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公开(公告)号：CN106875670A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710131675.3
申请日：2017-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种Spark平台下基于GPS数据的出租车调配方法，包括：101从调度中心获取出租车历史GPS数据部署到Spark平台上，对数据做并行地预处理操作；102在Spark平台下对出租车历史GPS数据进行分析，提取特征建立回归模型；103在Spark平台下对出租车的实时GPS数据进行提取并预测其未来的路径、终点位置以及到达时间；104根据预测结果对出租车的调配进行优化。本发明主要是在Spark平台下解决出租车调配问题，通过对出租车历史GPS数据的分析，提取特征建立回归模型，从而预测出租车未来的GPS路径、终点位置以及到达时间，继而对出租车的调配进行优化。
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公开(公告)号：CN106803265A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710011320.0
申请日：2017-01-06
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T5/002
Abstract: 本发明公开了一种基于光流法和卡尔曼滤波的多目标跟踪方法，首先，通过光流法处理输入视频帧。其次，经光流聚类处理去除离群点。然后，经形态学膨胀和改进的中值滤波处理，进而实现对运动目标的准确获取。最后，根据所获取的目标信息，使用卡尔曼滤波方法处理后续图像序列，并对运动目标进行预测，从而实现对运动目标的有效跟踪。本发明无需训练分类器和构建目标模板，通过聚类处理后能够更好的用光流信息标记运动目标。
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公开(公告)号：CN106803082A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710059062.3
申请日：2017-01-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于条件式生成对抗网络的在线笔迹识别方法，包括：101用户注册模块：用户的基本信息；102接收模块：接收到用户输入的一段文字信息，包括：书写文字的风格、书写文字的力度、书写文字的间距；103条件式生成对抗网络：在笔迹签名数据集上以类别标签为条件训练对抗网络，可以根据标签条件信息，生成对应的方向数字特征；104笔迹鉴定模块：通过条件生成对抗网络挖掘用户的个性化笔迹，鉴别是通过对抗网络签名判别模型，判别模型D是一个二分类器，判别输入是真实笔迹数据还是生成的样本；S105应用模块：将笔迹鉴定应用到门禁系统和多个用户签署文件场景下。本发明具有更高的稳定性、安全性、便捷性；同时结合了条件式生成对抗网络方法，对用户书写风格、力度和间距信息均可识别，避免对文字特征提取不全面的问题。
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公开(公告)号：CN106599913A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611115834.2
申请日：2016-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/6219 , G06K9/6215 , G06K9/6282 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类的多标签不平衡生物医学数据分类方法，包括以下步骤：S101对标签不均衡的数据根据特征相似度和标签关联性定义关系矩阵；S102根据关联矩阵对数据进行聚类；S103对每个类簇中的不平衡标签进行有方向性的增加；S104对每个类簇中的数据用多标签分类器进行训练学习；S105根据投票原则把每个分类器的结果进行合并，预测出标签。本发明通过层次聚类方法对数据进行聚类，并且在聚类时考虑标签关联性来降低簇内标签的不平衡性，从而提高重采样方法生成新数据的可靠性，降低噪声数据的概率。
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公开(公告)号：CN103258147B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310200205.X
申请日：2013-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F19/24
Abstract: 本发明提出了一种基于GPU的并行演化超网络DNA微阵列基因数据分类系统及其方法，涉及智能信息处理技术领域。对DNA微阵列数据进行预处理后，将经过处理后的二进制字符串作为超网络的输入信息，在主机的CPU上对超网络进行初始化，初始化后的超网络转交给GPU设备，将超边库分成多个组，分别在GPU上并行执行基于遗传算法的演化学习，获取先验知识，搜索具有决策能力的最佳超边，演化完成后的超网络利用大量超边共同对输入样本进行分类。本发明在GPU上实现了基于遗传算法的超网络并行演化学习，具有较短的学习和识别时间，系统执行效率较高。超网络能够利用大量具有决策能力的个体共同对样本进行分类，具有较高的系统识别率和泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105930833A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610338147.0
申请日：2016-05-19
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/342
Abstract: 本发明请求保护一种基于视频监控的车辆跟踪与分割方法，包括：预先浏览视频前20帧确定车辆行驶方法和车道宽度；初始化第1帧图像建立背景模型；从第2帧开始，利用背景模型提取所述视频帧图像的前景图像；更新背景模型；结合前景图像的面积及其外接矩形的面积联合判定前景图像是否为运动车辆；根据前景图像的外接凸包对运动目标进行粘连车辆判定；若为粘连车辆，对车辆进行分割；将车辆加入跟踪队列进行跟踪。本发明能够实时对视频中的车辆进行稳定的跟踪，并能够对粘连车辆进行分割，处理速度快，可满足对实时系统的要求。
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公开(公告)号：CN103136377A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310099833.3
申请日：2013-03-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于演化超网络的中文文本分类方法，属于数据挖掘技术领域。该方法包括：将中文文本表示成向量形式；然后对文本向量降维，再对降维后的文本向量进行权值计算，确定输入的向量空间模型；最后使用演化超网络模型对输入的样本数据进行演化学习，挖掘数据集内样本特征间的一系列关联关系，从而形成一个超网络分类模型，最终实现中文文本分类。本发明基于演化超网络的中文文本分类方法具有分类时间短，识别率和召回率高，学习速度快，学习结果可读性强，具备潜在的并行性，尤其适用于互联网网页数据挖掘和大规模搜索引擎。
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公开(公告)号：CN102722695A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210146416.5
申请日：2012-05-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种缩微交通环境下锥形标识别方法，建立以缩微智能车为原点的地面坐标系，对获取的图像信号进行分析处理从而识别锥形标，即逐个像素扫描，识别图像中的红色像素，将相邻红色像素进行标记形成图像中的红色区域；寻找能框住该红色区域的最小矩形，形成红色矩形块，对红色矩形块编号，并记录其左上角点和右上角点坐标；对编号的两两红色矩形块进行锥形标匹配，识别锥形标，从而完成对锥形标的识别，本发明能够在复杂的缩微交通环境下，特别是在有多块红色干扰的情况下能准确识别锥形标，从而为缩微智能车根据锥形标的摆放位置作出相应的驾驶行为提供准确的道路信息。
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公开(公告)号：CN118966167A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410943682.3
申请日：2024-07-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/169 , G06F40/194 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于用户评论的APP软件缺陷识别方法；该方法包括：获取用户对软件的评论数据并对其进行预处理，得到预处理好的用户评论数据；计算用户评论数据中所有关键词的重要分数；选择重要分数最高的n个关键词，并根据n个关键词和用户评论数据构建评论的多维度特征；采用训练好的自适应多维特征动态网络对多维度特征进行处理，得到APP软件缺陷识别结果；本发明不仅可以提高识别软件问题的效率，而且还可以捕捉到传统测试可能遗漏的细微缺陷，从而为软件开发者提供更全面的质量保证工具。
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公开(公告)号：CN118673284A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410623668.5
申请日：2024-05-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/20 , G01M13/045 , G01M13/04 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F18/2131
Abstract: 本发明属于深度学习领域，具体涉及一种基于大数据的工业轴承剩余使用寿命预测方法，包括：从多个滚动轴承中收集轴承工作时的信号，信号包括振动信号、温度以及负载；对收集的信号进行去噪和标准化处理；将标准后的信号输入到时序预测网络中提取信号的深度特征；将深度特征输入到分层交叉卷积网络中，得到正向信息表征和反向信息表征；采用信息融合技术对正向信息表征和反向信息表征进行融合，采用头尾针技术对融合后的信息表征进行处理，得到对应位置信息表征；根据对应位置信息表征输出工业轴承剩余使用寿命预测结果；本发明解决了工业轴承剩余使用寿命预测的难题。
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