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公开(公告)号：CN117523608A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311476825.6
申请日：2023-11-08
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的行人检测方法，其行人检测模型在yolov5s网络模型的颈部加深了对小目标特征的提取能力，并在检测部分融合了小目标的特征，基于小目标的特征进行判断目标的位置，有效的提高了网络对小目标行人的感知能力，提高了网络对小目标行人的识别能力。在特征融合过程中添加了ECA注意力机制模块，它通过计算每个通道的重要性来调整通道的权重，从而提高特征图的表达能力，是一种轻量级、简单有效、适用范围广的注意力机制，可以有效地提高深度神经网络的性能。
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公开(公告)号：CN116206109B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310146446.4
申请日：2023-02-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于级联网络的肝脏肿瘤分割方法，采取肝脏分割网络和肝肿瘤分割网络级联的方式，肝脏分割网络先从CT图像中分割肝脏，提取出肿瘤感兴趣区域，再将肿瘤感兴趣区域作为肝肿瘤分割网络的输入，进一步实现对肝脏肿瘤的精准分割，这解决了因肿瘤在整幅CT图像中占比小而造成的数据不平衡问题。肝脏分割网络和肝肿瘤分割网络均以残差网络作为骨架，残差网络极大提高了可以有效训练的网络的深度，加速训练网络的收敛，减少模型退化，从而有效避免了随着网络层数加深梯度消失的问题，解决了因网络过深而出现的梯度弥散问题。
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公开(公告)号：CN116452889A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310450445.9
申请日：2023-04-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的工业不平衡数据多分类方法，获取传感器监控的工业设备数据，使用短时傅里叶变换对旋转机械的一维时序数据进行转换，得到各个类别的二维特征图；用图片数据集中的故障类数据的特征图对RLSGAN模型进行训练，训练足够次数后，使用训练好的RLSGAN模型生成大量的仿故障类数据特征图，平衡数据集；使用平衡后的图片数据集训练ResNet模型，训练足够的次数后，使用训练好的ResNet模型对经过STFT转换的特征图进行多分类，根据分类结果进行设备故障诊断。与现有技术相比，本发明能在保证工业设备故障诊断准确率的基础上，解决故障类样本查全率偏低的问题，并提供多个故障类型的分类。
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公开(公告)号：CN115457263A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210998603.X
申请日：2022-08-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的轻量化人像分割方法，利用其基于SegFormer与融合坐标注意力机制的MobileNetV3轻量级人像分割模型，以实现对人像进行分割。基于深度学习的轻量化人像分割模型用MobileNetV3网络取代了SegFormer编码器，同时对MobileNetV3网络进行改进，加入多层CA注意机制，提高人像分割的准确性，并将原来网络中的SEModul替换为CA，加快了训练时的拟合速度，减小了模型尺寸，抑制了冗余特征，提高了模型精度，最终输出准确的语义分割图像。通过实验进行对比，我们提出的SegFormer‑MobileNetV3网络相对于其他的轻量级网络，有着更准确的分割效果，同时也有着更快的分割效率。本发明可应用于人像抠图、线上会议、背景替换等人像图像处理方面的应用。
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公开(公告)号：CN113468819B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110823483.5
申请日：2021-07-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于遗传算法的无人机辅助边缘计算的能耗优化方法，通过对系统的物联网设备、无人机和基站的并行处理和计算，并在此基础上应用遗传算法对系统的物联网设备、无人机和基站的任务执行顺序进行调整，并通过联合系统卸载比例、CPU频率和卸载设备顺序降低无人机与设备的能耗，减少系统的物联网设备、无人机和基站之间的时隙间隔，降低系统总完成时间。与传统的单流水线和未经优化的三流水线方法相比，本发明所耗时间更少，无人机悬停能耗更低。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN113010270A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110379007.9
申请日：2021-04-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明公开一种基于Kubernetes平台资源动态负载均衡调度方法及系统，在接收到Pod应用部署请求时，Kubernetes集群采集其所有节点的资源利用率，并基于节点的资源利用率，利用层次分析法、熵权法和多属性决策算法计算每个节点的相对贴合度，将当前请求部署的Pod应用部署到Kubernetes集群中相对贴合度最高的节点上。当某一个节点的任意一个资源指标的资源利用率超过设定的负载阈值时，则触发该节点的重调度。本发明在考虑多种资源指标和权重的基础下，动态调度使得集群负载均衡，有效地分散了各个节点的压力，使得集群资源充分利用。
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公开(公告)号：CN108803332B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201810639473.4
申请日：2018-06-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种基于改进生物地理学的路径规划方法，在迁移过程中采用基于更新代数设置的自适应迁移算子优化，增强了算法的全局搜索能力并提高收敛速度和收敛精度；在变异过程中采用差分进化模型，提高算法多样性，避免陷入局部最优；全局采用余弦迁移模型，使系统更加趋向于自然界中真实情况，提高算法性能。将坐标降维和障碍物数量确定路径点的方法应用于路径规划的场景中，实验结果表明了该算法的有效性。
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公开(公告)号：CN108803332A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810639473.4
申请日：2018-06-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开一种基于改进生物地理学的路径规划方法，在迁移过程中采用基于更新代数设置的自适应迁移算子优化，增强了算法的全局搜索能力并提高收敛速度和收敛精度；在变异过程中采用差分进化模型，提高算法多样性，避免陷入局部最优；全局采用余弦迁移模型，使系统更加趋向于自然界中真实情况，提高算法性能。将坐标降维和障碍物数量确定路径点的方法应用于路径规划的场景中，实验结果表明了该算法的有效性。
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