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公开(公告)号：CN109636897B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201811405883.9
申请日：2018-11-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RGB‑D SLAM的Octomap优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1）构造最小误差函数优化RGB‑D SLAM室内定位系统相机位姿，获得点云图；2）使用K维树进行点云组织；4）计算平均K‑最近领距离；5）定义异常值并从点云图中删除；6）建立Octomap地图。这种方法能去除Octomap地图中的稀疏异常值，能提高Octomap地图的准确性和紧凑性并减少内存消耗。
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公开(公告)号：CN111627246A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010534800.7
申请日：2020-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别与用户偏好的智能车位推荐方法，包括车辆定位系统，所述车辆定位系统包括通过网络互连的车载终端、4G网络模块和远程监测中心终端，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1）确定当前用户车辆位置；2）车位状态图像识别；3）推荐车位；4）路线规划和导航。这种方法可以降低成本，可依据当前用户偏好为当前用户方便、准确、高效地推荐适合的泊车位置，同时使得当前用户快速的找到泊车位置。
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公开(公告)号：CN109902216A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910158711.4
申请日：2019-03-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/332 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于社交网络的数据采集与分析方法，包括以下步骤：（1）以数据采集模块采用Python中的Scrapy框架，构建微博爬虫系统，使用分布式爬虫算法获取微博社交网络中用户数据；（2）数据存储模块将用户数据保存到JSON格式和NoSQL类型的MongoDB数据库中；（3）数据处理模块对用户原创内容的进行语义分析，进行用户的主题提取，对大量用户数据进行多维度挖掘分析、判别利用；（4）数据分析模块研究实现缺失属性信息推断算法，获取较全面的用户信息，实现社交网络用户画像。本发明通过大数据挖掘，获取有价值的信息，降低了大数据分析的成本。
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公开(公告)号：CN109636897A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811405883.9
申请日：2018-11-23
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06T17/005 , G06T7/73 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RGB‑D SLAM的Octomap优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1）构造最小误差函数优化RGB‑D SLAM室内定位系统相机位姿，获得点云图；2）使用K维树进行点云组织；4）计算平均K‑最近领距离；5）定义异常值并从点云图中删除；6）建立Octomap地图。这种方法能去除Octomap地图中的稀疏异常值，能提高Octomap地图的准确性和紧凑性并减少内存消耗。
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公开(公告)号：CN102170354B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201110094311.5
申请日：2011-04-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种集中账号密码认证生成系统，可以依赖它将用户的身份认证、密码生成都集中在一个权威的认证中心。认证中心与用户共享主密钥，给网站颁发ID，并且进行数字签名证实其身份，认证网站转发的用户的账号密码的真实性。用户在各个网站的账号是一样的，而密码都是由主密钥、网站ID等信息派生的，其中用到单向函数，因此即使知道一个网站的密码也无法反推主密钥，无法推测其他的网站的密码，并且用户可以无需认证的情况下进行安全的挂失和密码更新，不知道主密钥的人无法完成挂失。系统保证用户凭一个账号和主密钥，就可在所有加盟的网站无需认证进行注册和密码更新，既方便用户记忆，也方便网站的认证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104539608A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410821945.X
申请日：2014-12-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/0428 , H04L63/062
Abstract: 本发明属于信息安全领域，涉及一种多用户数据安全共享的方法。该方法可以将分发给不同用户的数据采用单个非精确数据进行共享，共享的数据采用精确数据和各级密码映射得出，获得不同的密码的人可以获得不同质量的数据，使得数据的误差范围可以得到不同程度的控制，获得的密码越多，就可以得到越精确的数据，这样可以减少发送信息的次数，让不同的用户各取所需。
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公开(公告)号：CN102638344B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201210073859.6
申请日：2012-03-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明属于信息安全领域，特别是密码学领域，涉及一种基于压缩函数的哈希函数的加固方法。该方法对hash函数的关键性环节进行加固，即对第一个分组和最后一个分组的压缩函数进行加固，针对现有hash函数大多数运算以单个bit为基础，增加多bit的运算，或者利用已有的安全分组密码算法。加固以抗击现有的差分密码分析等方法为主，同时考虑一些其他的攻击，比如第二原像攻击，在最后一个分组的压缩函数的输入中，还增加了一个输入变量，即所有分组信息的一个简单压缩。这种加固的方法的优势在于，在关键性的分组进行加固，随着明文长度的增加，计算量的增加不大，并且通过在最关键的位置设置破译障碍，可有效抗击原像攻击，碰撞攻击，第二原像攻击等。
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公开(公告)号：CN102412963A
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201110453431.X
申请日：2011-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明针对密钥的窃取、对密钥持有人的挟持、软磨硬泡攻击和唯密文攻击等攻击，发明涉及一种具有误导功能的加密方法，应用该方法加密可以很容易得到伪密钥，从而可以误导密码分析者，这种误导是决定于内层密钥的，为了可以进行任意的误导，采用长随机序列来产生子密钥，长随机序列可以由量子密钥分配产生。对于文档中的标记采用特别的处理方式，使得即使规定的标记可能出现在文本中，依然不会混淆。加密的时候需要有一个关键词数据库，其内层加密利用数据库进行关键词的扩充，外层加密采用了传统的加密方法。本方法解密时无需数据库的支持，避免了数据库同步的问题。本发明在各种场合加密应用中均具有一定的使用价值，特别是军事上。
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公开(公告)号：CN117576131A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311651607.1
申请日：2023-12-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/12 , G06T5/70 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘优化和特征去噪的弱监督细胞核分割方法及装置，方法包括：对组织病理图像进行预处理，获取病理切片数据集；将病理切片数据集标注，生成弱标签；对病理切片数据集划分形成训练集、验证集和测试集；构建细胞核分割模型，利用病理切片数据集进行两个阶段的训练，第一阶段：在改进的U‑Net中利用带弱标签的训练集对模型进行粗分割训练，第二阶段，利用边缘优化策对模型进行精细分割训练，包括修正伪标签和边缘优化。本发明不但能够适应绝大多数与的细胞核类别，还大大降低了病理医生手动标注的工作量。
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公开(公告)号：CN117218423A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311171181.X
申请日：2023-09-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于多尺度融合和深度学习的肺部结节分类方法及系统，其中，方法包括：获取LIDC‑IDRI数据集，采集LIDC‑IDRI数据集中大于等于3mm的肺结节图像，并对采集的图像进行预处理；对预处理后的肺结节图像中的肺结节区域进行分割，提取三个不同位置不同尺度的肺结节区域，对提取的肺结节区域进行卷积处理后进行信息融合，并对融合后的肺结节区域进行特征提取；构建三维残差网络，通过LIDC‑IDRI数据集对三维残差网络进行训练和验证，得到肺部结节分类模型；通过肺部结节分类模型对待分类的肺部结节进行分类。本发明不仅能够提高肺结节的检测准确性，还能够在不同尺度下捕获结节的详细特征，有望在肺癌早期诊断和治疗中发挥重要作用。
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