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公开(公告)号：CN113902965B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202111168693.1
申请日：2021-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V40/10 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于多层特征融合的多光谱行人检测方法，属于目标检测领域，S1：对数据集进行预处理，划分为训练集和测试集，并扩充训练图像；S2：采用卷积神经网络构建多层特征融合的特征提取模型，采用通道注意力机制对可见光与红外特征进行多层特征融合，根据多层融合特征构建特征金字塔；S3：引用自适应融合机制对待检测特征层的特征图尺度进行调整，通过多尺度检测获得行人边界框；S4：通过非极大值抑制算法进行筛选，去除置信度较低的边界框并输出最终的检测结果。本发明能够提取到更多细节信息，检测性能得以进一步提升，模型在全天候场景下行人检测的准确率得到大幅度提升。
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公开(公告)号：CN115713646A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211320055.1
申请日：2022-10-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明请求保护一种基于距离‑多普勒(Range‑Doppler，RD)图的多分类器半监督自训练的雷达干扰检测方法，属于雷达信号处理与图像处理交叉领域。针对天波超视距雷达的射频干扰和瞬态干扰、将干扰检测问题转化为RD图的图像分类问题：建设RD图库、设计RD图像分类器、并提出多分类器融合的半监督自训练的干扰监测方法。RD图分类器设计包括RD图库建设、纹理特征提取和分类算法设计3步。基于不同分类算法设计基本分类器，提出基于不同特征视图和学习方法的子分类器组合，给出了多分类器半监督自训练的干扰监测算法。实测图库验证表明，多分类器半监督自训练方法能够有效提高RD图像识别率，将弱干扰检测准确率由低于65％提升至80％以上。
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公开(公告)号：CN118861766A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410892843.0
申请日：2024-07-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F17/14 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及局部放电模式识别技术领域，具体涉及一种基于扩散模型和图注意力网络的局部放电模式识别方法。该方法首先利用扩散模型对局部放电信号进行数据生成与增强，有效扩展训练数据集，解决了数据不足的问题。然后，将信号构建为图结构，并通过图注意力网络提取信号中的复杂特征，进行模式识别。图注意力网络能够在处理复杂局部放电信号时保持高精度和高鲁棒性。通过结合扩散模型的数据增强能力和图注意力网络的特征提取能力，本发明可以有效局部放电模式识别的准确性和泛化能力，适用于电力设备的早期故障诊断和状态监测，提升了系统的可靠性和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116636977A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310603019.4
申请日：2023-05-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于辅助机械设施领域，具体涉及一种四连杆升降辅助如厕椅，包括座椅、下支撑机架、长钣金连杆和短钣金连杆。所述座椅的一端与长钣金连杆上端铰接，另一端与短钣金连杆上端铰接，所述下支撑机架一端与长钣金连杆下端铰接，另一端与短钣金连杆下端铰接。整个机构由电推杆推动座椅底部运动，长短钣金连杆用于限制座椅的运动轨迹，同时实现角度和高度的变化使其贴合人体起立和下蹲的腿部动作，辅助腿脚不便的人自主如厕。本发明实用性高，结构简单，节约了成本，可以满足绝大部分身材体格的人群使用，运动过程平稳，贴合人体起立与下蹲，并且各个部件之间连接关系紧密，保证了各部件在使用过程中不会出现晃动。
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公开(公告)号：CN113902965A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111168693.1
申请日：2021-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V40/10 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多层特征融合的多光谱行人检测方法，属于目标检测领域，S1：对数据集进行预处理，划分为训练集和测试集，并扩充训练图像；S2：采用卷积神经网络构建多层特征融合的特征提取模型，采用通道注意力机制对可见光与红外特征进行多层特征融合，根据多层融合特征构建特征金字塔；S3：引用自适应融合机制对待检测特征层的特征图尺度进行调整，通过多尺度检测获得行人边界框；S4：通过非极大值抑制算法进行筛选，去除置信度较低的边界框并输出最终的检测结果。本发明能够提取到更多细节信息，检测性能得以进一步提升，模型在全天候场景下行人检测的准确率得到大幅度提升。
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公开(公告)号：CN117057342A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311060234.0
申请日：2023-08-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/216 , G06F16/35 , G06F18/25 , G06Q50/00 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于网络舆情分析领域，具体涉及一种面向传播的关键元素动态溯源方法；该方法包括：从社交网络中获取用户关系网络、用户历史行为信息和谣言话题数据；提取用户关系特征并计算用户间的综合信任关系强度；用户关系特征包括关注关系信任强度、共同关注关系信任强度、共同转发关系信任强度和共同评论关系信任强度；根据用户间的综合信任关系强度，基于演化博弈计算谣言辟谣互影响力矩阵；根据用户间的综合信任关系强度，采用基于TF‑IDF算法的LDA模型计算用户的领域影响力；采用构建的谣言‑辟谣关键用户发现模型对用户的互影响力和用户的领域影响力进行处理，得到关键用户判别结果；本发明可更精确的分析谣言话题下的关键用户。
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公开(公告)号：CN118858853A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410892801.7
申请日：2024-07-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种用于高压电气设备局部放电信号去噪的方法，包括提出一种基于SVMD与SE的局部放电噪声抑制方法，结合改进小波阈值方法可以有效抑制信号中所含的周期窄带干扰和白噪声。与现有技术相比，本发明降低了类EMD方法带来的模态混叠干扰，避免了VMD算法中分解层数K对分解效果的影响，有效提升了信号去噪的精度和可靠性，能够更好地保留原始局部放电信号的关键波形特征。
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公开(公告)号：CN118134780A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410293357.7
申请日：2024-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于多模态图像处理领域，具体涉及一种基于特征分解的红外图像与可见光图像的融合方法，包括：选取红外‑可见光图像对数据集，并对数据集中的图像进行预处理；构建融合网络模型；将预处理后的红外图像和可见光图像输入到融合网络模型中进行第一阶段训练，得到重构后的原始图像；将重构后的原始图像输入到经过第一阶段训练后的融合网络模型中进行第二阶段训练，得到融合图像；将待融合的红外图像和可见光图像输入到训练后的融合网络模型，得到融合后的图像；本发明采用了两阶段训练策略完成端到端训练，即使用多个模态同时完成第一阶段的自编码器训练，提高了图像融合的质量。
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