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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
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。
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公开(公告)号：CN112364970B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202011087316.0
申请日：2020-10-12
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开的一种具有显示功能的纸张计数系统，包括纸张计数装置、测量电容值模块、主控板模块、按键电路、电源模块、短路检测电路以及显示模块；纸张放入纸张计数装置，经过测量电容值模块产生振荡频率，主控板模块通过串口实时读取测量电容值模块发出的频率值，计算出被测电容值，从而实现纸张计数，并通过显示屏显示纸张数量；电源模块包括两种供电模式，一种是利用电源电路供电,另一种是使用USB供电；纸张计数装置主要材料为PVC板，以及一些日常生产中常见的材料，且装置结构简单；该系统优点是：精度高，响应快，成本低；本发明弥补了以往噪声大、易造成纸张磨损及传感设备价格昂贵，图像采集设备要求高等不足。
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公开(公告)号：CN119059462A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411401434.2
申请日：2024-10-09
Applicant: 桂林理工大学
IPC: B66F9/06 , B66F9/14 , B66F9/24 , B66F9/075 , G06T7/70 , G06T7/13 , G06T1/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉引导的可伸缩AGV叉车及其操作方法，属于机器学习技术领域。可伸缩AGV叉车包括：AGV叉车本体、货叉驱动架、可伸缩圆柱货叉、驱动式闭环稳定器以及深度相机。操作方法包括：使用Faster R‑CNN模型进行预测坐标预测模型的训练，使训练出来的预测坐标预测模型能够识别采集的电缆货物图像并计算出调整对齐误差所需的坐标数据；可伸缩AGV叉车通过预测坐标预测模型反馈的坐标数据，实现自我微调。本发明对AGV叉车的结构进行改进，并通过训练预测模型对电缆类货物的坐标位置进行预测，实现AGV叉车自动对齐货物并完成稳定运输。
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公开(公告)号：CN112085824B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202010984697.6
申请日：2020-09-18
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于空间多尺度重构的海洋实时渲染系统及方法，包括：海洋数据网格化模块、空间多尺度重构模块、实时响应模块、数据重组模块、数据渲染模块，采用编码压缩LOD多层次细节，对网格化后的海洋数据进行空间重构，利用Mortan编码规则对数据进行压缩，减缓系统内存消耗；同时利用LOD多层次细节技术模型，将栅格化海洋数据转化为矢量数据，保障了图像渲染不会因浏览器比例变化而失真；采用数据响应策略，实时对视点范围变化进行捕获，减少无效节点的加载，提高渲染效率；采用数据重组方法和自适应图像渲染方法，将视点范围内的图层数据进行拉取渲染，实现图层实时可视化渲染。
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公开(公告)号：CN118449934A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410427172.0
申请日：2024-04-10
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十四研究所 , 桂林理工大学
IPC: H04L65/1069 , H04L65/403 , H04W4/06 , H04M3/56
Abstract: 本发明涉及网络通信技术领域，具体涉及一种基于随路信令实现的无线网络话音及会议调度方法，基于随路信令和超短波系统(CAS forVHF,CAS4VHF)获得，通过架构包含固定基站主台和移动属台的话音及调度平台，在实现点对点呼叫功能外，还可以进行多方间的调度会议功能，具体为在VHF无线网络中实现全双工话音、点对点拨号呼叫、主属台所有站点间的多方会议调度和与公用电话程控交换网络(Public SwitchedTelephone Network,PSTN)的互联互通等功能。CAS4VHF交互流程简单，通话建立后不占用数据信道，十分适合VHF无线网络的窄带宽信道特性，解决了现有的现有VHF无线网络通信的不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117278243A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310785614.4
申请日：2023-06-29
Applicant: 桂林理工大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/23213 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提出了一种云计算安全入侵检测方法，包括4个步骤：步骤S1.数据采集，通过网络监控系统收集云计算系统中的网络流量数据；步骤S2.K‑Means聚类，将特征向量作为输入数据，并应用K‑Means算法对数据进行聚类分析；步骤S3.朴素贝叶斯分类，将其归为入侵或非入侵；步骤S4.入侵检测，对网络流量数据进行入侵检测，并确定是否存在安全漏洞。该方法能够准确有效地检测云计算系统中的网络流量数据的入侵行为，有助于防止潜在的安全威胁。通过采用该方法进行云计算系统的安全检测，可以大大提高系统的安全性和可靠性，保护云计算环境中的敏感信息和数据的安全。因此，这种云计算安全入侵检测方法具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN111539793B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202010348584.7
申请日：2020-04-28
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q50/04 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种面向OPM模式的智造业可视化服务平台。包括：客户可视化交互模块，实现企业与客户交互功能；构建可视化展示知识库模块，提高内部模块间复用率；构建客户个性化需求获取模块，获取用户个性化需求，推荐选配清单给客户；构建客户个性化需求归类模块，采用聚类算法进行订单汇总；产品可视化方案及报价模块，将生成的方案及报价反馈给用户。本发明帮助企业与客户实现交互性，结合客户的个性化需求进行产品的生产，建立了企业智能生态链系，解决了企业在传统模式下，市场分析不足、产品单一、资源无法高效利用的问题，一定程度上帮助实现智能化生产，提高了产品生产效率。
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公开(公告)号：CN116579370A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310403657.1
申请日：2023-04-16
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明提出了一种面向云计算任务调度的改进哈里斯鹰算法。包括4个步骤：步骤S1.初始化哈里斯鹰算法参数及随机生成整数解合集；步骤S2.建立云计算任务调度模型，计算适应度值并更新哈里斯鹰位置；步骤S3.利用Metropolis算法更新哈里斯鹰位置；步骤S4.输出当前猎物的位置作为目标的估计位置，得到任务与虚拟机的匹配方案。与标准哈里斯鹰算法相比，本发明所述算法在云计算任务调度求取最优解有着很好的全局搜索能力，解决哈里斯鹰优化算法陷入局部最优解问题。将改进的哈里斯鹰算法应用在云计算任务调度方面，可以很有效的降低任务完成时间与虚拟机能量消耗。
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公开(公告)号：CN116566840A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310394798.1
申请日：2023-04-13
Applicant: 桂林理工大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/142 , H04L67/10 , G06F17/14 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于经验小波变换和组合模型的容器云资源预测方法，属于云计算与大数据技术领域。该方法包括以下步骤：步骤S1：采集容器云集群负载数据；步骤S2：数据预处理；步骤S3：使用经验小波变换方法（EWT）进行数据分解；步骤S4：通过判断分解后分量的样本熵，确定分量的预测模型；步骤S5：将分解预测结果进行集成，作为回声状态网络（ESN）的输入向量；步骤S6：使用粒子群算法（PSO）对组合模型进行参数优化；步骤S7：使用待预测容器云历史资源使用率数据，预测当前时刻资源使用率。本发明采用基于经验小波变换和组合模型进行容器云资源预测，解决了负载数据具有非线性和单一模型不准确的问题，有效提高了预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112688911B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011212124.8
申请日：2020-11-03
Applicant: 桂林理工大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , G06F18/214 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA+ADASYN和Xgboost的网络入侵检测系统，包括：数据预处理模块、数据降维模块、数据过采样模块、模型训练模块、数据检测模块；首先对输入的数据做格式化处理，其次对数据预处理模块得到的数据做降维处理，然后对降维后的数据中少数类样本进行过采样处理，使用过采样后的数据对Xgboost模型进行训练，最后使用训练好的检测模型检测数据，得出检测结果。本发明将PCA、ADASYN、Xgboost技术应用到网络入侵检测中，实现了对网络入侵的检测，克服了现有基于机器学习算法的入侵检测系统精确率低、误报率高的缺点，同时提升了对少数类攻击的检测效果，为网络入侵检测提供决策依据和技术支撑。
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