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公开(公告)号：CN115451833B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202211205028.X
申请日：2022-09-29
Applicant: 重庆文理学院 , 重庆邮电大学 , 重庆城投基础设施建设有限公司
Abstract: 本发明公开了一种隧道围岩顶部位移连续监测装置及方法，属于围岩位移监测技术领域，包括：安装在围岩顶部的轨道和能够沿轨道滑动的支座，支座连接有用于带动支座沿轨道往复滑动的滑动机构，支座上滑动连接有连接轴，连接轴第一端转动连接有第一滚轮，第一滚轮与围岩顶部接触连接，连接轴第二端球铰连接有激光发射组件，激光发射组件与轨道限位滑动连接，轨道一侧安装有与轨道轴线方向一致的监测板，监测板与轨道固定连接，监测板上铺设有光敏传感器组，第一滚轮与支座之间安装有弹簧。本发明通过往复移动激光发射组件照射监测板，可以获得激光发射组件的移动距离内任意一点的监测数据，从而实现对围岩顶部位移的连续监测，提高了监测效果。
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公开(公告)号：CN114372137B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210027830.8
申请日：2022-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/335 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种融合深度知识追踪的动态感知试题推荐方法及系统，属于计算机领域。第一步：将学生的试题交互序列数据输入嵌入层，把大规模稀疏特征转换为适合模型输入的低维密集特征，并按时间对学生试题交互排序；第二步：使用门控循环单元来建模试题交互序列之间的依赖关系，并引入辅助损失函数利用下一个试题交互来监督当前隐藏状态的学习；第三步：设计了带有自注意更新门的门控循环单元对与目标试题相关的知识演化过程进行建模；第四步：将学生动态的知识状态和目标试题的嵌入向量串联，馈入多层感知机进行最终的Softmax判决，决定目标试题是否要推荐给学生。本发明有效地提高了试题推荐预测的性能，实现对学生个性化试题推荐。
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公开(公告)号：CN116523093A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211582242.7
申请日：2022-12-09
Applicant: 重庆邮电大学 , 国网重庆市电力公司黔江供电分公司
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/46 , G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06V20/54 , G06V20/59 , G06V40/70 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N7/01 , H04L67/12 , H04L67/52 , G16Y10/35 , G16Y20/10 , G16Y20/20 , G16Y20/40 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/60
Abstract: 本申请提供了一种基于随机源荷预测的能源系统的网格需求感知系统及方法，对区域、充电站进行网格划分编号，形成二维矩阵，判断当前区域内变电站、具备光伏发电能力的充电站设备情况、光伏发电接入容量电量。对网格进行充电负荷预测、光伏出力预测，该系统包括：道路侧摄像头模块；道路侧GPS定位模块；道路侧温度采集模块；出租车内信息采集单元；云平台数据中心；云处理平台。根据电动汽车数据信息计算电动汽车的充电概率、充电负荷值；以及根据太阳辐照强度、风向、风速、温度、压力和湿度数据信息，得到光伏出力时间序列；最终生成电动汽车的充电负荷预测结果、充电站电动汽车预测曲线和区域内光伏出力预测结果，根据预测结果感知网格需求。
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公开(公告)号：CN115358820A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211016627.7
申请日：2022-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/535 , G06F16/9535 , G06F16/958 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域，特别涉及一种基于高清图像生成技术的兴趣画幅推荐方法，包括获取用户的历史交互行为数据，从中提取用户行为序列进行嵌入后与对应的粒度信息融合，得到输入向量；构建预测模型，预测模型的Item2Frame层根据输入向量获取多兴趣画幅矩阵，预测模型的高清兴趣画像生成层对得到的多兴趣画幅矩阵进行噪点补偿获取用户的整体高清兴趣画像的向量表示；计算用户的整体高清兴趣画像的向量表示与物品向量之间的相似度，将相似度最高的N个物品推荐给用户；本发明应用于电商平台为用户提供更为优质的服务，电商平台可以更准确地挖掘用户兴趣，从而推荐更多用户感兴趣的内容来为平台盈利。
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公开(公告)号：CN115358790A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211016264.7
申请日：2022-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于电商大数据推荐领域，特别涉及一种基于多任务联合学习的点击转化率预测方法，包括获取商品信息并构建用户‑商品感兴趣度；根据获取的商品信息，获取商品节点序列和用户节点序列，根据得到的用户节点序列和商品节点序列计算该各自序列中节点与其相邻节点之间的二阶相似度；将商品节点和用户节点投影到相同的特征空间上，计算在该空间中一个节点的注意力系数，并利用该系数获得节点的聚合表示；利用用户‑商品感兴趣度对节点的聚合加权得到节点的最终嵌入表示，将最终嵌入表示的商品信息和用户信息嵌入到预测器中，通过预测器预测用户购买商品的概率；本发明可协助电商平台掌握消费群体行为特性分布，有利于广告主精准投放广告信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111444802B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010191943.2
申请日：2020-03-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别方法、装置及智能终端，该方法包括以下步骤：采集人脸图片，剪裁至统一大小，转化为向量形式，并生成相对应0‑1标签向量；构建可预测判别字典学习模型并初始化，模型包含字典学习子模型以及预测神经网络子模型；迭代优化求解模型直至收敛；收敛过程中利用自生成过采样法训练预测神经网络子模块；保存最优模型，利用训练所得到的模型进行分类，进而获取与待识别的人脸图像相匹配的清晰的人脸图像及其对应的身份信息，并输出待识别图像的人脸识别结果。与现有技术相比，尤其是深度学习人脸识别技术方案相比，本发明具有更高的人脸识别率和时间效率，且对于样本多样性不足的场景效果提升明显。
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公开(公告)号：CN114372137A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210027830.8
申请日：2022-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/335 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种融合深度知识追踪的动态感知试题推荐方法及系统，属于计算机领域。第一步：将学生的试题交互序列数据输入嵌入层，把大规模稀疏特征转换为适合模型输入的低维密集特征，并按时间对学生试题交互排序；第二步：使用门控循环单元来建模试题交互序列之间的依赖关系，并引入辅助损失函数利用下一个试题交互来监督当前隐藏状态的学习；第三步：设计了带有自注意更新门的门控循环单元对与目标试题相关的知识演化过程进行建模；第四步：将学生动态的知识状态和目标试题的嵌入向量串联，馈入多层感知机进行最终的Softmax判决，决定目标试题是否要推荐给学生。本发明有效地提高了试题推荐预测的性能，实现对学生个性化试题推荐。
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公开(公告)号：CN115451833A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211205028.X
申请日：2022-09-29
Applicant: 重庆文理学院 , 重庆邮电大学 , 重庆城投基础设施建设有限公司
Abstract: 本发明公开了一种隧道围岩顶部位移连续监测装置及方法，属于围岩位移监测技术领域，包括：安装在围岩顶部的轨道和能够沿轨道滑动的支座，支座连接有用于带动支座沿轨道往复滑动的滑动机构，支座上滑动连接有连接轴，连接轴第一端转动连接有第一滚轮，第一滚轮与围岩顶部接触连接，连接轴第二端球铰连接有激光发射组件，激光发射组件与轨道限位滑动连接，轨道一侧安装有与轨道轴线方向一致的监测板，监测板与轨道固定连接，监测板上铺设有光敏传感器组，第一滚轮与支座之间安装有弹簧。本发明通过往复移动激光发射组件照射监测板，可以获得激光发射组件的移动距离内任意一点的监测数据，从而实现对围岩顶部位移的连续监测，提高了监测效果。
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公开(公告)号：CN115223082A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210844866.5
申请日：2022-07-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于遥感影像智能化分析领域，具体涉及一种基于时空多尺度Transformer的航拍视频分类方法，包括：对航拍视频数据进行预处理，输入至训练完成的航拍视频识别模型，通过嵌入特征偏移模块和池化多头自注意力模块的多尺度时空特征提取模块，得到航拍视频图像帧的多尺度短时序时空特征，再通过空洞时间特征提取模块在时间维度上计算空洞自注意力，得到航拍视频的长时序时空特征，从而对航拍视频数据进行准确高效的识别分析。本发明通过充分挖掘航拍视频的多尺度时空信息，能够有效提升航拍视频的分类精度，并且在时间维度上实现自注意力计算的线性复杂度，从而降低了模型的运算复杂度。
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公开(公告)号：CN113269054A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110485470.1
申请日：2021-04-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于遥感影像智能化分析领域，具体涉及一种基于时空2D卷积神经网络的航拍视频分析方法，该方法包括实时获取航拍视频数据，对获取的航拍视频数据进行预处理；将预处理后的航拍视频数据输入到训练好的航拍视频识别模型中进行识别分析处理；对识别结果进行统计分析；所述航拍视频识别模型包括2D卷积神经网络、长时序特征提取模块LTFE、短期运动特征提取模块SMFE以及特征融合模块FFM，所述长时序特征提取模块LTFE、短期运动特征提取模块SMFE和特征融合模块FFM设置在2D卷积神经网络中；本发明采用改进的2D卷积神经网络模型并结合长时序特征提取模块、短期运动特征提取模块和特征融合模块，提高了计算效率以及航拍视频的识别准确率。
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