-
公开(公告)号：CN116400578A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310394533.1
申请日：2023-04-13
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G04G7/00 , G04G5/00 , G04R20/02 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及恒温晶振守时算法、时间同步技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络的恒温晶振守时系统及方法，包括GPS接收机、恒温晶振、时间间隔测量模块、处理器、算法处理模块、分频模块、D/A模块、温度传感器、液晶显示模块和串口通信模块，GPS接收机输出1PPS信号；恒温晶振作为系统外部输入时钟，将10MHz晶振频率输入给处理器；时间间隔测量模块测量本地秒脉冲信号与1PPS信号的相位差；处理器生成本地秒脉冲信号，并通过相位差对恒温晶振驯服，得到标准10MHz晶振频率；温度传感器采集恒温晶振的周围环境温度；算法处理模块基于有效历史数据和周围环境温度，利用BP神经网络算法对恒温晶振的输出频率进行预测和补偿，得到标准10MHz晶振频率。
-
公开(公告)号：CN116318072A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310257423.0
申请日：2023-03-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及电子信息技术领域，具体涉及一种基于波形编码的数字信号延迟方法及系统；对待延迟的数字信号波形进行编码，得到波形编码；利用存储器对所述波形编码进行储存，得到储存编码；对读取模块和解码模块进行延迟时间控制，生成控制指令；待达到延迟时间后，所述编码模块基于所述控制指令读取所述储存编码，得到读出编码；所述解码模块基于编码规则对所述读出编码进行解码，输出延迟后的信号，该方法将直接对采样信号进行存储，改为首先对波形进行编码，再存储编码后的波形，从而减少了波形存储所需的存储容量，并且通过优选编码方案，能够实现存储容量不随延迟时间的增加而增加，从而在有限存储资源下能够实现长时间延迟处理。
-
公开(公告)号：CN114911231A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210411501.3
申请日：2022-04-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及多机器人编队技术领域，尤其涉及一种多机器人队形变换的D‑Leader控制方法，针对领航者‑跟随者算法对领航机器人依赖性强、信息反馈差等问题，引入动态领航者思想，主要思想是一个多机器人队形能够沿规划路径移动，同时在动态领航者的领导下，能够根据领航机器人的变化来调整队形，将多机器人队形灵活化，实现领航机器人动态调整的同时变换多机器人队形，并在过程中结合龙格库塔算法和质点模型与差分模型变换方法，实现队形变换时多机器人路径与位置的柔性调整，最终顺利到达目标点。
-
公开(公告)号：CN113191213A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110389794.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感影像新增建筑物检测方法，通过对获得的第二时相GF2影像其进行超像素分割，得到超像素对象；接着用该时相GF2影像构建建筑物数据集；将所述建筑物提取数据集输入多尺度约束编解码网络训练，获取第二时相建筑物二值图，所述多尺度约束编解码网络，采用双路径体系结构分别获取全局信息和局部信息，结合全局和局部信息可以更好的从复杂背景中区分建筑物以及细化建筑物的细节，同时以兼顾不同大小的建筑物，将获得的超像素对象与所述建筑物二值图结合获取第二时相建筑物目标对象；然后使用IRMAD算法获得像素级变化检测结果，基于建筑物目标对象和像素级变化检测结果进行空间位置叠加分析，实现新增建筑物检测。
-
公开(公告)号：CN119625926A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411421611.3
申请日：2024-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及自动监测预警技术领域，具体涉及一种基于多源融合的地灾监测预警系统及方法，系统包括数据采集模块、后台业务模块、地灾预警模块、预警发布模块、数据可视化模块，首先，数据采集模块用于获取GNSS位移数据、传感器数据和气象产品数据，并且将多种数据整合起来用于地灾监测与预警。其次，设计了可灵活替换预警算法模型的地灾预警模块，该模块利用历史监测数据进行模型的训练，训练生成的两个最优模型文件和两个最优参数文件用于实现快速建模并进行位移预测，若预测位移超出阈值，则将预测值和预警结果处理成固定的JSON格式并发送到RabbitMQ，等待预警发布模块消费数据。预警发布模块拼接通知内容并按照配置信息指定的方式发送至联系人。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117890934A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410073446.0
申请日：2024-01-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及卫星导航技术领域，具体涉及一种基于FPGA的GNSS信号ICAO模型实现方法，码片检测模块检测前码片和下一个码片的状态，并判断是否启动时间统计模块；时间统计模块将时间数据实时传递给数字畸变模块和畸变参数调整模块；数字畸变参数调整模块修正因频率控制字取整，造成的畸变误差；数字畸变模块基于时间数据对码片进行数字畸变处理，模拟畸变通过结合FPGA和幅频响应特性实现滤波器的设计，本发明实现各个导航系统的不同卫星的TMA畸变信号、TMB畸变信号和TMC畸变信号的模拟，增加监测和评估卫星信号算法的验证手段以及保证测试样本的多样，从而解决了GNSS信号模拟器难以复现复杂环境下的数字畸变、模拟畸变、混合畸变信号的问题。
-
公开(公告)号：CN117764024A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311811203.4
申请日：2023-12-26
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F30/396 , G06F30/398 , G06F30/3947 , G06F30/392
Abstract: 本发明提供一种基于H树的时钟树综合优化方法，该方法包括：1)根据时钟树结构确定时钟树根节点，再根据与根节点连接的单元的位置分布和基本单元的分布来确定H树的覆盖范围从而确定tap点的分布和数量；2)通过tap点范围和数量计算步长和起点并规划布线的方向顺序；3)使用setup文件管控整个布局布线流程，包括时钟树综合；4)H树缓冲器和tap点采用定制大驱动缓冲器降低延迟和电压降；5)删除与宏位置重合的tap点和0扇出的tap点；6)充分利用设计规则，去除H树T型交点处的缓冲器；7)通过翻转缓冲器方向减短布线距离；8)使用梯形过孔降低时钟延迟。应用该方法，有利于缩短H树时钟延迟，减轻H树功耗，减少出现电压降和电迁移问题。
-
公开(公告)号：CN117746145A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311781981.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/58 , G06V10/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及遥感图像处理与应用技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络与注意力机制的融合模型分类方法，提出一种用于高光谱图像分类的多分支特征融合以及注意力机制的分类模型，模型中的三维卷积操作能够利用不同尺度的卷积核和滤波器数量，从不同程度的光谱和空间维度中提取特征；并且采用多分支特征融合结构，对从不同分支提取的特征进行集成。通过使用连接函数将从各个分支中提取的特征连接起来，可以更全面地补充网络特征，同时加入了注意力机制模块，结合通道注意力和空间注意力，增强模型对关键特征的感知能力，提高模型的表达能力和泛化能力，提高模型的表达能力和泛化能力。
-
公开(公告)号：CN117372642A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311416054.1
申请日：2023-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于数字孪生的三维建模方法及可视化系统，包括一：获取园区倾斜摄影图像数据，导入建模软件中得到园区倾斜摄影实景三维模型；二：将步骤一所述的图像数据导入Arcgis中，绘制得到园区道路WGS84杆状物、面状物、线状物shapefile矢量数据；三：采用3dsmax构建整个园区三维虚拟模型，对模型进行材质贴图和V‑ray渲染后分别导出.fbx格式模型；四：将步骤二所述shapefile文件导入Thingjs数字孪生开发平台，得到园区对应的地理位置，导入.fbx格式模型调整到对应地理位置发布得到融合GIS数据后的三维场景url地址；五：园区模型可视化采用发布的url地址动态加载园区模型；六：采用数据驱动的方法进行园区车辆行驶轨迹跟踪监控,读取后端车辆位置数据实时虚实映射到可视化平台上。
-
公开(公告)号：CN116630666A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310723725.2
申请日：2023-06-19
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明提出一种应用于无人机图像匹配的SIFT‑KNN特征匹配方法，包括一：将图像均匀分割成m×n个相同的区域，将每个区域按逐行的顺序分别存储在集合{s1,s2,…,sm}中；二：构建尺度空间，输入图像通过二维高斯函数连续的对尺度进行参数变换，最终得到多尺度空间；三：采用Harris算子检测特征点,通过求解矩阵M特征值判断一个窗口是平面、边缘、角点；四：建立特征点KD树索引，将所有特征点分成两部分，直到每个叶子节点只包含一个像素值，顺着KD树计算出待匹配点的最佳匹配点对；五：判断图像1中的特征点对(f,f')，图像2中的匹配点对(f',f”)，匹配点f的像素值Ix，匹配点f”的像素值Iy，若Ix＝Iy，则(f,f')为初步正确的特征点对；六：采用渐近一致采样法在步骤五的基础上选取正确率相对要高的匹配点对。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
68
records
(took 0.052 seconds)
