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公开(公告)号：CN117876335A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410048707.3
申请日：2024-01-12
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/10 , G06T5/90 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T5/60 , G06N3/0895 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于图像分割与降噪的弱监督钢铁表面缺陷检测方法，包括如下步骤：采集钢铁表面数据；优化U‑net网络模型以适应对钢铁表面缺陷数据进行图像分割；嵌入结构相似性指数SSIM测量系统作为模型的损失函数，结合优化的U‑net网络模型，提出一种新的网络模型SSIM‑Unet，生成钢铁表面初步缺陷分割灰度图；将得到的缺陷分割灰度图先利用高斯滤波去除成像过程中的高斯噪声，最后利用中值滤波消除图像的椒盐噪声，突出图像缺陷部分；输出钢铁表面缺陷的最终的检测结果。本方法利用少量的钢铁表面缺陷数据，无需标注即可检测出缺陷的形状，相比现有检测方法，减少人力投入的同时、在检测速度、精确率，召回率上有大幅提高。
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公开(公告)号：CN116341541A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310330015.3
申请日：2023-03-30
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/211 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于知识提取的轻量型摘要生成方法，包括文本模型的生成和文本模型的调用两个阶段。第一阶段包括文本数据的清洗与预处理；文本模型的创建；文本模型的训练与调优；文本模型的生成与获取。第二阶段包括：用户输入待生成摘要的长文本；提取用户输入长文本的特征；调用文本模型；生成用户输入的长文本的摘要。第一阶段采用机器学习的算法搭建文本模型，将提取的特征输入模型，对模型进行训练，自动优化训练参数，使模型更加准确。第二阶段，对用户输入的待生成摘要的长文本进行特征提取，调用第一阶段生成的模型，生成对应的文本摘要。本发明应用型强，应用范围广，尤其在新闻处理、文案处理等方面将会有很大的应用。
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公开(公告)号：CN111882554B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010783841.X
申请日：2020-08-06
申请人： 桂林电子科技大学 , 广西景航无人机有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于SK‑YOLOv3的电力线故障智能检测方法，包括如下步骤：1）采集电力线故障数据集：2）提高特征图得分；3）生成预测框。这种方法提高了检测精度，检测更细致。
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公开(公告)号：CN106682208B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201611260965.X
申请日：2016-12-30
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F16/9536 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于融合特征筛选与随机森林的微博转发行为预测方法，首先，从互联网中采集数据，并对其进行清洁整理，生成用户信息、用户博文信息存放到用户数据库，从用户数据库中提取用户基本特征、博文基本特征、博文主题特征，并基于相对熵计算用户活跃度、博文影响力；其次，通过Filter特征选择法与Wrapper特征选择法筛选出关键特征组；最后，融合异常检测与随机森林算法，依据筛选后的关键特征组进行微博转发行为预测，并利袋外数据误差估计设置随机森林中决策树和特征数。本发明有效解决了目前微博转发行为预测特征选择任意性，准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN108197294A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810058680.0
申请日：2018-01-22
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的文本自动生成方法，包括获得文本生成模型和调用文本生成模型两个阶段。第一阶段包括数据预处理；深度学习算法模型构建；训练深度学习模型；获得文本生成模型。第二阶段包括：接受用户输入的文本；提取用户输入文本的特征信息；调用文本生成模型；生成与用户输入文本的特征信息相匹配的文本。第一阶段采用深度学习算法模型，使得训练过程更加自动化，免去了过多的人工干预，训练过程采用一系列训练策略，使得文本生成模型生成的文本可读性更强。第二阶段，对用户输入信息进行分类，识别用户意图，跟据用户的意图生成出用户想要的文本。本发明方法实现相对简单，应用性强，尤其在文章生成方面将会有很大的应用。
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公开(公告)号：CN106682208A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611260965.X
申请日：2016-12-30
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于融合特征筛选与随机森林的微博转发行为预测方法，首先，从互联网中采集数据，并对其进行清洁整理，生成用户信息、用户博文信息存放到用户数据库，从用户数据库中提取用户基本特征、博文基本特征、博文主题特征，并基于相对熵计算用户活跃度、博文影响力；其次，通过Filter特征选择法与Wrapper特征选择法筛选出关键特征组；最后，融合异常检测与随机森林算法，依据筛选后的关键特征组进行微博转发行为预测，并利袋外数据误差估计设置随机森林中决策树和特征数。本发明有效解决了目前微博转发行为预测特征选择任意性，准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN106638848A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710034565.5
申请日：2017-01-18
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： E03D5/10
CPC分类号： E03D5/105
摘要： 本发明涉及一种智能厕所的控制方法及系统，该方法包括：检测到室内开门信号时，便池自动冲水；置物设备上有物品时，发出提醒信号，置物设备上没有物品时，门锁装置解锁。该系统包括：控制器、门锁装置、智能提醒装置和自动冲水装置；所述控制器分别与所述门锁装置、智能提醒装置、自动冲水装置相连接；所述控制器用于实现对所述门锁装置、智能提醒装置、自动冲水装置的功能控制；所述门锁装置用于实现门的开合，所述智能提醒装置用于实现遗忘物品时发出提醒信息，所述自动冲水装置用于实现便池自动冲水，通过本发明提供的智能厕所控制方法及系统解决了公厕中用完厕所后不冲水和遗留东西的问题。
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公开(公告)号：CN118289662A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410618304.8
申请日：2024-05-17
申请人： 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种变形自防护的塔机预警装置，包括装置本体，所述装置本体的背面设置有横杆，装置本体通过两端设置的螺栓与横杆螺纹连接，装置本体的顶部设置有天线，装置本体的底部设置有多个连接端口，装置本体的正面设置有显示屏，装置本体的正面设置有防护机构。本发明中，在不需要观察显示屏时，通过在装置本体正面设置的防护机构，可对装置本体正面的显示屏进行遮挡防护，避免周围的工作人员手持的工具与装置本体之间相碰撞；并且由于两个防护板靠近装置本体的一侧均设置有第一橡胶块和第二橡胶块，能够对防护板受到的撞击力具有一定的缓冲效果，避免撞击力间接的作用在装置本体上，提高对装置本体的保护效果。
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公开(公告)号：CN118154641A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410240263.3
申请日：2024-03-04
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/277 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种基于改进ByteTrack算法的多目标跟踪方法，主要针对塔吊驾驶员危险行为进行跟踪。首先收集塔吊驾驶员行为视频序列，制作数据集；并针对塔吊驾驶员危险行为的目标之间存在的严重遮挡，添加BYTE数据关联的轨迹插值后处理策略；其次，引入无迹卡尔曼滤波器替换算法本身的卡尔曼滤波器；最后，引入长短记忆网络LSTM进行塔吊驾驶员行为轨迹预测，输出跟踪结果。本发明通过改进ByteTrack多目标跟踪算法，添加轨迹插值后处理策略，并结合多种成熟的方法，构建新的多目标跟踪算法，该模型达到更好的跟踪效果。本发明方法能够有效提高跟踪效果，方法简单易用，应用性强，尤其在工地安全领域跟踪塔吊驾驶员危险行为的方面将会有很大的应用。
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公开(公告)号：CN117236331A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311198934.6
申请日：2023-09-18
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F40/295 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种融合多种外部语义特征的中文司法领域命名实体识别方法，包括如下步骤：1）构建司法语料库；2）在数据集的全局层面构建无向字形图，利用字形图对模型嵌入层的输入数据进行字形增强；3）对模型嵌入层的输入数据进行多词汇增强；4）将步骤2）和步骤3）得到的两种外部语义特征增强后的输入通过门控机制进行特征融合，然后输入到BiLSTM‑CRF网络对司法领域的命名实体进行识别。该方法能对司法文本中的案发地点、地名、人名、组织机构名、罪名、法条以及刑期七类实体进行有效的识别，通过多种外部语义特征增强，减少了对司法标注语料的依赖，针对有限的司法标注语料，提高了对司法领域命名实体的识别准确率和F1指标。
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