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公开(公告)号：CN119763072A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411830268.8
申请日：2024-12-12
Inventor： 赵红专 , 潘佳雯 , 毛建宇 , 田芮珏 , 汪懿晨 , 崔欣 , 卢忠庆 , 戴逸桢 , 陈炳炘 , 王涛 , 周旦 , 徐奇 , 彭光含 , 章一才 , 张若杰 , 王海舰 , 徐智 , 钟思 , 何水龙 , 李晓欢 , 景晖 , 魏金占 , 张余明
Abstract: 本发明公开了车联网环境下基于多传感器融合的自动驾驶目标检测系统及优化方法，属于自动驾驶技术领域，包括视觉相机目标检测模块、激光雷达目标检测模块、目标追踪模块、激光雷达视觉相机联合标定模块、激光点云投影至图像模块及激光雷达信息和视觉信息融合模块。本发明采用上述的车联网环境下基于多传感器融合的自动驾驶目标检测系统及优化方法，增强了关键特征的提取能力，提高了视觉检测对目标车辆的收敛速度和定位精度，保证模型轻量化需求，避免了检测结果丢失和误检。
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公开(公告)号：CN119672949A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411800764.9
申请日：2024-12-09
Inventor： 赵红专 , 张培成 , 唐一杰 , 汪懿晨 , 田芮珏 , 崔欣 , 戴逸桢 , 陈炳炘 , 卢忠庆 , 王涛 , 周旦 , 徐奇 , 彭光含 , 章一才 , 张若杰 , 王海舰 , 徐智 , 钟思 , 何水龙 , 李晓欢 , 景晖 , 魏金占 , 张余明
Abstract: 本发明公开了一种车联网环境下考虑前车侧向偏移效应的车辆跟驰模型及加速度优化方法，属于智慧交通领域，包括：在全速度差跟驰模型的基础上，引入后视效应、前车侧向偏移效应和多前车速度信息，建立车联网环境下考虑前车侧向偏移效应的跟驰模型；对跟驰模型进行线性稳定性分析和非线性分析，得到中性稳定性条件和共存条件；仿真验证能够刻画车联网环境下考虑侧向偏移的跟驰行为，揭示了网联车辆在交通系统中的运行机理。此外，基于跟驰车行车安全性识别和运动状态同步性识别条件，判断是否引入行车安全增益因子和运动同步增益因子更新跟驰模型，优化跟驰车辆下一时刻的加速度，让跟驰车辆在道路上更安全和高效的跟驰行驶。
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公开(公告)号：CN119418516A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411285134.2
申请日：2024-09-13
Inventor： 赵红专 , 唐一杰 , 汪懿晨 , 毛建宇 , 田芮珏 , 魏金占 , 王涛 , 李文勇 , 周旦 , 陈文武 , 徐奇 , 章一才 , 王海舰 , 何水龙 , 付文涛 , 张若杰 , 钟思 , 徐智 , 李润润 , 张余明
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种改进安全势场的智能网联汽车跟驰优化与协同换道方法，包括：车辆获取目标车道信息和本车道信息，实现车流安全跟驰控制；车辆首先产生换道的意图，车辆计算并识别所有可能的换道间隙与评估换道所需的安全间隙并判断是否存在安全的换道间隙，若存在，则在安全间隙中选择最优的换道间隙，车辆开始执行换道操作；若不存在，则计算可选换道间隙的前置换道协同车辆数量，选择需要最少协同加速车辆数m的换道间隙，建立基于交通流实际情况的m阀值条件；本发明强调安全和协同，基于传统安全势场理论，提出了一种新的改进安全势场换道模型，改进了传统换道控制方式，进一步实现安全、高效的跟驰与车道变换。
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公开(公告)号：CN116612319A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310478058.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/58 , G06V10/77
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于高斯流形的高光谱图像分类方法，具体通过高斯流形所导出的黎曼度量，即切空间内积，样本数据得以在流形切空间进行图嵌入和度量学习，较大程度地保留了数据的几何特征；此外利用样本间的重构系数来建立图权重以降低噪声和误差的干扰，同时利用非负重构系数图理论来避免负的图权重出现；最后使用度量学习的目标函数，在低维空间中使得类内距离减小，类间距离增大，求得流形切空间的投影矩阵，实现高光谱图像的显式且非线性的降维，此时在低维空间中使用最近邻分类器即可获得较高的分类精度。本发明能够结合高光谱图像的空谱信息，并挖掘和保留高光谱图像蕴含的非线性特征，实现较高的分类精度。
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公开(公告)号：CN111079544B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201911150556.8
申请日：2019-11-21
Abstract: 本发明公开了一种基于加权联合最近邻的多任务稀疏表示检测方法，属于图像处理技术领域，一种基于加权联合最近邻的多任务稀疏表示检测方法，包括以下步骤：利用多任务学习技术，构建多任务稀疏表示模型，将所有任务上累积的总重构误差应用于检测目标，得到多任务稀疏表示的检测结果，利用加权联合最近邻方法进行计算，得到加权最近邻的检测结果，将加权最近邻的检测结果和多任务稀疏表示的检测结果相结合，得到最终的检测函数，可以实现通过光谱信息和邻域空间信息同时进行检测，利用多任务学习，联合多个相关的子稀疏表示，得到较好目标检测效果，并且加入了加权联合最近邻算法，提高了对空间信息的利用，使目标检测效果得到了进一步提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114758141A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210362514.6
申请日：2022-04-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种协同学习的带噪声标签图像分类方法，在保留了Co‑teaching方法协同训练的基础上，进行了两点改进，首先抛弃了交叉训练的方式，采取单向的数据交换方式，其次修改了数据接收方网络的损失函数，数据接收方和数据提供方的损失函数不同，结合对称交叉熵损失函数和标签平滑正则化，本发明通过单向数据交换对的小损失训练抑制了噪声标签对图像分类的影响，并通过对称交叉熵损失函数提高鲁棒性以及标签平滑正则化防止过拟合。
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公开(公告)号：CN109034080B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810866120.8
申请日：2018-08-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，本发明所涉及的域自适应方法也属于迁移学习领域的一个重要分支，公开了一种多源域自适应人脸识别的方法。提出通过学习多个源域和单个目标域的公共子空间的方法，应用于人脸识别问题。解决了对于源域和目标域不同分布的数据，且目标域数据没有或者具有少量的标签，人脸识别问题在源域上学习的分类器在目标域上做识别效果差的问题。方法通过学习多个源域和单目标域的样本，得到一个公共的子空间，在公共子空间中通过将源域转化为目标域的线性表示数据，并将目标化的源域数据投到高维空间中，使其在高维空间中构造线性最优超平面，并学习到一个核分类器，再对测试样本进行识别分类，获得了有益的效果。
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公开(公告)号：CN108920544A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810609066.9
申请日：2018-06-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的个性化职位推荐方法，包括：获取求职招聘领域数据，获取求职者的简历信息，对求职招聘领域数据进行规范化处理；之后进行知识抽取，融合，形成结构化的求职招聘领域知识；将获取的结构化的求职招聘领域知识存入图数据库，构建求职招聘领域知识图谱；构建基于知识图谱的个性化职位推荐模型；读取求职者的简历信息，基于上述知识图谱对简历信息中某些属性进行映射；基于上述知识图谱，根据上述职位推荐模型对职位按行业类别进行过滤，形成待推荐职位列表；针对待推荐职位列表，对简历信息和职位信息中的相应属性进行量化；计算简历信息和职位信息的相似度，筛选出与求职者简历相似度最高的前N个职位生成职位推荐列表，并推荐给求职者。
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公开(公告)号：CN119741287A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411919921.8
申请日：2024-12-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T3/02 , G06N3/0464 , G06V10/40 , G06T7/33 , G06T3/4038 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于变化检测技术领域，公开了一种基于特征配准和光流对齐的图像目标级变化检测方法，包括：获取图像训练数据，对数据进行预处理；构建基于特征配准和光流对齐的图像目标级变化检测网络模型；对所诉变化检测模型进行训练；将不同时相的图像输入到所述训练好的变化检测模型中，以获取最终的变化检测结果。实验表明，本发明在视角差异场景中具有目标级变化检测的能力。
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公开(公告)号：CN117270604A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311406331.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请公开了基于模型预测控制的等离子焚烧炉温度控制系统及方法，系统包括：模型预测控制模块、色谱测温仪和等离子炬；所述模型预测控制模块用于构建预测模型，并基于所述预测模型得到等离子焚烧炉膛温度的控制输出量；所述色谱测温仪用于测量等离子焚烧炉膛的温度值，并将所述温度值回传至所述模型预测控制模块中；所述模型预测控制模块还用于基于所述温度值对所述控制输出量进行修正，得到等离子焚烧炉膛温度的下一时刻预测输出；所述等离子炬基于所述控制输出量控制开度，完成温度控制。本申请可以保证等离子焚烧炉燃烧时炉膛温度处于一个稳定的状态，有效抑制有害烟气的产生，实现节能减排，具有很高的实用性。
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