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公开(公告)号：CN118601161A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411022149.X
申请日：2024-07-29
Applicant: 重庆大学建筑规划设计研究总院有限公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种钢管连接节点局部灌浆加强结构及灌浆方法，包括主钢管和至少两根次钢管，所述次钢管与主钢管的侧壁焊接；在主钢管的侧壁上，对应次钢管内侧的位置开有通孔；在主钢管内，填充有灌浆料；灌浆方法包括如下步骤：1）在焊接位置开设通孔，将次钢管与主钢管焊接；2）在主钢管上节点区的两端的外侧开设塞孔；3）将无气球囊通过塞孔塞入主钢管内；4）对球囊进行充气直至将主气管封闭；5）向次钢管灌注灌浆料；6）完成主钢管节点区的灌浆。本发明能够有效提高钢管的强度，从而提高钢管在节点区的承重能力，提高钢管的局部稳定性，进而保证整个建筑结构的稳定性。
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公开(公告)号：CN118498802A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410434945.8
申请日：2024-04-11
Applicant: 重庆大学建筑规划设计研究总院有限公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种能快搭快拆的停车楼及其搭建方法，其中，停车楼包括若干层上下分布的停车楼板，在相邻两层停车楼板之间以及最下层停车楼板与地面之间还设有相连通的坡道单元和人行通道单元；搭建方法，包括如下步骤：1）对地面进行预处理；2）根据设计图纸将支柱单元固定在地面上；3）停车楼板组装；4）坡道单元组装；5）完成本层停车楼板的组装；6）停车楼板组装完成；7）最后，组装人行通道单元。本发明通过模块化设计，使停车楼易于搭建和拆除，并且搭、拆施工时间短，效率高，同时能够重复使用，从而大大降低临时停车楼的成本。
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公开(公告)号：CN115965781A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211464651.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本发明属于语义分割技术领域，具体公开了一种基于双解码器的语义分割方法及系统，该方法利用多个空间注意力模块与一个通道注意力模块串联，构建AOA解码器；或者将多个空间注意力模块与一个通道注意力模块并联，构建AIA解码器；若用AOA解码器，编码器不同阶段输出的特征信息分别对应输入AOA解码器的空间注意力模块，将编码器的空间信息融合后输入AOA解码器的通道注意力模块，提取重要特征；若用AIA解码器，编码器输出的特征信息输入AIA解码器的空间注意力模块和通道注意力模块，计算确定AIA解码器中不同空间特征信息内的重要特征；输出得到的重要特征，作为语义分割结果。采用本技术方案，学习空间和语义信息，提高语义分割精度。
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公开(公告)号：CN100550037C
公开(公告)日：2009-10-14
申请号：CN200710093030.1
申请日：2007-11-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种利用改进Hausdorff距离提取识别人耳特征的方法。本发明通过对人耳图像的预处理，包括人耳图像的采集、非肤色噪声的去噪、空间尺寸归一化和光照补偿等，得到标准人耳图像。再采用灰度形态学梯度和局部阈值分割的方法提取人耳边缘特征，得到标准人耳边缘图像。采用本发明方法，通过标准方差和边缘线段间长度差改进的Hausdorff距离，减小了点集非轮廓边缘线段点(外野点)的影响，得到较好的抗噪性能，增强了基于Hausdorff距离获得的特征值用于人耳边缘图像识别的准确性，使得对人耳的识别率大大提高。
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公开(公告)号：CN116051882B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202211463328.8
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于多尺度令牌的目标检测方法及系统，该方法将原始图像卷积为图像块，构建目标检测网络，目标检测网络包括多个多尺度内部令牌模块和多个差滤残差模块；将图像块输入第一阶段的多尺度内部令牌模块和差滤残差模块；将上一阶段的多尺度内部令牌模块的多尺度输出，和上一阶段的差滤残差模块的输出作为下一阶段的多尺度内部令牌模块的输入，上一阶段的差滤残差模块的输出作为下一阶段的差滤残差模块的输入；将最后阶段的多尺度内部令牌模块和最后阶段差滤残差模块的输出进行融合，得到目标检测结果。采用本技术方案，利用多尺度内部令牌模块和多个差滤残差模块，有效提取多尺度特征，优化目标检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101093540A
公开(公告)日：2007-12-26
申请号：CN200710092439.1
申请日：2007-07-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明请求保护一种复杂背景下的人耳检测及多信息融合的人耳识别方法，它包括复杂背景下的人耳检测和多信息融合的人耳识别两大步；在人耳检测中可以根据不同应用场合，获取包含人耳在内的人体侧面的图像序列或者静态彩色图片；并对这些图片进行分析，将人体图像从复杂背景下提取出来，然后再对人耳进行进一步的精确定位，获得一个包含人耳图像的最小矩形区域；在人耳识别中对人耳图像利用基于万有引力场转换算法提取出的势能阱个数进行粗分类，同时采用分水岭算法提取人耳边缘，并对这些边缘信息采用HSDMHD′提取人耳特征，在粗分类的基础上实现最终识别。本发明能够实现复杂背景下的人耳检测和人耳识别，完成从人耳的自动检测到识别的全过程，形成利用人耳作为特征，对身份进行识别的完整系统。
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公开(公告)号：CN116051882A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211463328.8
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于多尺度令牌的目标检测方法及系统，该方法将原始图像卷积为图像块，构建目标检测网络，目标检测网络包括多个多尺度内部令牌模块和多个差滤残差模块；将图像块输入第一阶段的多尺度内部令牌模块和差滤残差模块；将上一阶段的多尺度内部令牌模块的多尺度输出，和上一阶段的差滤残差模块的输出作为下一阶段的多尺度内部令牌模块的输入，上一阶段的差滤残差模块的输出作为下一阶段的差滤残差模块的输入；将最后阶段的多尺度内部令牌模块和最后阶段差滤残差模块的输出进行融合，得到目标检测结果。采用本技术方案，利用多尺度内部令牌模块和多个差滤残差模块，有效提取多尺度特征，优化目标检测性能。
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公开(公告)号：CN100565554C
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200710093180.2
申请日：2007-12-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了基于万有引力场转换、分水岭算法和Canny算子相结合的人耳图像边缘提取方法。其包括第一：利用万有引力场转换对原始图像进行预处理，把噪声和光照的影响降低，强化边缘信息；第二：使用分水岭算法对图像进行有效的分割，获得一个只包含人耳的最小封闭区域；利用分水岭算法对人耳的外侧边缘进行提取；接着利用所提取的边缘具有封闭性的特点，分割出仅包括人耳内侧区域的图像；第三：利用Canny算子对图像小细节敏感的特性，对内侧部分的边缘进行提取。最后将人耳图像外部和内部边缘进行合成，最终得到完整的人耳边缘曲线。本方法得出的耳朵边缘图像比较清晰完整，比单一采用其他方法效果更好，为后续特征提取及识别提供了较好基础，有望提高识别效率。
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公开(公告)号：CN100495427C
公开(公告)日：2009-06-03
申请号：CN200710092439.1
申请日：2007-07-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明请求保护一种复杂背景下的人耳检测及多信息融合的人耳识别方法，它包括复杂背景下的人耳检测和多信息融合的人耳识别两大步；在人耳检测中可以根据不同应用场合，获取包含人耳在内的人体侧面的图像序列或者静态彩色图片；并对这些图片进行分析，将人体图像从复杂背景下提取出来，然后再对人耳进行进一步的精确定位，获得一个包含人耳图像的最小矩形区域；在人耳识别中对人耳图像利用基于万有引力场转换算法提取出的势能阱个数进行粗分类，同时采用分水岭算法提取人耳边缘，并对这些边缘信息采用H′SDMHD提取人耳特征，在粗分类的基础上实现最终识别。本发明能够实现复杂背景下的人耳检测和人耳识别，完成从人耳的自动检测到识别的全过程，形成利用人耳作为特征，对身份进行识别的完整系统。
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公开(公告)号：CN101162503A
公开(公告)日：2008-04-16
申请号：CN200710093030.1
申请日：2007-11-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种利用改进Hausdorff距离提取识别人耳特征的方法。本发明通过对人耳图像的预处理，包括人耳图像的采集、非肤色噪声的去噪、空间尺寸归一化和光照补偿等，得到标准人耳图像。再采用灰度形态学梯度和局部阈值分割的方法提取人耳边缘特征，得到标准人耳边缘图像。采用本发明方法，通过标准方差和边缘线段间长度差改进的Hausdorff距离，减小了点集非轮廓边缘线段点(外野点)的影响，得到较好的抗噪性能，增强了基于Hausdorff距离获得的特征值用于人耳边缘图像识别的准确性，使得对人耳的识别率大大提高。
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