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公开(公告)号：CN113129321A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110425152.6
申请日：2021-04-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于全卷积神经网络的涡轮叶片CT图像分割方法，其包括以下步骤：S1、采集图像数据；S2、数据预处理：S3、图像标注：S4、数据增强：采用在线增强和离线增强相结合的方式扩充训练数据集；S5、构建分割网络模型，主要包括编码器、解码器和跳跃连接；S6、设计损失函数：使用一种Focal Loss损失函数在训练期间来进行优化，该函数平衡正负样本比例，还加强对叶片边缘难分割的像素进行学习；S7、模型训练和测试：将训练集和验证集进行归一化后输入到S5中构建的分割网络中，将测试集中的图像进行相同的归一化然后输入到保存的最优模型中从而实现涡轮叶片CT图像分割。
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公开(公告)号：CN112561012A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011240961.1
申请日：2020-11-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种用于医疗器械的标识编码方法，包括以下步骤：U1、通过对生产医疗器械设备所需的原材料进行标识编码，并上传到企业数据库；U2、对生产线的机械、操作工人、生产工艺等生产信息进行标识；U3、对已经编码标识的物料、生产过程、产品等，通过二维码、条形码、RFID等载体，对标识编码进行标识，并通过相关的识别技术进行原材料、生产过程、产品进行全生命周期的数据记录；U4、根据产品的编码标识，对其进行标识解析，得到产品的全生命周期信息，从而有利于产品溯源、质量管控和产品监管。本发明实现了对医疗器械行业从物料、成品、售后等全生命周期进行标识，从而实现产品溯源、质量管控、生产监管的作用。
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公开(公告)号：CN110020661A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201811579282.X
申请日：2018-12-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进型萤火虫算法(Elite-individual-differentiation Dynamic Step Firefly Algorithm，EDSFA)的特征选择方法，属于数据挖掘和机器学习任务中数据特征工程应用领域，包括以下步骤：1)将EDSFA进行离散化实现，得到适用于优化搜索候选数据特征子集的EDSBFA，每只萤火虫代表一个候选特征子集；2)利用机器学习模型对EDSBFA产生的特征子集进行评估，评估结果用于指导EDSBFA的优化搜索；3)经过数次算法迭代，由EDSBFA输出最优特征子集。本发明中EDSFA使用基于精英个体划分的变步长策略，考虑了萤火虫个体差异性而进行自适应寻优，算法兼顾了解空间的全局搜索和局部探索，降低算法陷入局部最优的风险，同时使算法朝着种群优化的方向搜索，保证了算法的可收敛性。
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公开(公告)号：CN109638439A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811553247.0
申请日：2018-12-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种超宽带NB‑IoT天线，由侧馈金属贴片、50Ω微带馈电线、E形馈电结构、FR‑4介质基板和接地金属贴片组成。所述50Ω微带馈电线和E形馈电结构置于介质基板的上表面；所述接地金属贴片置于介质基板的下表面，其上开宽矩形缝隙，并加载H形耦合馈电贴片。本发明的新型超宽带NB‑IoT天线选型为微带宽缝隙天线，实现了很好的超宽带特性，天线在2.45GHz和5.8GHz频段实现了很好的阻抗匹配，覆盖了WLAN频段和蓝牙频段，‑6dB阻抗带宽为0.69GHz～4.66GHz和5.58GHz～7.14GHz，实现了NB‑IoT天线超宽带频带的覆盖，且结构简单、易加工，本天线能够在复杂的环境中保持稳定的性能。
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公开(公告)号：CN109582138A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811366600.4
申请日：2018-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种增强现实系统中跟踪注册精度校正方法具体运行流程如下：对空间数据进行聚类分析；在局部采用T-S模糊系统进行预处理；从全局上利用深度学习进行训练；深度学习算法初步校正卷积神经网络的训练目标；采用最小二乘支持向量机进行求解；当精度达到应用要求则输出校正结果，否则将数据返回继续进行深度学习训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109551478A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811365950.9
申请日：2018-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明请求保护一种基于集散控制系统的双机器人主从协调控制方法，该方法针对目前双机协调策略存在的问题，提出了基于集散控制系统的主从协调控制方法，设计了三级构架，给出了双机器人坐标系建立过程；然后给出了双机器人协调运动中末端位姿的相对运动轨迹约束关系，并提出了双机器人轨迹规划计算方法，保证末端位姿保持时间上的同步和空间上的约束；最后针对主从协调控制策略中的机器人碰撞检测问题，提出了改进方法，经试验结果表明，采用改进的主从控制策略方法的双机器人协调系统执行效率高。
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公开(公告)号：CN109547197A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811365941.X
申请日：2018-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于拉斯维加斯ELGamal加密的OPC UA秘钥交换方法，涉及工业数据通信，信息安全。该方法主要应用于OPC UA客户端和服务器之间安全交换秘钥信息。该方法根据拉斯维加斯随机算法产出一个随机数，用这个随机数作为ELGamal加密算法中循环群G的一个生成元，通过OPC UA客户端和服务器之间完成安全信道的建立，协商确定本轮通信的安全机制后再进行秘钥交换。该方法通过随机算法产生的随机数的方式提高了OPC UA系统之间的加密效率，并且通过设计严格的认证和通信流程以及非对称加密的特点保证秘钥在交换过程中的安全性，实现OPC UA之间的非对称加密通信，达到工业信息交换系统中要求得安全性和实时性。
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公开(公告)号：CN108429753A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810216882.3
申请日：2018-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提出一种快速特征匹配的工业网络DDoS入侵检测方法，涉及工业网络通信领域，属于信息安全方面，该方法主要利用深度学习模型替换了传统的入侵检测所使用的数据库查找特征匹配模型，完成工业网络中入侵检测系统的设计。该方法首先提取数据包特征，进行特征筛选和构建特征矩阵，再将特征矩阵输入到深度学习模型中进行判别，模型经KDD99数据集训练，对DDoS攻击类型具有极高的识别率。该方法对传统的数据库查找特征匹配速度慢的缺陷做出改进，使系统不再需要等待查找数据库的耗时，极大的提高了匹配速率，另外匹配的精确度高，误报率低，并且部署方便，有效的降低了系统资源的使用，符合工业网络对网络实时性的要求。
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公开(公告)号：CN108320066A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201710041206.2
申请日：2017-01-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于元数据实现不同生产线的统一管理方法，将元数据管理引入，从而在生产信息管理系统方便地访问采集来的大量数据方面提高管理的水平，降低管理的复杂度，结合web网络技术，实现对不同现场，不同源的数据进行统一管理。首先，根据业务定义元数据，然后根据元数据建立数据库模型，利用数据描述，与数据库进行映射，实现异构数据源的统一管理，通过web网络技术，实现不同现场不同生产线的统一管理。
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公开(公告)号：CN108108456A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711461919.0
申请日：2017-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出了计算机信息处理技术领域中的一种基于元数据的信息资源分布式查询方法。该方法包括：针对分布式查询，设计一种基于虚拟表的方案，实现虚拟表到物理表的映射，为用户提供访问结构，进行信息访问，当用户发送查询请求时，提供一种查询算法流程，通过查询分解算法生成子查询请求后分别执行，最后查询处理器将采用连接算法对子查询结果合并得到查询结果。本发明通过一种基于元数据的信息资源分布式查询方法，减少了查询处理的响应时间，加快了查询的处理速度，提高查询效率。
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