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公开(公告)号：CN117576411A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311547248.5
申请日：2023-11-20
IPC: G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和注意力机制的伪装目标检测方法，包括如下步骤：1）上下文特征增强CFEM：2）定位模块PM；3）反向注意力预测模块RAPM；4）损失函数。这种方法采用上下文特征增强方式能减少背景噪声引入并且获得更丰富的上下文特征信息，同时采用反向注意力预测方式关注隐藏的目标边缘信息，生成与真实分割图像更相似的预测结果，能够生成清晰无噪声的预测图像、能提高伪装目标检测准确性和真实性。
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公开(公告)号：CN116401547A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310353380.6
申请日：2023-04-04
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种轻量化低光目标检测方法，对Exdark数据集的训练集进行离线增强，得到增强训练集；将增强训练集与原始数据集的训练集进行混合，得到混合训练集；对混合训练集进行预处理，得到处理数据集，增强处理数据集的泛化性，自适应生成匹配处理数据集样本的特征层锚框尺寸；改进YOLOv5基准网络模型，引入锚框尺寸进行训练，得到权重模型；将待检测图片输入检测框架，并基于权重模型使用NMS进行后处理，去除多余的检测框，得到检测结果，该方法在特征融合部分使用DFC注意力两个方向的解耦化FC操作聚合全局信息，同时大幅减少模型整体的参数量与计算量，从轻量化角度降低了原有目标检测网络的复杂度。
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公开(公告)号：CN117575908A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311552604.2
申请日：2023-11-20
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于可逆引导和循环式知识蒸馏的多模态图像超分辨重建方法，包括如下步骤：1）数据准备；2）DDPM模型训练；3）多模态分布约束MDCS；4）可逆引导；5）循环知识蒸馏；6）模型评估与优化。这种方法能有效理解图像中的高级语义和上下文信息，同时解决了模型崩溃、高频细节丢失以及与长尾数据相关的问题。
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公开(公告)号：CN117274046A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310805434.8
申请日：2023-07-03
IPC: G06T3/40 , G06T5/00 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于扩散模型的单幅图像超分辨重建方法，收集网络数据中的高清图像，构建模型训练数据集，并形成配对的高分辨图像和低分辨图像；将数据集混合，得到混合训练集；基于混合训练集利用多峰分布对去噪分布进行建模，得到去噪模型；基于去噪模型和低分辨图像进行扩散重建高分辨图像，该方法设计了一种新的条件图像生成方法，称为SRDDGAN，SRDDGAN引入一种多峰分布去建模，其中去噪分布是条件GAN来建模的，同时注入潜在变量以促进GAN的稳定性训练以及提供多样性，解决基于DDPM的SISR方法中采样速度慢以及对抗网络训练不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN114037833B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111371509.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种苗族服饰图像语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1）数据增强；2）编码；3）解码；4）辅助分支结构；5）实现语义分割。这种方法能提取到少数民族服饰的大尺度高级语义信息，而且提取的特征包含更多低级纹理的重要细节、迁移和融合少数民族服饰之间自相似性与跨尺度相似性的特征，能提高苗族服饰图像语义分割的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111931792B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010806587.0
申请日：2020-08-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测的瑶族纹样符号定位识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）输入瑶族纹样符号图片；2）数据增强；3）模型训练；4）实现对瑶族纹样符号进行定位和预测。这种方法采用特征融合能减少卷积过程中特征丢失问题，能增强瑶族纹样符号小目标检测，能提升检测精度、提升检测速度。
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公开(公告)号：CN111865754A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910523338.8
申请日：2019-06-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MQTT的远程监控方法及系统，方法包括：至少一个设备终端通过MQTT与MQTT服务器建立通信连接，并发送检测信号至MQTT服务器，检测信号包括设备终端的标识；MQTT客户端通过MQTT服务器第n次获取至少一个设备终端的标识并生成第一标识列表；MQTT客户端第n+1次获取至少一个设备终端的标识并生成第二标识列表；MQTT客户端对第一标识列表和第二标识列表进行比对，并在第二标识列表与第一标识列表存在差异时，发送提醒信息至预先设置的用户端。本发明通过MQTT协议实现了对设备终端的远程监控，而且本发明通过MQTT框架，能有效地减少系统架构的复杂度，提高系统的可扩展性。
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公开(公告)号：CN110933676A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911185266.7
申请日：2019-11-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了用于水下传感网络多目标优化机会路由的方法，其特征在于，包括如下步骤：1）定义多目标优化机会路由MOO-BA路由；2）初始信标；3）动态寿命估计DLE；4）初始路径；5）群优化问题求解：6）改进BA的路径优化。这种方法能防止同一节点因频繁转发数据耗尽能量，达到能耗均衡的目的，提高网络生命周期，降低端到端延迟、提高有效数据包传输量。
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公开(公告)号：CN110209911A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910475839.3
申请日：2019-06-03
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种基于请求成功率的自适应休眠时间调节方法，包括如下步骤：1）检查1个周期内success和fail的和是否为10；2）计算请求周期成功率；3）计算该周期花费的时间；4）计算该周期的每个成功请求所花费的时间；5）将lastKey和lastVal记录为第一个请求周期的休眠时间值以及平均时间，然后将下一个请求周期的休眠时间设置为第一个请求周期休眠时间减gap毫秒，第一个请求周期结束，返回到步骤1）；6）与第N-1个周期比较；7）更新lastKey和lastVal，同时更新lastKey和lastVal，返回到步骤1）；8）将下一个N+1周期的休眠时间设置为N-1的休眠时间加gap毫秒，将lastVal记录为第N-1个周期的休眠时间，本周期结束，返回到步骤1）；9）继续运行。这种方法能提高爬虫运行的效率。
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公开(公告)号：CN119992385A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510075441.6
申请日：2025-01-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于差异增强的多尺度特征融合遥感图像变化检测方法，包括如下步骤：1）构建数据集；2）构建多尺度特征融合模块MFM；3）构建差异增强模块DEM。这种方法能提高遥感影像变化检测的精度和鲁棒性。
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