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公开(公告)号:CN107554665B
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN201710916983.7
申请日:2017-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B62K15/00
Abstract: 本发明公开了一种自平衡自行车轴距自动调节机构及方法,前车轮距调节组件设于车架前端的前车轮转向组件上,包括前车轮弧形架和前车轮弧形齿条,前车轮弧形齿条滑动配合于前车轮弧形架的弧形导槽内,前车轮弧形架上设有前轮车距调节薄饼电机,前轮车距调节薄饼电机输出轴上的前主动齿轮与前车轮弧形齿条啮合;后车轮距调节组件包括后车轮弧形架和后车轮弧形齿条,后车轮弧形齿条滑动配合于后车轮弧形架的弧形导槽内,所述后车轮弧形架上设有后轮车距调节薄饼电机,后轮车距调节薄饼电机输出轴上的后主动齿轮与后车轮弧形齿条啮合。本发明可根据路况做出相应的轴距调节和车把的自动转向,在急转、狭小空间等环境中都能得到很好的应用。
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公开(公告)号:CN115202374A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210775475.2
申请日:2022-07-05
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林智慧产业园有限公司
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊算子的捕捞AUV多目标路径规划方法,包括:对捕捞AUV系统采集的信息做预处理,以获取目标物、障碍物、洋流的数据;对目标物、障碍物、洋流的数据模糊转化,以获取用区间直觉模糊数表示的决策因子;设计IVIFWPMMDSTT算子,以聚合DST框架下的区间直觉模糊数;利用所述IVIFWPMMDST算子对目标物的所述决策因子做聚合,以获取目标物的聚合评分;根据各个目标物的聚合评分大小,实时规划出机器的行驶路径。本发明相较于传统模糊逻辑法在因素考虑上更加灵活简单,仅需利用启发式思想构建决策因子,而不需要构建复杂的模糊控制表;所设计的IVIFWPMMDST算子的权重可以采用实数,还可以采用区间直觉模糊数以缓解专家经验不足的问题;本发明将水下捕捞问题转化为最优化问题,利用所设计的IVIFWPMMDST算子规划出一条最优行驶路径,使得机器有目的地行驶,因此捕捞效率更高。
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公开(公告)号:CN112800914A
公开(公告)日:2021-05-14
申请号:CN202110075564.1
申请日:2021-01-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于专家先验知识和LTP复杂光照下的人脸识别方法,1)定位面部地标点并裁剪;2)根据专家先验知识,对面部图像关键区域进行划分,生成面部掩码;3)使用自适应阈值的局部三值模式算法(LTP)针对不同的关键区域,分别计算其区域像素离散度σ作为阈值t,并提取其光照不变纹理特征;4)将面部图像送入一个卷积层,得到面部图像的全局特征;5)面部全局特征与面部光照不变纹理特征相结合,并送入ResNet101网络模型,通过分类层分别得出与数据库中N个对象的相似度得分,返回相似度得分最高的值所对应的对象身份,作为人脸识别的结果。该方法是一种端对端的模型,无需预训练,对复杂的光照环境有较强的鲁棒性,且有很好的扩展性。
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公开(公告)号:CN111950717A
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN202010881063.8
申请日:2020-08-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06N3/04 , G06K9/62 , G06F40/30 , G06F16/951 , G06F16/35 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的舆情量化方法,步骤为:1)利用爬虫技术采集用户在社交平台上的舆论文本数据,将采集的数据以文本形式存储于数据库中;2)对收集的舆论文本数据进行数据预处理;3)根据预处理后的数据,构建舆论分析数据集;4)构建网络模型,利用舆论分析数据集中的舆论文字和所关联因素数据对网络模型进行训练;5)利用训练好的网络模型对舆论文本进行量化;该方法可以通过神经网络的方式对符号化文本进行量化,并且采用了多特征碎片的权重计算来确定各类因素的影响权重。较传统方法而言,该方法更加灵活,鲁棒性更强,从社会经济来看,该方法可以紧抓热点,跟随数据量的增大而更加客观理性,更加符合舆情实际结果。
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公开(公告)号:CN111950561A
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN202010875962.7
申请日:2020-08-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的剔除语义SLAM动态点的方法,包括如下步骤:1)使用PSPNet语义分割网络对图像帧进行语义分割,按照像素分割结果进行分类;2)提取新帧I的ORB特征并计算描述子,再将新帧I与F匹配;3)设定阈值M;4)根据运动e对特征点进行动态点和静态点分类;5)将分类所得的静态点集关联语义标签,构建局部语义地图;6)重复步骤1)-步骤5),并更新局部语义地图,直至局部地图全部构建完成,得到全局地图。这种方法能剔除环境中对系统精度影响较大的动态特征点,利用静态特征点构建高精度,含有语义信息,可解释的Octomap。
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公开(公告)号:CN111930893A
公开(公告)日:2020-11-13
申请号:CN202010806519.4
申请日:2020-08-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种面向景区异常事件的知识图谱构建方法,包括以下几大步骤:搜集相关的互联网文档数据,审查文档数据的质量以决定更进一步的整理工作;抽取出所收集的数据中的异常事件的实体和关系,用特定的匹配方法将各个实体用关系连接;然后将抽取的实体进行聚类分为多个实体簇,从而构建出异常事件知识图谱的模式层;对实体簇中的每个实体进行划分,构建单独的子图谱;在最后将已有的子图谱进行合并,组成完整的基于异常事件的知识图谱。本发明将知识图谱与景区异常事件相结合,可以对景区异常事件的相关信息进行详细快速的整理,更好的选取异常事件的应对措施,本发明可很好的处理知识图谱中实体关系的复杂性,提高知识图谱的数据获取效率和构建质量。
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公开(公告)号:CN110155236B
公开(公告)日:2020-11-13
申请号:CN201910430131.6
申请日:2019-05-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开基于ZMP的拖挂式自行车倾倒方位的布尔评判方法,结合拖挂式自行车的各个转角、角速度、尺寸参数等计算ZMP坐标以及三个接地点的坐标,通过三个接地点构建矢量三角形,并对方向矢量和特征矢量进行内积运算,以相应的符号函数用作危险边的评判,再以危险边的数量确认倾倒方位,本发明提供的倾倒方位的布尔评判方法,充分考虑了ZMP、拖挂式自行车自身的机械结构、实时的运动参数,还考虑矢量三角形每条边的方向矢量和特征矢量,能准确地、实时地评判出倾倒方位。
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公开(公告)号:CN110104102B
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN201910429528.3
申请日:2019-05-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B62J45/412 , B62J45/413 , B62J45/414 , G01P3/00
Abstract: 本发明公开了自平衡自行车驱动车轮纵向滑移状态的估计方法,以车辆的车架(1)横滚角、车把(2)相对车架(1)的转角以及车身的转动惯量等获取前车轮(3)第一质心平移速度,再借助第一质心平移速度计算第一定点平移速度,继而获取第二定点平移速度,进而获取前车轮(3)的第二质心平移速度,前车轮(3)两个质心平移速度加权叠加后再结合前车轮(3)相对车架(1)角速度进行滑移率的计算,上述方案的优点在于滑移率的计算既考虑了各检测数据,也考虑了车辆自身重量、质心位置、尺寸大小等,提高了滑移率计算的准确度,而且前车轮(3)的质心平移速度结合考虑了车辆质心平移速度以及陀螺仪标定点平移速度,进一步提高了滑移率的准确度。
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公开(公告)号:CN110727867A
公开(公告)日:2020-01-24
申请号:CN201910967106.1
申请日:2019-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊机制的语义实体推荐方法,包括如下步骤:数据预处理;构建用户评分矩阵和隶属度矩阵;个性化用户推荐;系统有效性分析。本发明先对推荐内容进行模糊语义化,使其有可精确表达的部分和需要模糊表达的部分之后,再运用模糊理论机制将其转化为模糊数来进行优化处理,通过模糊数的距离计算得出理想的推荐实体。本发明能提高对推荐实体的知识表达能力,以及机器系统理解和处理用户请求以及上层语义应用的能力,能有效地提高推荐系统的响应效率。
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公开(公告)号:CN110155236A
公开(公告)日:2019-08-23
申请号:CN201910430131.6
申请日:2019-05-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开基于ZMP的拖挂式自行车倾倒方位的布尔评判方法,结合拖挂式自行车的各个转角、角速度、尺寸参数等计算ZMP坐标以及三个接地点的坐标,通过三个接地点构建矢量三角形,并对方向矢量和特征矢量进行内积运算,以相应的符号函数用作危险边的评判,再以危险边的数量确认倾倒方位,本发明提供的倾倒方位的布尔评判方法,充分考虑了ZMP、拖挂式自行车自身的机械结构、实时的运动参数,还考虑矢量三角形每条边的方向矢量和特征矢量,能准确地、实时地评判出倾倒方位。
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