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公开(公告)号：CN105445344A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201511021710.3
申请日：2015-12-30
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G01N27/26
CPC分类号： G01N27/26
摘要： 本发明公开了一种水环境重金属检测系统的温度补偿方法，将采集的极化电流和极化电位通过差分滤波进行平滑处理后，建立拟合回归方程逆模型，通过求偏差、偏差平方以及偏导，获取温度补偿模型，并结合相对误差度量因子REF进行判断，在不符合标准时，自动增加拟合次数重新拟合，以构建出精确度更高的高次多元回归逆模型，该温度补偿模型应用于水环境重金属检测，能提高其检测精度。
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公开(公告)号：CN103578256A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310537367.2
申请日：2013-11-04
申请人： 桂林电子科技大学
CPC分类号： Y02A20/16 , Y02A20/206
摘要： 本发明为一种区域水环境重金属监测系统及运行方法，本系统包括监测管理系统和经GPRS与之相联的多个监测终端。监测管理系统中心处理器连接数据收发、数据分析处理和数据库管理模块，还连接显示器/用户终端，数据收发模块连接存储各监测终端的GPS、GIS以及相关重金属浓度的数据库。各监测终端的主控模块包括嵌入式处理器及时钟和GPRS子模块，检测模块包括温度传感器和重金属电化学传感器阵列。运行方法为监测终端所测水环境的温度和重金属浓度发送到监测管理系统存储并显示。数据分析处理模块将其与标准值和历史数据对比，当为污染水质或某种重金属浓度突升跳级则报警。本发明实时采样分析，动态监测，及时发现水体污染。组网简单、易扩展。
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公开(公告)号：CN114281865A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111589757.5
申请日：2021-12-23
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/26 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及学习技术领域，具体涉及一种基于CNN和LSTM的深度学习数据挖掘方法，包括如下步骤，依次登记入职者的基本信息，得到本地原始数据包；将本地原始数据包数据进行预处理，建立本地字符信息库；建立以大数据为基础的CNN‑LSTM的算法模型；对CNN‑LSTM算法模型机芯训练，并进行测试；采用测试完成的CNN‑LSTM算法模型进行数据挖掘，得到数据反馈，提高了数据挖掘的准确性和便捷性，能够更便捷地获取学习信息，进一步完善方法系统，促进学习效果。
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公开(公告)号：CN107421537B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201710827423.4
申请日：2017-09-14
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于惯性传感器刚体网格的物体运动姿态感知方法和系统，将传感器刚体网格定位技术、自适应权重分配技术和多惯性传感器信息融合技术相结合，使用多个惯性传感器节点构成的对等式传感器网格网络，将多个传感器节点姿态感应数据进行分析融合，通过刚体网格位置误差校正和网格节点数据动态误差校正，从而计算出网格系统所附着的物体的完整运动姿态。本发明可提高惯性传感器的运动参数感知精度，实现运动物体的实时运动轨迹、运动姿态的精确感知追踪。其中关键的的步骤包括刚体网格位置误差校正和网格节点数据动态误差校正。
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公开(公告)号：CN110826529A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911151161.X
申请日：2019-11-21
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的海面船只检测方法，包括如下步骤：S1、利用无人机拍摄海面船只图像数据；S2、完成所述图像数据的预处理，构成训练数据集；S3、用coco数据集预训练inception v4深度神经网络，然后用所述训练数据集训练该模型，微调深度神经网络中的各项参数，获得ssd_inception_v4_coco模型；S4、利用无人机拍摄海面船只视频数据，调用视频取帧脚本，每隔一定帧数获取一张图像，得检测数据集；S5、利用步骤S3所得的ssd_inception_v4_coco模型对所得的检测数据集进行检测，输出检测结果。本发明可实现海上船只的实时识别，且识别精确度高。
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公开(公告)号：CN107421537A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710827423.4
申请日：2017-09-14
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于惯性传感器刚体网格的物体运动姿态感知方法和系统，将传感器刚体网格定位技术、自适应权重分配技术和多惯性传感器信息融合技术相结合，使用多个惯性传感器节点构成的对等式传感器网格网络，将多个传感器节点姿态感应数据进行分析融合，通过刚体网格位置误差校正和网格节点数据动态误差校正，从而计算出网格系统所附着的物体的完整运动姿态。本发明可提高惯性传感器的运动参数感知精度，实现运动物体的实时运动轨迹、运动姿态的精确感知追踪。其中关键的步骤包括刚体网格位置误差校正和网格节点数据动态误差校正。
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公开(公告)号：CN103578256B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310537367.2
申请日：2013-11-04
申请人： 桂林电子科技大学
CPC分类号： Y02A20/16 , Y02A20/206
摘要： 本发明为一种区域水环境重金属监测系统及运行方法，本系统包括监测管理系统和经GPRS与之相联的多个监测终端。监测管理系统中心处理器连接数据收发、数据分析处理和数据库管理模块，还连接显示器/用户终端，数据收发模块连接存储各监测终端的GPS、GIS以及相关重金属浓度的数据库。各监测终端的主控模块包括嵌入式处理器及时钟和GPRS子模块，检测模块包括温度传感器和重金属电化学传感器阵列。运行方法为监测终端所测水环境的温度和重金属浓度发送到监测管理系统存储并显示。数据分析处理模块将其与标准值和历史数据对比，当为污染水质或某种重金属浓度突升跳级则报警。本发明实时采样分析，动态监测，及时发现水体污染。组网简单、易扩展。
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公开(公告)号：CN203630938U
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201320688736.3
申请日：2013-11-04
申请人： 桂林电子科技大学
CPC分类号： Y02A20/206
摘要： 本实用新型为一种区域水环境重金属监测系统，本系统包括监测管理系统和经GPRS与之相联的多个监测终端。监测管理系统中心处理器连接数据收发、数据分析处理和数据库管理模块，还连接显示器/用户终端，数据收发模块连接存储各监测终端的GPS、GIS以及相关重金属浓度的数据库。各监测终端的主控模块包括嵌入式处理器及时钟和GPRS子模块，检测模块包括温度传感器和重金属电化学传感器阵列。运行时监测终端所测水环境的温度和重金属浓度发送到监测管理系统存储并显示。数据分析处理模块将其与标准值和历史数据对比，当为污染水质或某种重金属浓度突升则报警。本实用新型实时采样分析，动态监测，及时发现水体污染。组网简单、易扩展。
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公开(公告)号：CN206558031U
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201621389130.X
申请日：2016-12-16
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G09B9/00
摘要： 本实用新型公开一种模块化的物联网综合实验实训平台，由至少1个Zigbee组件、至少1个WiFi组件和总控组件组成。每个Zigbee组件的Zigbee传感模块的输出端与Zigbee模块连接，Zigbee执行机构的输入端与Zigbee模块连接。每个WiFi组件的WiFi传感模块的输出端与WiFi核心板连接，WiFi执行机构的输入端与WiFi核心板连接。WiFi核心板与WiFi模块相连。总控组件的总控Zigbee模块、总控WiFi模块、以太网通信模块和移动通信模块均与总控核心板相连。总控Zigbee模块连接Zigbee组件的Zigbee模块，总控WiFi模块连接WiFi组件的WiFi模块。本实用新型主要用于物联网工程专业的教学与训练，成本低廉，采用模块化方式，可根据需要选择相关模块完成实验内容。
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