛 ,  唐岩皓 ,  蓝如师 ,  汪华登 ,  李芳 ,  罗笑南

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T7/90

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。

公开(公告)号：CN109061558A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201810640649.8

申请日：2018-06-21

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 钟艳如 ,  卫涛 ,  姜静月 ,  罗笑南

IPC: G01S3/80 ,  G01S5/18

CPC classification number: G01S3/80 ,  G01S5/18

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的声音碰撞检测及声源定位方法，其特征是，包括如下步骤：1）建立声音碰撞检测与声源定位系统；2）产生声音信号；3）区分声音信号；4）声音数据类型转换；5）绘制声音频谱图；6）时延差估计；7）数据划分；8）构建深度学习模型；9）确定声源位置。这种方法声源定位检测的精度高，检测速度快、实时性强。