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[发明专利]基于深度学习和隐私保护的视频人体动作识别系统与方法-CN202310891520.5在审
发明人：汪华登;康宁;刘瑞涛;蓝如师;罗笑南;涂珺羿 -专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和隐私保护的视频人体动作识别系统与方法，所述系统包括依次连接的视频图像处理模块、人体检测模块、人体骨骼关键点提取模块、基于骨骼关键点的动作识别模块和输出模块，所述方法为从监控视频数据中提取关键帧图片并进行预处理、得到人体区域子图、提取模型得到人物动作信息、对连续累计的人物动作信息进行编码融合并进行动作预测、将动作预测结果进行输出，并对人体进行隐私处理。这种系统成本低、组网方便、便于应用和推广，这种方法在识别行人动作的同时能隐私、能够同时完成人体检测、动作识别、隐私保护这三个任务。
基于深度学习隐私保护视频人体动作识别系统方法

[发明专利]一种基于轻量级目标检测器的昏暗目标检测方法-CN202310434545.2在审
发明人： 罗笑南;罗绪泽 -专利权人：桂林电子科技大学;桂林慧谷人工智能产业技术研究院
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于轻量级目标检测器的昏暗目标检测方法，用来提高昏暗环境下目标检测系统的性能。首先，采用Gaussianprocess和Moblienet模型来对图片进行数据增强。使用改进的EfficientDet算法来进行目标检测，舍弃了EfficientDet原本使用的基于固定Anchor的方法，而采用Anchor‑Free方法来进行特征框的选择。为了进一步提高算法的性能，对骨干网络EfficientNet进行了调整，采用动态simota来匹配样本数，以提高模型的收敛速度。由于Centernet模型每次训练的监督信息较少，训练代数会增多，为了提高模型的收敛速度，增加了更多的监督信息来训练模型。最后，沿用了Yolov3上的Mosaic数据增强方法，使检测器能够更好的检测昏暗环境下的目标。通过这些关键技术的应用设计出昏暗环境下的目标检测系统，提高了算法的准确率和稳定性。
一种基于轻量级目标检测器昏暗检测方法

[发明专利]基于深度学习的工业物联网入侵检测方法及装置-CN202310735877.4在审
发明人： 罗笑南;郑奇枫 -专利权人：桂林电子科技大学;桂林慧光空间科技有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的工业物联网入侵检测方法及装置。方法包括：网络流量数据的预处理以降低数据维度便于处理；构造基于深度自编码器和深度前馈网络的深度学习模型；网络训练，流量特征提取及分类；将学习到的权重保存至模型中用于分类器；使用训练好的模型检测网络流量内的异常行为。解决了工业物联网环境下网络攻击难以被传统方式探知的问题，保护了关键基础设施免于网络恶意攻击。
基于深度学习工业联网入侵检测方法装置

[发明专利]一种基于元宇宙的数字虚拟人社会系统及方法-CN202310731683.7在审
发明人：赵旭;杨莎莎;王晓庆;刘志涛;袁天然;罗笑南 -专利权人：联想新视界（南昌）人工智能工研院有限公司;桂林电子科技大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元宇宙的数字虚拟人社会系统及方法，该系统包括：虚拟原生人主控中心、虚拟人终端、虚拟原生人终端，所述虚拟原生人终端模块包括交互模块、数据存储模块、智能决策模块、模型建模模块，可实现虚拟原生人的自主决策功能，与虚拟人和原生人的交互社交功能，将数据传输至主控中心以及保存数据等功能；所述虚拟人终端包括物联网模块、数据分析模块、模型建模模块，可实现以人类外形在元宇宙中生成虚拟形象，并且与虚拟原生人进行交互社交，并上传数据至主控中心等功能；所述虚拟原生人主控中心包括数据存储模块、社会模拟模块，可实现将所获得的数据进行存储分析，对虚拟原生人下达决策指令，使虚拟原生人模拟现实社会行动等功能。
一种基于宇宙数字虚拟社会系统方法

[发明专利]基于嵌入式及3D模型的激光测距智能投影调节系统及方法-CN202310731820.7在审
发明人：赵旭;杨莎莎;王晓庆;王中生;罗笑南;袁天然 -专利权人：联想新视界（南昌）人工智能工研院有限公司;桂林电子科技大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G03B21/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于嵌入式及3D模型的激光测距智能投影调节系统及方法，应用于智能投影技术领域。包括以下步骤：激光测距确定投影平面数据；根据投影平面数据建立投影平面与投影仪空间3D模型；计算投影仪与投影平面的倾角、偏移量、中心距离，并由此结合用户偏好数据库进一步计算投影效果最优化的镜头参数调节方案；嵌入式执行机构根据方案自动执行调整，并根据用户后续调整数据更新用户偏好数据库。本发明提供的方法是根据投影设备与投影平面的位置，实现对投影画面的自动调节，这种调节是基于测量数据精密计算的，因而可以极大程度上实现投影效果的最优化，并解决了投影仪需人工调节投影画面繁琐操作的问题。
基于嵌入式模型激光测距智能投影调节系统方法

[发明专利]一种由信息量引导的强相关性无监督跨模态检索方法-CN202310657100.0在审
发明人：蓝如师;戴六连;李芳;杨睿;罗笑南 -专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明涉及跨模态检索技术领域，具体涉及一种由信息量引导的强相关性无监督跨模态检索方法，通过以下步骤实现：首先提取图像局部特征和全局特征，以及文本特征；对图像局部特征和全局特征进行增强；再对增强后的局部特征进行正则化处理；然后使用图像特征融合网络对图像全局特征和局部特征进行正交融合；接着使用多模态融合网络对图像特征和文本特征根据不同模态特征信息量转换比例原则进行融合；最后将不同模态特征映射成哈希码，利用汉明距离进行相似性排序，从而得出检索结果。本发明侧重于对数据特征的增强和融合，能获取更多的语义信息，提高了检索效率。
一种信息量引导相关性监督跨模态检索方法

[发明专利]一种基于语义关系的多尺度无锚框目标检测方法-CN202310653375.7在审
发明人：蓝如师;李航;杨睿;罗笑南 -专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种基于语义关系的多尺度无锚框目标检测方法，包括以下步骤：首先进行原始图片目标特征提取，再目标间语义关系构建，最后通过目标分类、中心度计算和位置回归，输出检测结果；本发明不同于现有方法由于锚框数量大而需要大量的计算资源，摒弃了传统anchor‑based方法需要预先根据目标尺寸设计各种超参数的复杂过程，减轻了计算资源的开销，更加易于算法模型的落地，且训练时间更短。进一步的，由于关系模块的引入，借鉴了自注意力机制，提高了小目标乃至是受遮挡物体的检测精度，一定程度上提高了方法的泛化能力。
一种基于语义关系尺度无锚框目标检测方法

[发明专利]一种用于图像处理的神经网络的无监督预训练方法-CN202310656829.6在审
发明人：蓝如师;陈颖贤;罗笑南;杨睿 -专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06N3/088 文献下载
摘要：本发明涉及神经网络无监督学习技术领域，具体涉及一种用于图像处理的神经网络的无监督预训练方法，包括如下步骤：首先将图像分成图像块，再进行掩膜操作，接着计算感知损失，计算对比损失与重建损失，最后利用损失进行训练。训练完毕以后，使用训练后的模型对输入图像处理，获得类别特征向量和重建的图像向量。本发明通过使用感知损失能够衡量掩膜操作对于神经网络的影响，同时使用对比损失使其特征更加明显，最后通过重建损失令网络学习如何将图像抽象为特征同时减少抽象过程中信息的丢失，提高了神经网络对于图像的特征提取能力。
一种用于图像处理神经网络监督训练方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv8的车辆跟踪与车牌识别联合检测方法-CN202310655750.1在审
发明人：蓝如师;魏陈浩;杨睿;罗笑南 -专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及小目标检测与多目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于改进YOLOv8的车辆跟踪与车牌识别联合检测方法，将车辆检测跟踪与车牌识别融合在一个统一的系统中，通过以下步骤实现联合检测，首先采用改进YOLOv8算法对车辆与车牌进行检测，再使用基于匈牙利算法的BOT‑SORT跟踪算法进行车辆目标跟踪，同时使用LPRNet进行车牌识别，通过使用了可变形卷积操作代替标准卷积，可根据图像改变感受野大小，同时添加了MHSA注意力网络，在保证轻量化的同时，大大提升了物体检测精度，同时本发明将车辆多目标跟踪和车牌识别集成在一个系统中，使用方便，容易部署在边缘设备中。
一种基于改进 yolov8 车辆跟踪车牌识别联合检测方法

[发明专利]一种基于改进Faster R-CNN算法的小目标检测方法-CN202310731009.9在审
发明人：李芳;罗均;罗笑南 -专利权人：桂林电子科技大学;桂林慧光空间科技有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进Faster RCNN算法的小目标检测方法，首先采用多尺度辅助特征网络从下采样图像中提取出包含空间信息和细节信息的浅层特征，采用Resnet50和FPN结合作为骨干特征提取网络提取骨干特征；然后使用融合模块将骨干特征和浅层特征融合成一个新的特征图，以此保证特征图中保留有空间信息和小目标信息。最后将特征图输入到分类和回归网络中，通过RPN提取候选框特征图，选用ROI Align代替ROI Pooling提取感兴趣特征图，并对感兴趣候选框进行目标分类和定位。
一种基于改进 faster cnn 算法目标检测方法

[发明专利]基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统及其方法-CN202211270906.6有效
发明人：钟艳如;邓国力;唐哲敏;李芳;李一媛;罗笑南 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统，包括依次电连接的电力数据采集模块、实时计算模块、电力交易数据库、智能评分模块、智能推荐模块以及显示模块。同时也公开了一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐方法，采用上述一种基于电力用户实时标签的交易双向推荐系统及其方法，通过智能评分模块给发电企业和售电公司评分，并通过智能推荐模块将评分最高的前五名发电企业和售电公司推荐给无合同电力用户，并通过显示模块显示给无合同电力用户，从而实现了无合同电力用户能够快速找到最优的售电主体。
基于电力用户实时标签交易双向推荐系统及其方法

[发明专利]一种基于深度学习的碳排放监测设备超标信息推送方法-CN202310692637.0在审
发明人：姚继承;罗笑南;易苏阳 -专利权人：桂林电子科技大学;桂林慧光空间科技有限公司;南宁桂电电子科技研究院有限公司
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q30/018 文献下载
摘要：本发明涉及碳排放监测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的碳排放监测设备超标信息推送方法。通过实时监测碳排放数据，并与设定的超标阈值进行比较，本方法能够及时发现碳排放超标情况，并通过推送方式通知相关人员，以便采取相应措施进行处理。本发明对设备进行实时监控并利用云平台的硬件资源与强大的算力进行实时分析，不仅大大提高了工作协同效率，也能够在设备监测到碳排放超标后短时间内及时处理。
一种基于深度学习排放监测设备超标信息推送方法

[发明专利]一种基于Ceph大数据的生产环境无人机监控系统-CN202310730288.7在审
发明人：赵旭;杨莎莎;王晓庆;陈伟达;袁天然;罗笑南 -专利权人：联想新视界（南昌）人工智能工研院有限公司;桂林电子科技大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Ceph大数据的生产环境无人机监控系统，涉及大数据监控技术领域和无人机领域，是两个领域的有机结合，所述无人机监控系统包括以下模块：大数据监控中心，所述监控中心负责数据处理、交换，数据传递，并根据处理的数据进行学习，自主地向无人机发送指令；其中包括数据处理主机、数据存储主机、冗余主机、以及用于连接各设备的路由器。节点工作站，所述工作站为无人机和监控中心建立通信，无人机通过zigbee协议与工作站通信，工作站将收集到数据上传导监控中心，同时也作为无人机的充电站。无人机系统，所述无人机包括：中央控制单元、通讯模块、用于获取监测信息的摄像头、用于扫描的激光模块、报警模块、定位模块、声音采集模块、模块化转接模块、无人机投影模块；中央控制单元能够存储少量的数据以及做少量的数据处理；模块化转接模块用于转接其他高级模块，实现模块化设计；投影模块用于无人机通话。
一种基于 ceph 数据生产环境无人机监控系统

[发明专利]基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法-CN202211265262.1有效
发明人：钟艳如;李清扬;唐哲敏;李芳;李一媛;罗笑南 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法，具体步骤如下：查询文本预处理；通过预处理后的查询文本数据训练实体抽取模型；通过预处理后的查询文本数据和实体抽取模型训练实体预测模型；电力设备查询，将预处理后的查询文本依次输入到实体抽取模型和实体预测模型中，得到电力知识图谱。采用上述一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法，采用实体预训练模型结合提示学习的方法，对查询文本进行抽取，并匹配与之相关的电力设备，利用提示学习的优势将相关设备实体特征嵌入引入到查询中，提高查询准确率，同时通过相关设备实体特征对查询匹配做解释，帮助查询人员更全面的了解电力设备。
基于训练模型提示学习可解释电力设备查询方法

[发明专利]一种基于软件的通用虚拟水下机器人训练平台实现方法-CN202310409756.0在审
发明人： 罗笑南;罗洪泰;袁天然 -专利权人：桂林电子科技大学;桂林慧光空间科技有限公司
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于软件的通用虚拟水下机器人训练平台实现方法。包括云服务资源管理模块，训练仿真模块两大部分。云服务资源管理模块包括预设资源和用户自定义上传资源，其功能即更新虚拟水下任务场景任务和不同水下机器人，记录用户水下机器人运动状态和实时操作记录，保存预设资源和用户上传资源，以供用户预览和下载。训练仿真模块主要提供不同水下机器人并实现对水下环境进行模拟仿真，和水下机器人的运动仿真，并通过UI界面提供给用户自定义改变水底场景和部分已有资源，并通过降低渲染所需性能来适配各种设备。
一种基于软件通用虚拟水下机器人训练平台实现方法

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