-
公开(公告)号：CN113360871B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110601729.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 重庆师范大学
IPC: G06F21/32
Abstract: 本发明属于数据储存器技术领域，具体涉及一种计算机数据采集设备，包括前后贯通的壳体，壳体内部后侧设有第一封板，第一封板后端设有数据接口，壳体内部前侧设有第二封板，第一封板与第二封板之间设有电路板，电路板一侧设有第一储存器、第二储存器和中央处理模块，壳体前端设有透明板，第二封板设有图像采集模块，透明板采用黑色透明材料制成，第二封板后端喷涂有黑色涂料，本发明机构简单，设计巧妙，在其他人员得到该数据采集设备时只会读取到第一储存器上的掩饰数据，而不会直接读取到第二储存器上保密数据，这样便能避免重要数据泄漏。
-
公开(公告)号：CN114266905A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202210028340.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 重庆师范大学
Abstract: 本申请涉及计算机视觉和自然语言处理技术领域，公开了一种基于Transformer结构的图像描述生成模型方法、装置和计算机设备，本申请使用Faster R‑CNN模型提取图像显著区域特征，使用VC R‑CNN模型提取视觉常识特征，通过将显著区域特征和视觉常识特征分层输入到Transformer编码器中，并在每一分层中设计使用了自适应常识门，从而增强了图像描述生成模型对视觉常识信息的提取能力，同时进一步融合了图像的显著区域信息和视觉常识信息，生成更加符合语境的描述语句，从而减少生成语句中的内容缺失，提高描述语句的准确性。
-
公开(公告)号：CN113808031A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110757574.3
申请日：2021-07-05
Applicant: 重庆师范大学
Abstract: 本发明涉及图像修复技术领域，具体公开了一种基于LSK‑FNet模型的图像修复方法，构建并训练边缘生成网络；构建并训练图像修复网络；将边缘生成网络和图像修复网络结合，形成端到端的LSK‑FNet模型，并对LSK‑FNet模型进行训练；利用LSK‑FNet模型对人脸图像进行修复。通过LSK‑FNet模型将图像修复的工作分为两个步骤：首先，利用边缘生成网络生成修复的边缘信息作为后续图像修复的先验信息；然后将生成的先验信息和破损原图一起放入图像修复网络中进行修复；通过在整个生成对抗网络中融入门控卷积来进行训练，并且在图像修复网络中利用了区域归一化来提高修复细节和精确度，避免修复后的图像存在边缘结构模糊、过度平滑、语义理解不合理、视觉伪影的现象，提升图像修复效果。
-
公开(公告)号：CN108091135B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201711321011.X
申请日：2017-12-12
Applicant: 重庆师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优化小波神经网络的停车泊位多步预测方法，将实际测得有效停车泊位数据处理成以5分钟为时间间隔的有效停车泊位时间序列,利用小波函数‘db32’进行多尺度分解与重构，并将其作为小波神经网络的隐含层函数；利用粒子群算法对权值进行调整，逐步迭代更新得到最优值；利用ELM算法降低EPWNN的预测时间，根据多步预测策略得到预测结果。本发明相对于遗传算法优化神经网络、遗传算法优化小波神经网络、极限学习机优化小波变换、极限学习机优化小波神经网络、粒子群优化神经网络算法、粒子群优化小波神经网络等算法，EPWNN算法的预测误差平均降低了89.17％，预测所需的时间平均降低了50.83％。
-
公开(公告)号：CN105921292A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610389785.5
申请日：2016-06-03
Applicant: 重庆师范大学
IPC: B04B13/00
Abstract: 本发明提供的一种离心机控制系统，中央处理电路，用于接收输入指令并根据输入指令输出相应的控制指令；输入单元，其输出端与中央处理电路的输入端连接，用于向中央处理电路输入指令；输出单元，其输入端与中央处理电路的输出端连接，用于接收中央处理电路输出的控制指令并输出驱动信号；执行单元，其输入端与输出电路连接，用于接收输出单元输出的驱动信号控制离心机的启动、运行或者停止；时钟信号电路，与中央处理电路连接，用于向中央处理电路输出时钟信号；能够对离心机的运行状态进行自动控制，再运行过程中减少人工干预，有效防止误操作，消除人工操作存在安全隐患，而且，能够有效提高生产效率以及产品质量。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118965953A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410935787.4
申请日：2024-07-12
Applicant: 重庆师范大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及装箱翻箱技术领域，具体涉及一种用于集装箱翻箱的多解码器动态注意力模型，包括基于Transformer架构设计包含特征增强的多解码器动态注意力模型；基于贪婪基线的强化学习算法对多解码器动态注意力模型进行训练：输入一个贝位构造，通过特征增强器提取集装箱堆栈语义，形成包含栈间语义的贝位构造；使用已训练的所述多解码器动态注意力模型，预测输入贝位的翻箱操作序列，该方法设计了一个堆栈特征增强器来增强输入的贝位构造信息，帮助编码器捕获堆栈之间的关系，解码器动态注意力模型训练多个构建策略，以增加输出的多样性，在训练过程中，每个解码器学习不同的解模式，并通过散度损失进行正则化，以强制解码器输出不同的概率分布。
-
公开(公告)号：CN114897742B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210657946.X
申请日：2022-06-10
Applicant: 重庆师范大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种纹理和结构特征两次融合的图像修复方法；输入破损的人脸图像和边缘图，得到识别图像；通过门控卷积技术提取所述识别图像的特征，并对所述识别图像的特征依次进行特征重组和多尺度填充，得到生成图像；通过融合再融合模块对所述生成图像进行两次融合，得到特征图；将所述特征图进行跳跃连接和逐元素相加后补充到解码端，得到修复图像，该方法通过门控卷积技术提取输入图像的结构和纹理特征，再对两特征进行两次融合，充分挖掘图像高级语义及特征间上下文关系，实现精准而且有效的空洞填充，实现纹理与结构特征的深度耦合，确保修复图像结构完整时纹理丰富。
-
公开(公告)号：CN115272126A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210942055.9
申请日：2022-08-08
Applicant: 重庆师范大学
Abstract: 本发明属于图像修复技术领域，具体涉及一种基于双流门控卷积网络的人脸图像修复方法，包括以下步骤：特征生成，输入待修复的人脸图像，生成完整的结构特征和纹理特征；步骤200：特征重建，结构特征和纹理特征指导和约束彼此特征的重建；步骤300：通道级特征均衡，通过对通道之间的关系建模来增强结构特征和纹理特征之间的一致性，得到修复好的图像；步骤400：修复判别，生成器修复好的图像与真实图片输入至判别器进行判别，实现人脸图像修复；本发明所提出的方法在结构特征和纹理特征生成过程中，充分利用结构和纹理信息之间的关系完成彼此的指导和约束，此外，我们还引入了通道级特征均衡方法提升修复结果的整体一致性。
-
公开(公告)号：CN113364927B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110613809.1
申请日：2021-06-02
Applicant: 重庆师范大学
IPC: H04N1/00 , G06V30/148
Abstract: 本发明属于文档识别技术领域，具体涉及一种文档图像输入设备，包括安装框、设备杆与摄像头，两个安装件相对一侧均设有矩形限位孔，安装框前侧装配有底板，底板左右两侧均设有与矩形限位孔相匹配的限位机构，底板面向安装框内部一侧通过阻尼转轴转动装配有L形杆，设备杆远离摄像头一端通过阻尼转轴转动装配在安装槽上端，限位座与安装框下侧内壁之间的距离与L形杆纵向长度相匹配，设备杆与底板之间设有联动机构，本设备结构简单，设计合理，可安装在墙上使用，也可以将高拍仪取下放置在桌面上使用，两种状态可交替使用，更具有实用性。
-
公开(公告)号：CN113364927A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110613809.1
申请日：2021-06-02
Applicant: 重庆师范大学
Abstract: 本发明属于文档识别技术领域，具体涉及一种文档图像输入设备，包括安装框、设备杆与摄像头，两个安装件相对一侧均设有矩形限位孔，安装框前侧装配有底板，底板左右两侧均设有与矩形限位孔相匹配的限位机构，底板面向安装框内部一侧通过阻尼转轴转动装配有L形杆，设备杆远离摄像头一端通过阻尼转轴转动装配在安装槽上端，限位座与安装框下侧内壁之间的距离与L形杆纵向长度相匹配，设备杆与底板之间设有联动机构，本设备结构简单，设计合理，可安装在墙上使用，也可以将高拍仪取下放置在桌面上使用，两种状态可交替使用，更具有实用性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
59
records
(took 0.021 seconds)
