公开(公告)号：CN107085866A

公开(公告)日：2017-08-22

申请号：CN201710174982.X

申请日：2017-03-22

申请人： 桂林电子科技大学

发明人： 王守华 ,  何锦文 ,  蓝如师 ,  史卓 ,  张慧 ,  纪元法 ,  孙希延 ,  罗笑南

IPC分类号： G06T17/30 ,  G06T5/00

CPC分类号： G06T17/30 ,  G06T5/007 ,  G06T2207/30008

摘要： 本发明实施例公开了一种人体直骨CT图像的模拟仿真方法及系统，其中，该方法包括：采集人体直骨的截面二维影像数据；对采集到的人体直骨的截面二维影像数据进行预处理，获得预处理后的人体直骨的截面二维影像数据；将预处理后的人体直骨的截面二维影像数据拟合成一张拟合曲面；根据Loop细分方法对生成的拟合曲面进行处理；对Loop细分方法所得的细分控制顶点进行更新替换；重构人体直骨的模拟仿真图像。实施本发明实施例，可以快速准确地生成人体直骨的仿真模型，便于医生准确快速地对病人的病情作出判断。

公开(公告)号：CN117851659A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410021902.7

申请日：2024-01-08

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

发明人： 李芳 ,  戴六连 ,  蓝如师 ,  杨睿 ,  孙希延 ,  罗笑南

IPC分类号： G06F16/953 ,  G06F16/903 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047

摘要： 本发明涉及无监督跨模态哈希检索技术领域，具体涉及一种自适应增强对抗哈希无监督跨模态检索方法，包括分别对图像和文本数据进行特征提取，得到原始图像特征和原始文本特征；设计文本生成器来拟合原始文本特征的文本数据分布，随机生成和图像特征维度一致的假数据，最后使用假数据训练图像鉴别器，并生成特征矩阵；设计特征矩阵映射为哈希码矩阵，并量化映射过程信息的损失，得到信息量损失矩阵；将信息量损失矩阵嵌入多模态相似性矩阵的构造中，得到相似性度量矩阵，再利用相似性度量矩阵实现图像和文本原始特征空间与汉明空间的语义对齐，经过多轮训练，得到最优的跨模态检索模型，使用其进行检索，得到检索结果。

公开(公告)号：CN116781347A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310735877.4

申请日：2023-06-20

申请人： 桂林电子科技大学 ,  桂林慧光空间科技有限公司

发明人： 罗笑南 ,  郑奇枫

IPC分类号： H04L9/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的工业物联网入侵检测方法及装置。方法包括：网络流量数据的预处理以降低数据维度便于处理；构造基于深度自编码器和深度前馈网络的深度学习模型；网络训练，流量特征提取及分类；将学习到的权重保存至模型中用于分类器；使用训练好的模型检测网络流量内的异常行为。解决了工业物联网环境下网络攻击难以被传统方式探知的问题，保护了关键基础设施免于网络恶意攻击。

公开(公告)号：CN116755285A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310731820.7

申请日：2023-06-20

申请人： 联想新视界(南昌)人工智能工研院有限公司 ,  桂林电子科技大学

发明人： 赵旭 ,  杨莎莎 ,  王晓庆 ,  王中生 ,  罗笑南 ,  袁天然

IPC分类号： G03B21/14 ,  G01S17/08

摘要： 本发明涉及一种基于嵌入式及3D模型的激光测距智能投影调节系统及方法，应用于智能投影技术领域。包括以下步骤：激光测距确定投影平面数据；根据投影平面数据建立投影平面与投影仪空间3D模型；计算投影仪与投影平面的倾角、偏移量、中心距离，并由此结合用户偏好数据库进一步计算投影效果最优化的镜头参数调节方案；嵌入式执行机构根据方案自动执行调整，并根据用户后续调整数据更新用户偏好数据库。本发明提供的方法是根据投影设备与投影平面的位置，实现对投影画面的自动调节，这种调节是基于测量数据精密计算的，因而可以极大程度上实现投影效果的最优化，并解决了投影仪需人工调节投影画面繁琐操作的问题。

公开(公告)号：CN115783189A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211612845.7

申请日：2022-12-15

申请人： 桂林电子科技大学

发明人： 李玉寒 ,  张紫辉 ,  胡睿康 ,  周先锋 ,  罗笑南

IPC分类号： B63C9/00 ,  B63C11/49

摘要： 本发明提供了一种用于复杂水域应急救援微型机器人。本发明包括扁形块体、中心内芯体和两个推进内芯，所述扁形块体为轻质块体，扁形块体的顶面为圆弧形，扁形块体的两侧分别为弧形侧，扁形块体的底面加工有两个对称设置的异形槽，所述扁形块体沿其长度方向分别加工有中心孔和两个侧孔，中心孔和两个侧孔并列设置，中心孔处于两个侧孔之间，所述中心内芯体穿设在中心孔内，每个侧孔内穿设有一个推进内芯，中心内芯体的前端为数据采集端，扁形块体和中心内芯体在两个推进内芯带动下做出上浮、前移和/或下潜运动。

公开(公告)号：CN115617947A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211265262.1

申请日：2022-10-17

申请人： 桂林电子科技大学

发明人： 钟艳如 ,  李清扬 ,  唐哲敏 ,  李芳 ,  李一媛 ,  罗笑南

IPC分类号： G06F16/33 ,  G06F16/36 ,  G06F40/126 ,  G06F40/194 ,  G06F40/295 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法，具体步骤如下：查询文本预处理；通过预处理后的查询文本数据训练实体抽取模型；通过预处理后的查询文本数据和实体抽取模型训练实体预测模型；电力设备查询，将预处理后的查询文本依次输入到实体抽取模型和实体预测模型中，得到电力知识图谱。采用上述一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法，采用实体预训练模型结合提示学习的方法，对查询文本进行抽取，并匹配与之相关的电力设备，利用提示学习的优势将相关设备实体特征嵌入引入到查询中，提高查询准确率，同时通过相关设备实体特征对查询匹配做解释，帮助查询人员更全面的了解电力设备。

公开(公告)号：CN115239367A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210739048.9

申请日：2022-06-29

申请人： 广东海纳德生物芯片技术有限公司 ,  桂林电子科技大学

发明人： 罗笑南 ,  郑奇枫 ,  徐颂华 ,  陈瑞爱

IPC分类号： G06Q30/02 ,  G06F16/958 ,  G06F16/951 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于blink内核的食品网页广告识别方法及装置。方法包括：建立网页数据爬取工具对大量网页依照已知广告过滤规则进行爬取；建立浏览器渲染引擎内的图像处理接口；建立深度学习模型以对输入图像进行分类；通过网页数据爬取工具对用于浏览器渲染引擎内的图像处理接口进行初始化，以使网页数据爬取工具向深度学习模型传输图像数据；深度学习模型通过使用标记好的图像数据，最终能够实现网页广告元素的准确识别，进而通过浏览器渲染引擎直接清除对应广告元素解决了blink内核浏览器下部分网页广告难以被传统方式过滤的问题。

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

申请人： 桂林电子科技大学 ,  桂林智慧产业园有限公司

发明人： 钟艳如 ,  张华楠 ,  秦子钦 ,  罗笑南

IPC分类号： G05D1/06

摘要： 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。

公开(公告)号：CN113205468B

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202110607071.8

申请日：2021-06-01

申请人： 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

发明人： 罗笑南 ,  刘瑞 ,  关善文 ,  秦子钦 ,  孙钦 ,  李冀 ,  吕智 ,  张敏

IPC分类号： G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于自注意力机制和GAN的水下图像实时复原模型，属于深度学习技术领域。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码‑解码结构，通过9个残差块和反卷积运算，以原始分辨率生成合成图像，并引入自注意力模块，可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能，为了同时保持图像内容和去除水下噪声，判别网络采用一种包含对抗分支和批评分支的多分支判别器的结构。本发明通过增加自注意力模块，改进模型结构较为理想地解决了水下图像处理时间效率低的问题，训练有素的基于GAN‑RS的方法可以适应各种水下情况，具有出色的实时处理性能。

公开(公告)号：CN109992847B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN201910194398.X

申请日：2019-03-14

申请人： 桂林电子科技大学 ,  桂林笑微酒店管理有限公司

发明人： 关善文 ,  邓洪高 ,  周李 ,  纪元法 ,  罗笑南

IPC分类号： G06F30/20

摘要： 本发明公开了一种混合机器学习模型的滑坡位移预测方法，对滑坡监测点进行滑坡影响因素挖掘和滑坡位移数据采集和预处理并作为模型的训练数据；将获得的滑坡影响因素和滑坡位移数据看作时间序列进行小波去燥处理；基于时间序列原理，采用霍德里克‑普雷斯科特滤波器(HP)将去燥后的滑坡影响因素和位移数据分解成趋势项和周期项。针对趋势项和周期项分别采用二阶指数平滑(DBS)的方法和动态多群粒子群(DMS‑PSO)优化极限学习机(ELM)模型进行位移预测。最后将预测的周期项位移和趋势项位移相加得到总的滑坡预测位移。通过该周期项位移预测模型可以更好的求解全局最优解，使预测精度和可靠性更高。