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公开(公告)号：CN110320495A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910708267.9
申请日：2019-08-01
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于Wi-Fi、蓝牙和PDR融合定位的室内定位方法，步骤为：1）在待定位区域内部署Wi-Fi环境，离线阶段通过在待定位区域采集各个小区域的Wi-Fi信号强度值RSSI，建立Wi-Fi离线指纹数据库；2）在线阶段采集Wi-Fi信号RSSI值，通过改进加权质心定位算法实现Wi-Fi定位；3）在待定位区域内部署蓝牙设备，采集蓝牙RSSI值，通过改进加权质心定位算法实现蓝牙定位；4）通过平均加权实现Wi-Fi和蓝牙融合定位；5）利用步长模型匹配加速度传感器结果，进行PDR定位；6）通过UKF算法将Wi-Fi、蓝牙和PDR进行融合得到最终定位结果。该定位方法定位精度高，定位误差小，效果好。
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公开(公告)号：CN110147841A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910427921.9
申请日：2019-05-22
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于弱监督及无监督部件检测和分割的细粒度分类方法，步骤为：S1、获取数据集训练样本；S2、基于弱监督部件检测方法和无监督部件检测方法，对步骤S1获得的数据集训练样本进行处理，得到部件假设，即部件检测结果；S3、利用步骤S2得到的部件假设，进行部件制导分割，得到更多对细粒度分类有用的部件；S4、根据步骤S3得到的有用的部件，进行细粒度图像分类的操作，得到分类结果。该方法利用部件检测得到的部件假设来指导前景分割以保留更多的对细粒度分类有用的部件，同时抑制背景噪声，从而提升细粒度分类的性能；同时，该方法在实际应用方面的条件限制更少，大大增加了适用的场景和方法的泛用性。
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公开(公告)号：CN110147840A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910427847.0
申请日：2019-05-22
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了基于显著性无监督部件划分的弱结构物体细粒度分类方法，步骤为：获取数据集训练样本D；对数据集训练样本D进行前景分割处理，得到处理后数据集D1；基于显著性无监督部件划分方法对数据集D1使用显著性信息对花朵图像前景进行无监督的部件结构的划分，并对局部特征提取和编码池化，产生特征数据集D2；将数据集D2结合多种特征SIFT、dense SIFT和Lab color计算融合多特征的中层特征表示，使用全局提取并池化的特征对图像数据集进行分类，得到物体细粒度的分类结果。该方法模拟人类观察物体的过程，有效提高特征编码的判别能力，在弱结构物体分类中，不用引入新类型的特征，即可与全局类的方法形成互补，方便扩展到应用了任何全局特征的分类方法中。
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公开(公告)号：CN110095116A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910355769.8
申请日：2019-04-29
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于LIFT的视觉定位和惯性导航组合的定位方法，该方法先使用Kinect摄像头完成图像的信息采集，从而获得图像的周围场景信息，然后使用LIFT深度网络架构处理完成后获得相关参数同时实现视觉定位，与此同时还需要安在运动载体上的陀螺仪和加速度计测量角速度、加速度、三轴速度、空间位置和三个姿态角，进而实现惯性导航相关定位；最后是将基于LIFT深度网络架构所测得的数据和惯导所测的数据进行融合校准，最终实现基于LIFT视觉定位和惯性导航的组合定位，取得最优的位姿轨迹结果；LIFT是一个新的深度网络架构，它可以同时将图像的特征检测、方向估计和特征描述这三个步骤集合在一起，使用统一的方式完成这三个问题，同时保持了端到端的可微性。
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公开(公告)号：CN109841060A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910061664.1
申请日：2019-01-23
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于线性回归的道路拥堵判断装置及判断方法，所述装置包括数据处理终端和与数据处理终端连接的摄像单元和道路拥堵判断单元，摄像单元获取道路上的视频数据并报送数据处理终端，数据处理终端对道路视频信息进行处理，道路拥堵判断单元依据道路图像信息得到道路的拥堵判定结果，方法包括：1）摄像单元获取图像；2）数据处理终端接收数据；3）数据处理终端抽样；4）道路拥堵判断单元接收抽样数据；5）道路拥堵判断单元制定对象检测；6）给出判定结果。这种装置成本低。这种方法便于操作，计算量小，响应速度快，实时性好，能克服传统技术中拥堵判断信息不准确的缺点，能为预警提供准确信息。
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公开(公告)号：CN109635279A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811396784.9
申请日：2018-11-22
申请人： 桂林电子科技大学
CPC分类号： G06F17/278 , G06N3/0454
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的中文命名实体识别方法，采用机器学习方面的算法并且结合神经网络模型，对文本进行分析和命名实体识别。将中文文本中出现的每一个字都构建特征向量，其特征包括位置特征和字符特征。然后把这组句子所对应的特征向量作为神经网络模型的输入，经过Bi‑LSTM以及CRF层后将结果映射到相应的实体标签，完成实体识别任务。该方法仅需要训练文本以及输入语句就可以完成实体识别，是一种灵活方便的方法。
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公开(公告)号：CN109492065A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811261447.9
申请日：2018-10-26
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种室内语义地图时空关系的抽取方法，包括如下步骤：获取室内原始时空数据；时空数据的筛选；时空关系的语义表示；融合时空数据；更新语义实体库。本发明在构建好的室内语义地图基础之上进行空间实体之间的时空关系的抽取，在语义地图中增加语义时空关系，这是本发明的创新点。通过对语义时空关系进行相关处理，使得在室内空间中能测得目标相互之间,如上下左右的位置关系，并结合前、后的时间关系，最终能自动组合推理出两个目标之间的高层次的时空逻辑语义关系，从而能给出两个物体之间，在某一时间段内相对位置关系的语义描述，更好地辅助机器人做出智能决策。
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公开(公告)号：CN109444815A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811188456.X
申请日：2018-10-12
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 一种基于室内声音定位的轨迹隐私保护方法及系统，涉及室内轨迹隐私保护技术领域，该方法包括如下步骤：用户提出定位或者导航请求；控制计算机收集时间戳用于计算定位点，并且室内地图推荐路线；收集离散定位点信息，形成轨迹，对用户隐私轨迹进行保护。该系统包括超声波接收器、用户端、控制计算机以及LBS提供商服务器，由用户端以及超声波接收器向控制计算机发送信息，控制计算机把经过计算的得到的定位信息发送给超声波接收器以及LBS提供商服务器，由LBS提供商服务器收集到大量离散的定位点信息生成匿名轨迹并发回控制计算机，用户端可根据需求向控制计算机请求查看自己的轨迹信息而不被其他人看到。本发明可对轨迹进行隐私保护。
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公开(公告)号：CN109413578A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811083050.5
申请日：2018-11-02
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于WIFI与PDR融合的室内定位方法，涉及WIFI信号和行人航位推算的室内定位技术领域，解决的技术问题是提供一种测量精度高的室内定位方法，包括如下步骤：(1)建立WIFI离线指纹数据库；（2）聚类训练样本得到聚类样本和对应类别；（3）通过加权K近邻算法得到定位坐标；（4）融合PDR定位进行状态和位置的更新；（5）使用融合结果作为PDR的校正源；（6）通过评价参数获取校正因子校正PDR结果。本发明缩短了WIFI定位时间、提高了定位精度，同时具有定位精度高、软件运算量低的特点，在保证定位精度的前提下实现实时定位要求。
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公开(公告)号：CN109379510A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811065373.1
申请日：2018-09-13
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于二维Logistic混沌系统算法的图像加密方法，该方法是先输入需要加密的明文数字图像Am×n和一个任意图像Bm×n；利用logistic混沌系统算法对明文数字图像Am×n进行置乱得到置乱图像Anew；利用矩阵Q和置乱图像Anew进行异或运算得到密图SA；将得到的密图SA的每个像素元素进行改进，得到改进后的SA(i，j)，并加载到图像Bm×n中，得到加载密图SA的明文图像Bnew；对明文图像Bnew进行置乱得Bk；利用异或矩阵E和置乱图像Bk进行异或运算得到图像P1；利用移位变换对图像P1进行行和列的二进制移位操作，与二维Logistic混沌序列形成的同样大小的二维矩阵进行二进制按位异或处理，得到密文图像F。该方法安全可靠，可更好的对数字图像进行加密。
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