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公开(公告)号：CN113445446A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110823419.7
申请日：2021-07-21
Applicant: 贵州省公路开发有限责任公司黔南营运管理中心 , 桂林电子科技大学
IPC: E01F9/619
Abstract: 本发明公开了一种隧道反光环清洁机器人，包括有两块相向设置的第一主板和第二主板，第一主板和/或第二主板上设置有清洁部，第一主板和第二主板的一侧边处固定设置有侧板以形成Π型机架；第一主板和第二主板分别设有第一行走轮或第二行走轮，且第一行走轮和第二行走轮中至少有一个通过弹性装置安装在第一主板或第二主板上以使得第一行走轮和第二行走轮具有互相靠近的趋势以夹持住隧道反光环。本发明通过将侧板、第一主板和第二主板设置成Π型机架，Π型机架的侧面所占用的空间较小，足够狭窄，从而能顺利通过线槽和反光环远离墙壁一侧之间的位置；通过设置弹性装置，以适应隧道反光环厚度改变的情况，以使得清洁机器人具有很好的减震和越障功能。
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公开(公告)号：CN113445446B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110823419.7
申请日：2021-07-21
Applicant: 贵州省公路开发有限责任公司黔南营运管理中心 , 桂林电子科技大学
IPC: E01F9/619
Abstract: 本发明公开了一种隧道反光环清洁机器人，包括有两块相向设置的第一主板和第二主板，第一主板和/或第二主板上设置有清洁部，第一主板和第二主板的一侧边处固定设置有侧板以形成Π型机架；第一主板和第二主板分别设有第一行走轮或第二行走轮，且第一行走轮和第二行走轮中至少有一个通过弹性装置安装在第一主板或第二主板上以使得第一行走轮和第二行走轮具有互相靠近的趋势以夹持住隧道反光环。本发明通过将侧板、第一主板和第二主板设置成Π型机架，Π型机架的侧面所占用的空间较小，足够狭窄，从而能顺利通过线槽和反光环远离墙壁一侧之间的位置；通过设置弹性装置，以适应隧道反光环厚度改变的情况，以使得清洁机器人具有很好的减震和越障功能。
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公开(公告)号：CN113152341A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110437412.1
申请日：2021-04-22
Applicant: 桂林电子科技大学 , 贵州省公路开发有限责任公司黔南营运管理中心
IPC: E01H1/00
Abstract: 本发明公开了一种隧道反光环行走装置，包括有两块相向设置的主板，两块主板通过铰座相铰接，两块主板在铰接的侧边上分别设置有延伸板，两块延伸板之间设置有弹性件以使得两块主板具有绕铰座转动并互相靠近的趋势；每块主板上均设置有行走轮，行走轮的行走方向为主板的前后方向；至少一块主板上设置有辅助轮，辅助轮有部分外周位于两块主板之间以使得能够与隧道反光环相接触。本发明通过设置具有互相靠近趋势的主板及其上的行走轮，配合有辅助轮，能够实现稳固夹紧在隧道反光环上并实现在隧道反光环上行走，行走平稳，能够适应湿滑的、表面粗糙不太平整的、曲折的、具有铆钉类凹凸面的、具有阶梯状的局部结构的隧道反光环的侧面。
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公开(公告)号：CN113073592A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110436872.2
申请日：2021-04-22
Applicant: 贵州省公路开发有限责任公司黔南营运管理中心 , 桂林电子科技大学
IPC: E01H1/00
Abstract: 本发明公开了一种隧道反光环清洁装置，包括有两块相向设置的主板，两块主板通过铰座相铰接，两块主板在铰接的侧边上分别设置有延伸板，两块延伸板之间设置有弹性件以使得两块主板具有绕铰座转动并互相靠近的趋势；每块主板上均设置有行走轮，行走轮的行走方向为主板的前后方向；至少有一块主板上设置有清洁部，清洁部能够与隧道反光环相接触以实现隧道反光环的清洁。本发明能够实现稳固夹紧在隧道反光环上并实现在隧道反光环上行走，同时通过设置清洁部，来实现在行走过程中对隧道反光环的侧面的清洁，行走平稳，清洁效率高。
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公开(公告)号：CN113152341B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202110437412.1
申请日：2021-04-22
Applicant: 桂林电子科技大学 , 贵州省公路开发有限责任公司黔南营运管理中心
IPC: E01H1/00
Abstract: 本发明公开了一种隧道反光环行走装置，包括有两块相向设置的主板，两块主板通过铰座相铰接，两块主板在铰接的侧边上分别设置有延伸板，两块延伸板之间设置有弹性件以使得两块主板具有绕铰座转动并互相靠近的趋势；每块主板上均设置有行走轮，行走轮的行走方向为主板的前后方向；至少一块主板上设置有辅助轮，辅助轮有部分外周位于两块主板之间以使得能够与隧道反光环相接触。本发明通过设置具有互相靠近趋势的主板及其上的行走轮，配合有辅助轮，能够实现稳固夹紧在隧道反光环上并实现在隧道反光环上行走，行走平稳，能够适应湿滑的、表面粗糙不太平整的、曲折的、具有铆钉类凹凸面的、具有阶梯状的局部结构的隧道反光环的侧面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113073592B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110436872.2
申请日：2021-04-22
Applicant: 贵州省公路开发有限责任公司黔南营运管理中心 , 桂林电子科技大学
IPC: E01H1/00
Abstract: 本发明公开了一种隧道反光环清洁装置，包括有两块相向设置的主板，两块主板通过铰座相铰接，两块主板在铰接的侧边上分别设置有延伸板，两块延伸板之间设置有弹性件以使得两块主板具有绕铰座转动并互相靠近的趋势；每块主板上均设置有行走轮，行走轮的行走方向为主板的前后方向；至少有一块主板上设置有清洁部，清洁部能够与隧道反光环相接触以实现隧道反光环的清洁。本发明能够实现稳固夹紧在隧道反光环上并实现在隧道反光环上行走，同时通过设置清洁部，来实现在行走过程中对隧道反光环的侧面的清洁，行走平稳，清洁效率高。
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公开(公告)号：CN118823636A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410825570.8
申请日：2024-06-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于动态位置嵌入的课堂完备元动作识别方法，包括：得到单个学生课堂元动作视频、对视频进行关键帧采样；构建由动态位置嵌入的位置编码模块、Video Swin Transformer基本模块、ViT3D基本模块组成的课堂完备元动作识别模型，依次获得动态位置特征表示、多个局部注意力向量、元动作类别概率向量、对课堂完备元动作识别模型进行迭代优化；将预处理后学生课堂元动作视频输入该模型获得课堂学生元动作类别。这种方法不仅使用动态位置嵌入方法进行条件位置编码结合深度卷积网络以提升对元动作空间结构的解析能力，并采用ViT3D的全注意力机制提取动作的潜在空间特征，捕捉元动作的全局时空信息，从而提升课堂视频的学生完备元动作识别准确率。
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公开(公告)号：CN107612514B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN201711034833.X
申请日：2017-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林斯壮微电子有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种Ka波段MMIC低噪声放大器，主要解决现有技术中的噪声系数高、带内增益平坦度差、线性度差的技术问题。通过采用包括两级放大器、λ/4传输线结构以及三级匹配网络，该两级放大器包括第一级场效应晶体管放大器，第一级栅极偏置网络，第一级漏极偏置网络以及第一级源极的电阻、第一级源极的电容并联网络，第二级放大器，第二级栅极偏置网络，第二级漏极偏置网络以及第二级源极的电阻、电容并联网络；该λ/4传输线结构包括与第一级栅极偏置网络连接的第一传输线网，以及与第一级漏极偏置网络连接的第二传输线网的技术方案，较好的解决了该问题，能够用于Ka波段的通信领域。
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公开(公告)号：CN110334548B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910640430.2
申请日：2019-07-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私的数据异常检测方法，采取先进行聚类再进行异常检测的方法，在prim算法生成的最小生成树中，用差分隐私中的噪声机制对最小生成树中边的权重添加随机噪声，隐藏数据对象间的关联性。同时，该方法使用融合相异度和逆相似数的判决准则检测异常，解决传统的top‑n方法需要预设参数，选取异常数据的不准确性这一缺陷。本发明方法具有更高的鲁棒性和更强的适应性，通过仿真数据集和真实数据集的实验分析表明提出的方法在数据分布不均匀的环境下能有效保证隐私数据的安全性，并提高异常检测的查全率，降低误判率。
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公开(公告)号：CN110956497B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201911181002.4
申请日：2019-11-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种电子商务平台用户重复购买行为预测方法，包括：获取用户历史购买行为数据；采用分段下采样方法进行样本均衡处理；构建用户特征、商户特征、用户与商户交互特征和隐藏特征；将样本均衡的用户历史购买行为数据输入至双层注意力BiGRU个体模型中，将用户特征、商户特征、用户与商户交互特征和隐藏特征输入至深度Catboost个体模型和DeepGBM个体模型中；对各个体模型分别进行用户重复购买行为预测训练；通过Vote‑Stacking模型，对训练后的各个体模型进行融合，并采用多数投票决策机制输出最终预测结果。本发明融合深度Catboost个体模型、双层注意力BiGRU个体模型和DeepGBM个体模型，对用户历史购买数据中离散的购买记录数值和行为序列特征进行建模，提高了预测结果的准确性。
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