公开(公告)号：CN118692075A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410869281.8

申请日：2024-07-01

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  南宁桂电电子科技研究院有限公司

Inventor： 伍锡如 ,  杨泽新 ,  张雨秋 ,  柳标

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于YOLOv8的百香果成熟度检测方法，具体涉及农业果蔬检测技术领域。目的是优化百香果生长期阶段的检测方式，提高百香果生长期阶段图像识别的准确性和鲁棒性。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：收集百香果生长期阶段图像，建立百香果生长期阶段图像数据集；步骤二：对百香果生长期阶段图像进行预处理，标定百香果生长期各阶段图像并建立训练集和测试集；步骤三：构建训练使用的深度学习网络模型，搭载YOLOv8框架；步骤四：设定模型训练参数，图像处理参数，分类识别检测参数等；步骤五：使用调整好的百香果生长期各阶段目标检测识别模型对百香果生长期各阶段图像训练集进行训练；步骤六：使用测试集测试训练后的模型，训练结果合理输出模型。本发明适用于智慧农业果蔬系统。

公开(公告)号：CN116819963A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310721226.X

申请日：2023-06-19

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张斌磊 ,  伍锡如 ,  张雨秋 ,  王浩轩

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明属于新一代信息技术领域，公开了一种受双切换的T‑S模糊有限时间离散神经网络H∞同步控制方法。该方法包括以下步骤：步骤S1：基于耦合神经网络，构建混合时变时滞的T‑S模糊有限时间离散神经网络系统模型和与其相对应的全局TS模糊模型；步骤S2：构建混合时变时滞的惯性神经网络目标节点的模型；步骤S3：根据所述驱动系统和响应系统,以及步骤S1和S2，设定的同步误差,建立同步误差系；步骤S4：根据步骤S3建立的同步误差，设计事件触发同步控制器，将所述同步控制器作用于所述目标节点系统，步骤S5：将事件触发同步控制器作用于所述神经网络系统，使得所述系统H∞同步于所述驱动系统。本发明考虑混合时变时滞问题，需构造复杂的李雅普诺夫函数，为混合时变时滞的惯性神经网络实现H∞同步提供了一种新的控制方法。

公开(公告)号：CN116700004A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310793738.7

申请日：2023-06-30

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 伍锡如 ,  张斌磊 ,  王浩轩 ,  张雨秋

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明属于新一代信息技术领域，公开了一种T‑S模糊分段齐次Markov跳变离散复杂网络的有限时间安全同步控制方法。该方法包括以下步骤：步骤S1：基于离散复杂网络，构建分段齐次Markov跳变离散复杂网络系统模型和与其相对应的全局TS模糊模型；步骤S2：构建复杂网络目标节点的模型；步骤S3：根据所述步骤S1和S2，设定的同步误差,建立同步误差系；步骤S4：根据步骤S3建立的同步误差，设计混合攻击下的非脆弱模糊控制器，作用于所述目标节点系统，步骤S5：将混合攻击下的非脆弱模糊控制器作用于所述复杂网络系统，使得所述系统有限时间同步于所述系统。本发明考虑混合攻击问题，为T‑S模糊分段齐次Markov跳变离散复杂网络实现有限时间同步提供了一种新的控制方法。

公开(公告)号：CN118692076A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410869402.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  南宁桂电电子科技研究院有限公司

Inventor： 伍锡如 ,  杨泽新 ,  张雨秋 ,  刘昊鹏

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于YOLOv8的百香果数据集优化与检测方法，具体涉及农业果蔬检测技术领域。目的是优化百香果的检测方式，提高百香果图像识别的准确性和鲁棒性。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：收集和整理百香果图像数据集，对图像进行预处理，进行尺寸调整、归一化；步骤二：建立百香果图像数据集，将收集好的百香果图像进行标签标注；步骤三：使用YOLOv8深度学习模型，在标注好的百香果图像数据集上进行训练，训练得到百香果检测模型；步骤四：添加Augment模块，对训练数据进行数据增强，对图像进行随机裁剪、翻转、颜色抖动；步骤五：使用改进后的百香果检测模型，对待检测的百香果图像进行识别，输出识别结果。本发明适用于智慧农业果蔬系统。

公开(公告)号：CN118363337A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410487948.8

申请日：2024-04-23

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 伍锡如 ,  张雨秋 ,  张畑畑

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明公开了一种可恢复攻击下非线性领导跟随多智能体系统的动态事件触发一致性控制方法，包括对具有领导者的非线性多智能体系统进行建模，基于智能体的状态信息设计其控制协议，获取多智能体系统的误差闭环控制系统；在不安全的通信环境下，系统的拓扑结构并不固定，发生攻击时智能体可自主放弃通信，构建可恢复网络攻击模型，通过引入一个辅助变量设计估计器和分布式动态事件触发协同设计方案，可根据相邻智能体的状态更新进行动态调整为；构造Lyapunov函数，给出多智能体系统实现动态事件触发一致性的充分条件并进行稳定性证明和仿真实例验证。本发明有效避免了跟随者智能体之间的连续信息交换，有效延长了触发时刻的间隔，排除了Zeno行为，减少了通信资源浪费。

公开(公告)号：CN118736565A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410869578.4

申请日：2024-07-01

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  南宁桂电电子科技研究院有限公司

Inventor： 伍锡如 ,  杨泽新 ,  张雨秋

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于YOLOv8的水果检测策略优化方法，具体涉及农业果蔬检测技术领域。目的是优化水果的检测方式，提高水果图像识别的准确性和鲁棒性。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：收集水果图像，建立水果图像数据集；步骤二：对水果图像进行预处理，标定水果图像并建立训练集和测试集；步骤三：搭建YOLOv8模型框架；步骤四：替换原有模型的检测策略，使用WISEIOU训练策略；步骤五：使用改进后的水果检测模型对水果训练集进行训练；步骤六：使用测试集测试训练后的模型，并输出模型。本发明适用于智慧农业果蔬系统。

公开(公告)号：CN117008470A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310721208.1

申请日：2023-06-19

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 伍锡如 ,  王浩轩 ,  伍日立 ,  张斌磊 ,  张雨秋

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种切换拓扑下的多智能体系统事件触发一致性控制方法，包括基于T‑S模糊模型对非线性多智能体系统建模，让状态空间中的连续时间半马尔科夫过程{r(t),t≥0}的状态转移概率满足设定条件，基于离散采样数据及事件触发策略设计事件触发条件及切换拓扑下的一致性控制协议，构造Lyapunov‑Krasovskii泛函，给出切换拓扑下多智能体系统实现事件触发一致性的充分条件，基于所述充分条件，利用求解线性矩阵不等式获取各增益参数，并通过所述一致性控制协议调节，使所述多智能体系统模型中所有智能体的状态一致，基于采样机制和事件触发策略，实现了切换拓扑下非线性多智能体系统的一致性，节约了计算成本和通信资源，排除了Zeno行为。