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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116205153A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211687036.2
申请日：2022-12-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于流场物理信息的网格密度优化方法，其特征在于：属于流体力学仿真模拟领域，包括以下步骤：步骤一：在流体力学问题数值模拟系统中，为流体生成初始网格，给出初始的流场上的物理量分布；步骤二：计算网格系统中内部边的特征物理量梯度；步骤三：基于特征物理量梯度的分布调整网格，计算每一个内部节点的位移；步骤四：依据内部节点的位移矢量更新网格，迭代执行步骤二至四，直到网格的特征物理量梯度方差满足收敛条件，输出优化后的网格。本发明可同时应用于二维和三维网格，与优化前网格相比，能在计算时长基本不变的情况下，提高计算精度；尤其当网格数量比较少时，对比结果更加明显。
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公开(公告)号：CN114448357A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210101928.3
申请日：2022-01-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双螺旋缺陷地结构的宽带高效率J/F类功率放大器，属于射频微波技术领域。该功率放大器包括介质基板，正面设置有输入匹配电路、栅极偏置电路、漏极偏置电路、二次谐波抑制电路、输出匹配电路和T型模块；背面为接地面，设置有双螺旋缺陷地单元结构；输入匹配电路的一端与功率放大管栅极连接，另一端依次通过栅极偏置电路、T型模块和漏极偏置电路与功率放大管漏极连接；输出匹配电路端与二次谐波抑制电路连接。本发明放大器既具有宽带性能又具有较高输出效率。
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公开(公告)号：CN105095866B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201510422807.9
申请日：2015-07-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种快速行为识别方法和系统，在该方法的训练过程中，采用计算复杂度低的特征提取算法，并采用多种降维手段对所得的特征矩阵进行降维和归一化，降低处理所需时间；在该方法的识别过程中，将捕获的视频采用与训练过程相同的算法进行处理，之后放入训练得到的模型中进行检测和识别；该系统由五部分组成：视频采集模块、离线学习模块、行为识别模块、多线程处理模块和视频显示模块；该系统采用滑动窗口机制将实时捕获的视频处理成若干的视频段，在进行行为识别时对每个视频段进行处理，保证识别结果的实时更新。同时，将计算复杂度较高的特征提取和特征编码过程进行多线程处理，保证处理识别的实时性，可以实现快速准确的对视频中出现的行为进行识别和可视化显示，操作方便，便于扩展。
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公开(公告)号：CN105303193A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510603079.1
申请日：2015-09-21
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6269 , G06T7/0002 , G06T2207/30242
Abstract: 本发明涉及一种基于单帧图像处理的人数统计系统，该系统包括离线训练模块和在线检测模块；离线训练模块首先获取应用场景的图像训练集，然后从训练集中人工标注正样本和负样本，用于训练级联检测器，并用训练好的检测器对训练图像集执行检测任务；再根据检测结果重新构造人头正负样本集，用于训练分类器；在线检测模块首先利用级联检测器对待统计图像执行人头粗检测，获得疑似人头区域，再利用分类器对疑似人头区域进一步进行识别确认，最后利用应用场景中各种先验信息对检测结果进行后处理，得到最终的检测结果。该系统可以节约大量的人力资源，避免由于人为因素所造成的错误统计，并很好地克服了人工计数在某些场景下的计数劣势。
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公开(公告)号：CN105095866A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510422807.9
申请日：2015-07-17
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/00744 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及一种快速行为识别方法和系统，在该方法的训练过程中，采用计算复杂度低的特征提取算法，并采用多种降维手段对所得的特征矩阵进行降维和归一化，降低处理所需时间；在该方法的识别过程中，将捕获的视频采用与训练过程相同的算法进行处理，之后放入训练得到的模型中进行检测和识别；该系统由五部分组成：视频采集模块、离线学习模块、行为识别模块、多线程处理模块和视频显示模块；该系统采用滑动窗口机制将实时捕获的视频处理成若干的视频段，在进行行为识别时对每个视频段进行处理，保证识别结果的实时更新。同时，将计算复杂度较高的特征提取和特征编码过程进行多线程处理，保证处理识别的实时性，可以实现快速准确的对视频中出现的行为进行识别和可视化显示，操作方便，便于扩展。
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