根据国务院《实施〈中华人民共和国促进科技成果转化〉若干规定》（国发〔2016〕16号）和《桂林理工大学科技成果转化管理办法》(桂理工科〔2022〕7号)等相关文件的规定，经团队申请、科技成果转移转化中心审核同意，现对3项发明专利所有权，实施转让情况予以公示：

一、项目简介：

专利信息

（一）专利名称：一种大规模无线传感网多位置同时充电方法

专利号：ZL 202010184334.4

专利权人：桂林理工大学

发明人：神显豪,许航瑀,刘康勇,潘角,李家豪

专利类型：发明专利

法律状态：已授权

专利简介：本发明公开了一种大规模无线传感网多位置同时充电方法，涉及可充电传感网技术，其中的无线充电移动平台WCV与多充电器为分离结构，可以携带多个低成本、可拆卸充电器，每个充电器配备一个无线充电设备和一个便携式大容量电池。WCV可根据实际需要在多个充电停留位置处分别部署充电器。待被充电传感器能量恢复后，无线充电移动平台回到充电停留位置处将充电器回收并按照这种充电方式继续执行后续充电任务。本发明可以实现同时对多个传感器充电，一方面以成倍缩短了前方充电队列所花费的充电等待时间，另一方面也提升了无线充电移动平台的设备利用率。这种先部署，后回收模式也使得无线充电移动平台的移动充电策略选择更多样化。

（二） 专利名称：毫米波SAR人体安检图像违禁品检测方法及装置

专利号：ZL 202411685109.3

专利权人：桂林理工大学

发明人： 神显豪; 王富城; 杨轶钧

专利类型：发明专利

法律状态：已授权

专利简介：本发明提供了毫米波SAR人体安检图像违禁品检测方法及装置，属于毫米波SAR检测识别领域，步骤一、采集人体安检图像，构建数据集；步骤二、对数据集中的目标进行标注，得到标注好的数据集；步骤三、基于步骤一的数据集对FSRCNN模型进行迭代训练，得到训练好的FSRCNN模型，将步骤二中标注好的数据集输入训练好的FSRCNN模型中，得到超分辨重建图像；步骤四、基于改进的YOLOv5s算法对超分辨重建图像进行训练，当损失函数lMPDIoU最小时，得到违禁品检测模型；步骤五、将待检测人体安检图像输入训练好的FSRCNN模型进行超分辨重建，将超分辨重建图像输入违禁品检测模型，得到检测结果；结合FSRCNN超分辨率重建算法与改进YOLOv5s目标检测框架，增强图像质量，提高目标检测准确性。

（三） 专利名称：一种基于无人机-车载协作网的车辆安全评级方法

专利号：ZL 202011510134.X

专利权人：桂林理工大学

发明人： 神显豪 , 李学文 , 丁雷 , 顾玲 , 王富城

专利类型：发明专利

法律状态：已授权

专利简介：本发明公开了一种基于无人机 车载协作网的车辆安全评级方法，包括以下步骤：步骤1：组建FANET编队；步骤2：组建VANET编队；步骤3：在使用DEMATEL评级模型前所有的传感器读数和评级读数都将被标记为一个特定的归一化值；步骤:4：通过DEMATEL方法计算车辆状况评级；步骤5：将车辆状况评级带入车辆行为评级模型计算行为评级；步骤6：用车辆状况和行为评级计算最终车辆评级；步骤7：通过最终的车辆评级采取措施，管理交通。本发明的方法解决了现有技术中车辆无法动态实时的进行评级，并且提高了精确性。

二、拟交易价格 转让：壹万捌仟元整（1.80万元）

三、价格形成过程

经全体发明人同意，并与无锡牧信科技有限公司协商，双方同意该成果以协议定价壹万捌仟元整（1.80万元）实施转让。

特此公示，公示期15日，自2026年6月29日起至2026年7月13日。如有异议，请于公示期内以书面形式实名向学校科技成果转移转化中心反映。

联系电话：0773-5896919，0773-3690262；联系人：张老师、闫老师。

科技处

2026年6月29日