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公开(公告)号：CN119045913B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411198041.6
申请日：2024-08-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/445 , G06F9/448 , G06F9/54 , G06F16/2458 , G06F16/25
Abstract: 本发明涉及时序数据库技术领域，特别涉及一种时序数据库内置流处理有状态插件管理方法及系统；所述方法及系统针对抽取插件、处理插件和递送插件三类插件设计了等待状态、休眠状态、准备状态和运行状态，通过消息模块、数据模块、管理模块和监控模块的设置，能够在流处理过程中实现状态转换，赋予三类插件更为灵活的自定义编程设计策略；通过对流处理过程中的加载插件实例到销毁插件实例中加入插件实例的状态切换，能够提升时序数据库在应对复杂网络环境时流处理任务的高效处理能力。
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公开(公告)号：CN119047520A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411198721.8
申请日：2024-08-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于纵向联邦学习的参与方对齐样本生成系统，属于数据生成填补技术领域，包括：多方属性相关性矩阵构建模块：用于将多个参与方的样本数据集进行对齐，并计算各参与方之间每个属性的相关性，构建多方属性相关性矩阵；属性对对应关系建立模块：用于根据多方属性相关性矩阵，分别从对齐样本数据集的各方中找出具有强相关性的属性对，建立该属性对中两个属性列所有取值间的对应关系；缺失值生成模块：用于根据对应关系，建立两个属性列取值的关联规则，对参与方属性列的缺失值进行生成；生成对抗填补模块：利用参与方数据样本和生成的属性列缺失值对参与方剩余属性列的缺失值进行生成填补，获得完整的多方联合对齐样本数据集。
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公开(公告)号：CN119045913A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411198041.6
申请日：2024-08-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/445 , G06F9/448 , G06F9/54 , G06F16/2458 , G06F16/25
Abstract: 本发明涉及时序数据库技术领域，特别涉及一种时序数据库内置流处理有状态插件管理方法及系统；所述方法及系统针对抽取插件、处理插件和递送插件三类插件设计了等待状态、休眠状态、准备状态和运行状态，通过消息模块、数据模块、管理模块和监控模块的设置，能够在流处理过程中实现状态转换，赋予三类插件更为灵活的自定义编程设计策略；通过对流处理过程中的加载插件实例到销毁插件实例中加入插件实例的状态切换，能够提升时序数据库在应对复杂网络环境时流处理任务的高效处理能力。
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公开(公告)号：CN117110971A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310868442.7
申请日：2023-07-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R35/04 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及电力系统领域，特别涉及一种基于深度学习的电表异常操作检测方法及系统，方法包括：远端服务器运行初期收集发送给集中器的控制命令，当收集的数据量达到规定则对收集的数据进行聚类；通过聚类得到多个聚类中心的信息并发送给集中器，集中器通过计算控制指令与各个聚类中心的距离判断该数据标签是否异常；集中器收集标签为异常的数据，若数据量达到第二阈值，则将收集的数据作为第二数据集，利用该数据集对GRU模型进行训练，并将完成训练的模型参数发送给集中器；集中器根据收到的模型参数更新本地模型，并根据更新后的模型对收到的控制命令进行检测；本发明可以有效检测新型攻击或恶意篡改等异常操作。
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公开(公告)号：CN116612768A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310450468.X
申请日：2023-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种用于电表安装的语音辅助系统及方法，包括：数据获取模块、声纹特征提取模块、语音分析模块、权限模块、命令生成模块、通讯模块、语音播报模块、存储模块；基于语音智能的辅助安装、调试电表方法和系统，建立了安装人员语音与电表之间的交互关系，使得安装人员能用语音辅助电表的安装和调试；将语音与声纹识别相结合，避免了非安装人员的语音干扰，减少了误操作的发生；将安装人员声音特征转化为声纹特征向量并存储，在进行声纹识别时直接调用，无需重复进行转化过程；本发明能够直接在便携终端和电表之间进行通讯，并能够同步电表和远程服务器二者的信息，提高安装人员的安装效率和安装人员的安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116258642A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310039590.8
申请日：2023-01-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/90 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于Lab明度和颜色特征并行引导的RGB图像阴影去除方法，包括：获取RGB阴影图像及其对应的阴影掩模图像，转换为Lab颜色空间下的阴影图像，并进行图像增强；提取图像增强后的阴影图像颜色空间里的明度通道和颜色通道；将明度通道和图像增强后的阴影掩膜送入明度对比网络，得到明度差异特征；将颜色通道和图像增强后的阴影掩膜送入颜色差异网络，得到颜色差异特征；根据明度差异特征和颜色差异特征使用阴影去除生成对抗网络进行图像阴影去除。本发明在阴影去除过程中同时利用了RGB通道和Lab通道信息，通过阴影内外明度和颜色特征的差异，可以得到更好的阴影去除效果。
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公开(公告)号：CN116188339A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211578929.3
申请日：2022-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明属于计算机视觉与图像处理技术领域，具体涉及一种基于Retinex及图像融合的暗视觉图像增强方法，该方法包括：获取原始暗视觉图像的V分量，进行改进的Retinex增强处理，得到第一处理图像；基于V分量进行设计的自适应亮度补偿策略得到第二处理图像；基于第二处理图像进行对比度补偿得到第三处理图像；分别基于图像的亮度、图像梯度、曝光度对三张处理图像进行多尺度融合得到增强V分量，得到最终的增强图像。本发明能够获得较佳的图像增强效果，可以在亮度增强、对比度增强和自然度保持三者之间取得良好的平衡，使图像增强后更符合人类视觉特征。
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公开(公告)号：CN111242868B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010049736.3
申请日：2020-01-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475
Abstract: 本发明涉及计算机视觉、深度学习领域，具体设涉及一种暗视觉环境下基于卷积神经网络的图像增强方法，该方法包括：获取原始图像数据和暗视觉环境下的图像数据；将获取的数据分为训练集和测试集，采用训练集的数据训练改进的卷积神经网络模型；采用测试集的数据进行网络性能测试；将暗视觉环境下的图像数据输入图像分解网络中，得到分解出的亮度通道图像；将暗视觉环境下的图像数据和亮度通道图像输入到改进的卷积神经网络模型中，得到暗视觉环境下采集图像的增强图像；通过本发明，能够对暗视觉环境下获取的图像进行增强；增强后的图像清晰，便于人们可以明确辨认图像中的细节内容。
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公开(公告)号：CN113239199B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110541128.9
申请日：2021-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多方数据集的信用分类方法，属于数据挖掘领域。本发明方法包括：输入信用评估相关的多方数据集；对多个数据集数据进行数据预处理，解决原始数据集中存在的多种问题，并得到标准输入数据集；利用机器学习中的聚类算法与数据生成算法，将多个数据集进行对齐，得到对齐后的新数据集；将文本类型特征与数值类型特征分别输入到两个模型中单独训练；最后结合两个模型中的训练结果，使用逻辑回归方法计算最终两个模型权重，并输出最终的评估结果。本发明通过引入数据对齐方法与信用评估算法解决多个信用数据集中样本数量无法对齐的问题，提高了可被用于训练的样本数量，减少了由于训练样本不足带来的机器学习模型分类无法收敛的问题。
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公开(公告)号：CN109003312B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810973318.6
申请日：2018-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种基于非线性优化的相机标定方法，属于图像处理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取数据：制作棋盘格标定板，并测量各方格的尺寸，从不同角度拍摄两张以上照片；S2：计算单应矩阵；S3：计算内参数、外参数和畸变因数的初始值；S4：用非线性优化方法精化计算结果。本发明在张正友标定算法的基础上，引入知识和约束条件，使得搜索范围更小，从而减小陷入局部最优的可能性，使算法更稳定；并且只需要打印一个棋盘格图形，测量其尺寸就可以标定相机，其精度明显优于比经典的张正友算法。
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