公开(公告)号：CN119964137A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510036048.6

申请日：2025-01-09

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  邓雨萱 ,  李水旺 ,  孟媛 ,  蒋明 ,  黎林志

IPC: G06V20/62 ,  G06V30/14 ,  G06V30/146 ,  G06V30/18 ,  G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种含有易燃标识的物品检测方法、装置、介质和设备，涉及目标检测技术领域。包括：在原始YOLOv10网络中颈部网络的Up‑sampling模块和Concat模块之间添加R‑MCAD模块以形成改进颈部网络，所述R‑MCAD模块包括BAM注意力机制模块和残差学习模块；构建包括原始YOLOv10网络中主干网络、改进颈部网络和原始YOLOv10网络中头部网络的改进YOLOv10网络；采集含有易燃标识的物体图像以构建数据集，使用数据集对改进YOLOv10网络进行训练，获得用于对含有易燃标识的物品进行检测的检测模型。使用检测模型对含有易燃标识的物品进行检测。

公开(公告)号：CN119358931A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411467217.3

申请日：2024-10-21

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  邹文锋 ,  孟媛 ,  蒋明 ,  李好 ,  戴钰 ,  肖志威

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q10/0639 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种智能任务规划与调度系统，特别涉及一种基于卷积神经网络的自适应智能任务规划与调度系统，包括数据输入模块、特征提取模块、强化学习优化模块、任务规划模块和调度执行模块，数据输入模块与特征提取模块相连，特征提取模块与强化学习优化模块相连，强化学习优化模块与任务规划模块相连，任务规划模块与调度执行模块相连。利用卷积神经网络的强大特征提取能力，能够自动从复杂多变的任务数据中提取关键特征，为任务规划与调度提供精准的数据支持。通过强化学习算法对任务规划与调度策略进行优化，能够自动适应动态变化的环境，提高任务执行的效率和效果。

公开(公告)号：CN119418045A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411436906.8

申请日：2024-10-15

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 刘亚荣 ,  陈思帆 ,  谢晓兰 ,  孟媛 ,  蒋明

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种点云分类分割方法，特别涉及一种基于自适应卷积和自注意力的点云分类分割方法，包括以下步骤：步骤S1，读取三维点云数据，对点云数据进行采样与预处理，将预处理后的点云数据输入到模型中；步骤S2，将三维点云数据输入到自适应残差卷积模块，进行特征提取；步骤S3，对步骤S2获得的多个局部特征，对特征进行合并，然后经过多层感知机，最后经过自注意力模块，得到高级特征；步骤S4，将高级特征分别再进行最大池化操作和平均池化操作后进行拼接，得到高维特征，然后输入到全连接层进行降维，输出三维点云数据的分类和分割结果。