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公开(公告)号：CN116486080A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310376737.2
申请日：2023-04-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的轻量化图像语义分割方法，先构建轻量化图像语义分割模型Mobile‑SegFormer；再利用已分割好的样本图像集对构建的轻量化图像语义分割模型进行训练，得到训练好的轻量化图像语义分割模型；后将待分割的图像送入到训练好的轻量化图像语义分割模型中，训练好的轻量化图像语义分割模型输出分割好的图片。本发明将SegFormer和MobileNetv3模型都进行了改进，无需通过Imagenet数据集的预训练，即可实现较高的分割精度，具有较友好的可移植性。通过实验进行对比，我们提出的Mobile‑SegFormer网络，相对于常见的轻量化网络，有着更准确的分割效果，相对于大型的分割网络，有着更轻量化的参数量和更低的每秒浮点运算值，能够较好的均衡Params、FLOPS和MIoU指标。
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公开(公告)号：CN116363181A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310291088.6
申请日：2023-03-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/33 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06T3/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于特征的CT图像和超声图像肝脏配准方法，先对CT进行图像预处理并从中提取肝脏器官轮廓特征；采集超声图像并从中提取肝脏器官轮廓特征；再根据肝脏器官面积特征对CT图像和超声图像进行快速粗匹配，筛选出若干张候选CT切片；后将候选CT切片与超声图像逐一进行配准，得到空间变换矩阵，并以此将候选CT切片变换到超声图像坐标系下，通过计算变换后的候选CT切片与二维超声之间的图像相似性，得到与二维超声精确匹配的CT切片。本发明能够提高配准的精度和效率。
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公开(公告)号：CN115641605A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202210840985.3
申请日：2022-07-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于十字卷积模块的行人重识别办法，包括以下操作步骤：设计十字卷积核：十字卷积核的参数与普通卷积核无太大差别，即输入通道数、输出通道数、步长与卷积核大小；卷积核为十字型，采取遍历对象为每一个像素，且当前访问对象为卷积核的中心，采用处于中心对称的两个点进行权值共享的方法，十字型卷积网络设计：重识别网络依托于Resnet50的架构。本发明所述的一种基于十字卷积模块的行人重识别办法，该模块的可扩展性良好，可用于任意的网络结构，十字卷积的卷积前后特征的长宽并没有发生变化，可以直接做skip connection，该模块可以直接等效于BiLSTM2D模块，直接嵌入到Sequencer的网络中，以弥补BiLSTM2D只能做串行计算以及是递归计算的不足。
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公开(公告)号：CN115438600A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211111028.3
申请日：2022-09-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/28 , G06T15/00 , G06T9/40 , G06T17/00 , G06T1/20 , G06F111/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开一种基于GPU八叉树加速和SPH算法的流体模拟方法，为了降低CPU的负荷，并将八叉树的遍历放在GPU中进行，改良了传统的八叉树算法，使用线性表来存储八叉树的节点，将指针替换成线性表中的下标，使其在传入GPU时依然可用，无需指针重定位，并提出一个O(1)空间复杂度的迭代方法来做到对八叉树的遍历，既利用了GPU强大的并行计算能力，又发挥了八叉树在近邻搜索算法中的性能优势，经GPU和线性八叉树加速后，整体帧率受水体粒子数目的限制大幅减小，CPU负荷有较大程度的下降。
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公开(公告)号：CN115082678A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210705586.6
申请日：2022-06-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的图像分割方法，首先，构建语义分割模型；该语义分割模型由骨干网络、XY网络和全卷积解码网络组成；骨干网络的输入形成语义分割模型的输入，骨干网络的输出连接XY网络的输入，XY网络的输出连接全卷积解码网络的输入，全卷积解码网络的输出语义分割模型的输出；然后，利用已分割好的样本图像集对步骤1所构建的语义分割模型进行训练，得到训练好的语义分割模型；最后，将待分割的图像送入到步骤2所得到的训练好的语义分割模型中，训练好的语义分割模型输出分割好的图片。本发明的XYNet在鲁棒性，评价指标，推理速度，模型大小，推理浮点计算数以及图像的可视化结果上都取得了不错的效果，相对于现有的网络均衡性更强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115022335A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210592827.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L67/1008 , H04L67/101 , H04L67/10 , H04L41/0826 , H04L41/0894
Abstract: 本发明公开一种基于多目标均衡优化的Kubernetes Pod调度方法，针对Kubernetes未考虑Pod应用部署后产生的资源消耗成本最小化问题和调度大量Pod应用后集群整体的均衡负载问题，提出了改进知识获取与分享的调度算法。首先扩展了Kubernetes资源指标，在默认算法只考虑CPU和内存的基础上，额外考虑了带宽和磁盘两种指标；其次算法会基于节点和Pod应用的标签匹配情况、以及和Pod应用所请求的端口建立校验字典，修复算法初始生成的种群和种群迭代期间更新的不符合配置的所有个体；最后，建立基于成本和集群失衡度的目标函数并将这两种目标函数归一化为算法的评估函数，以便改进默认调度算法的节点选择策略，获得最优的Pod应用部署方案，从而在均衡部署的同时，降低整体的资源消费成本。
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公开(公告)号：CN114978705A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210571296.7
申请日：2022-05-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种面向SDN指纹攻击的防御方法，通过对第一个数据包的后续少量的数据包进行延时处理，且延时值动态设置为第一个数据包的处理时延，使得第一个数据包的后续少量数据包的往返时延RTT值近似等于第一个数据包的往返时延RTT值，最大限度保证整个网络的服务质量的同时达到迷惑攻击者的效果，同时计算固定周期内W个数据包的匹配字段的信息熵增益，对超过设定阈值的下一个周期内的前几个数据包进行限速处理，以缓解攻击者的指纹扫描攻击，同时记录异常日志便于管理员及时查看处理。
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公开(公告)号：CN119992596A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510094825.2
申请日：2025-01-21
Applicant: 南宁桂电电子科技研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于动态注意力和跨分支动态融合的人体姿态估计方法，通过构建HRNet(多分辨率特征提取模块)、CSAM(跨分支动态融合模块)、DAM(动态增强模块)和SimCC(关键点坐标分类模块)相结合的关键点预测模型实现人体姿态估计。通过引入CSAM和DAM，结合HRNet和SimCC技术，显著提升人体关键点定位的精度和效率。动态注意力机制和多分辨率动态融合有效减少冗余计算，显著降低了模型推理时间；通过SimCC直接回归关键点坐标，避免热度图引入的模糊性，实现像素级精准定位；在复杂场景(如遮挡严重、视角变化大)下依然表现优越，具有强鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116433611A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310279890.3
申请日：2023-03-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割方法，先构建基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络；再利用事先已经分割出肝脏肿瘤的CT图像所构建的训练样本集对基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络进行深度学习训练，得到训练好的基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络；后将当前需要进行肝脏肿瘤分割的CT图像送到训练好的基于UNet的多分支肝脏肿瘤分割网络中，得到已分割出肝脏肿瘤的CT图像。通过加强分割网络特征图的感受野以及充分利用通道与空间结构信息，可以更好地捕获像素级细节和空间信息，从而提高网络对医学图像的分割性能。与现有的方法不同，本发明所提出的网络架构在捕获局部边缘的精细细节的同时，还能捕获全局多尺度信息，从而确保空间一致性。
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公开(公告)号：CN114978705B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202210571296.7
申请日：2022-05-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种面向SDN指纹攻击的防御方法，通过对第一个数据包的后续少量的数据包进行延时处理，且延时值动态设置为第一个数据包的处理时延，使得第一个数据包的后续少量数据包的往返时延RTT值近似等于第一个数据包的往返时延RTT值，最大限度保证整个网络的服务质量的同时达到迷惑攻击者的效果，同时计算固定周期内W个数据包的匹配字段的信息熵增益，对超过设定阈值的下一个周期内的前几个数据包进行限速处理，以缓解攻击者的指纹扫描攻击，同时记录异常日志便于管理员及时查看处理。
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