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公开(公告)号：CN112883936B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202110378231.6
申请日：2021-04-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种对车辆违规行为的检测方法及其系统，其系统包括双目摄像头模块、中央处理器、GPS定位模块、舵机控制模块、云计算服务器和云管理平台。本发明利用主车和从车拍摄的视频信息形成的违规证据链，可以从各角度收集违规证件进行车辆重识别综合判断车辆是否违规，使得证据链更完整，并且证据更清晰，极大的降低了误检率；并且证据链通过车辆重识别算法对违规行为进行精确检测，硬件所搭载的算法为可以抵抗对抗性样本攻击的Yolo‑DAP算法，对抗性样本攻击中表现更加优良，检测更精确。
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公开(公告)号：CN115842768B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202211473921.0
申请日：2022-11-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L45/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04L45/30 , H04L45/02 , H04L47/125
Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络的时空特征融合的SDN路由优化方法,利用强化学习智能体学习网络交换机流量负载与网络性能之间的相互依赖关系，并确定一组最佳路由转发方案，以在网络的端到端路径带宽容量和负载均衡之间取得平衡。通过结合图神经网络的预测来寻找数据包的最佳路径，即开发基于图神经网络的时空特征融合网络模型(GCT‑Route网络模型)，来辅助深度强化学习快速完成自学习过程。本发明可以解决因强化学习智能体在学习过程中长时间探索试错而导致网络路由性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN113778620B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202110924708.6
申请日：2021-08-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明涉及集群存储技术领域，具体涉及一种基于多SDN控制器与软硬件协同的大规模集群存储系统架构，通过存储层中设置的多个存储服务器对海量的数据进行存储，然后通过多个SDN交换机和存储服务器连接以进行数据交换，其中多个所述SDN交换机可以周期性地进行交换域的划分，使得所述控制器可以更好地控制，所述控制器在系统运行的不同时期负载也不同，因此可以周期性的进行主控器和从控制器的划分以利用较为限制的控制器作为主控器使用，可以提高管控能力，所述FPGA硬件加速器基于FPGA硬件加速器支撑，可以在多副本、纠删码场景下对不同业务流的调度效率和数据存取速度，提升大规模存储系统的性能。
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公开(公告)号：CN115865804A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211496598.9
申请日：2022-11-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L45/76 , H04L45/00 , H04L45/12 , H04L41/147 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于链路流量预测的SDN路由优化方法，基于注意力机制和多图视角图神经网络设计了网络链路流量预测模型，可以直接在原始的基于图形的网络拓扑中处理链路流量数据，有效地捕捉动态时空特征，提高链路流量预测的准确性。本发明通过预测模型减小控制器获取网络状态的时延带来的影响，从而让控制器的路由决策更加准确。
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公开(公告)号：CN115842768A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211473921.0
申请日：2022-11-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L45/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04L45/30 , H04L45/02 , H04L47/125
Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络的时空特征融合的SDN路由优化方法,利用强化学习智能体学习网络交换机流量负载与网络性能之间的相互依赖关系，并确定一组最佳路由转发方案，以在网络的端到端路径带宽容量和负载均衡之间取得平衡。通过结合图神经网络的预测来寻找数据包的最佳路径，即开发基于图神经网络的时空特征融合网络模型(GCT‑Route网络模型)，来辅助深度强化学习快速完成自学习过程。本发明可以解决因强化学习智能体在学习过程中长时间探索试错而导致网络路由性能下降的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113989479A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111230839.0
申请日：2021-10-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习检测直线的指针仪表读数方法，通过所述神经网络训练学习，直接检测出指针仪表的指针所在的直线，从而计算出此时指针的转向角，并结合转向角计算此时指针仪表的读数，所使用的方法不受背景、光照因素的影响，相比于常规的方法更加精确，解决了现有技术中的指针仪表读数方法容易受到环境、光照影响而导致读数的可靠性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN105515758B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201510846844.2
申请日：2015-11-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/06
Abstract: 本发明公开了一种基于Modbus协议的数据并行加密通信方法和系统，该通信系统包括：数据采集站点和中心监控系统。数据采集站点包括站点配置模块、数据采集模块、改进SM4并行加密模块和数据传输模块；中心监控系统包括数据接收模块、改进SM4并行解密模块和数据显示监控模块。采用本发明的通信系统，能够提高工业数据传输的安全性，提高实时工业数据的加密速度，从而降低加密处理延迟。并且，该系统具有断线重连机制，确保对设备进行不间断监控。
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公开(公告)号：CN102404806B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201110441033.6
申请日：2011-12-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L1/06
Abstract: 本发明公开一种多输入多输出自适应模式切换方法及装置，其基于相关性和信干噪比联合的多输入多输出自适应切换方式，只需在信道条件改变之处进行容量比对来确定发送模式，而在信道条件未发生改变时，则可通过相关性和信干噪比与相关性和信干噪比门限值的比较确定发送模式，从而有效降低了计算的复杂度，同时提出切实有效的门限确定机制，并能够根据不同的信道条件随时调整发送模式，以适应当前信道的状态，自适应地选择最优的MIMO发送模式，提高了系统的容量的同时，也保证了其可靠性，MIMO系统的性能达到最优。
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公开(公告)号：CN103916891A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410118841.2
申请日：2014-03-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种异构WEB服务网关实现方法及装置，网关接受互联网soap格式的服务请求，通过入侵检测模块过滤后，再从其中解析出请求数据，转发入传感网中。从传感网中返回的数据被封装为soap格式的Web服务，最后被网关通过信息网配置模块选择最优信道发送给用户。该方法及装置使得远程获得实时数据及控制信息更加方便，大大降低了不同平台之间的耦合度。
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公开(公告)号：CN115761238B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202211654339.4
申请日：2022-12-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于多分支深度可分离空洞卷积的实时语义分割方法，其语义分割网络采用多分支全卷积网络能高效进行上下文信息与细节信息的融合，并补全在下采样中损失的信息，其信息提取网络结构先通过卷积模块对信息进行初步提取并下采样；细节分支通过卷积模块不断提取细节信息；上下文分支通过卷积模块提取上下文信息，多级上采样解码模块能够增加感受野进一步提取上下文信息；细节分支与上下文分通过信息融合模块进行高效信息交换；多尺度空洞深度可分离卷积模块为网络提供多种尺度的感受野并保持空间分辨率不变，同时对上下文信息与细节信息进行融合，并补全下采样过程中损失的信息，增强模型分割效果。
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