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公开(公告)号：CN114549366A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210211161.X
申请日：2022-03-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于多尺度延迟通道注意网络的全色锐化方法及系统，系统包括卫星遥感影像数据集获取模块、预处理模块、浅层特征提取模块、深层特征提取模块、正反馈模块、网络模型训练模块、融合图像评价模块和全色锐化模块，通过各模块间的相互作用对卫星遥感影像数据进行全色锐化处理，本发明构建的深层特征提取模块提取不同视野下的特征信息并将其融合，提高了网络的特征提取能力，采用通道延迟注意机制获得低频信息与高频信息的关联关系，并给予高频信息不同权重，使得在处理不同类型信息时更具灵活性，同时正反馈模块通过误差反馈机制来映射阶段的误差，减少了光谱失真，图像融合质量更好。
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公开(公告)号：CN108595568B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810332338.5
申请日：2018-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于极大无关多元逻辑回归的文本情感分类方法，所述方法包括：获取文本数据，并对所述文本数据进行预处理；在第一模型的代价函数基础上，通过引入相关参数惩罚项，获取第二模型的代价函数；将预处理得到的训练数据输入第二模型的代价函数的导函数，并进行求解得到第二模型；所述第一模型为多元逻辑回归模型，所述第二模型为极大无关多元逻辑回归模型；将预处理得到的待预测数据输入所述第二模型，得到待预测数据中每个文本条目所属的情感类别。通过添加不相关约束项使得针对冗余数据具有较高的鲁棒性；降低了传统的多元逻辑回归模型的复杂度，具有更强的泛化能力；进而能够对获取的目标文本数据中文本条目进行精确分类。
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公开(公告)号：CN108509843B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810119125.4
申请日：2018-02-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于加权的Huber约束稀疏编码的人脸识别方法，包括：采用回归分类器作为人脸识别的基础，引入L1正则约束，对查询样本在训练样本集X的编码系数进行稀疏化，得到稀疏编码模型；在稀疏编码模型的基础上，采用Huber损失函数替代L1保真项或L2保真项，得到稀疏鲁棒性编码模型；根据训练样本集和查询样本的残差获取训练样本集中各像素点的权重；在稀疏鲁棒性编码模型的基础上，利用权重以及Huber损失函数的阈值得到基于加权的Huber约束稀疏编码模型；根据其编码系数获取查询样本在训练样本集X中的残差向量；根据残差向量分析闭塞环境下查询样本的识别率。本发明有效的降低了类内变化，并避免类间干扰，扩大了权重向量的效果，提高识别率。
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公开(公告)号：CN108549692B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201810331615.0
申请日：2018-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/182 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供了一种Spark框架下的稀疏多元逻辑回归模型对文本情感分类的方法，包括：将训练样本数据集存储于HDFS中；Spark平台从HDFS中读取数据生成RDD；Spark平台将数据的预处理任务分为多个任务组，对每个任务组中存储有读取数据的RDD进行预处理，将预处理的结果存入HDFS中；训练稀疏多元逻辑回归模型，经过求解得到稀疏多元逻辑回归分类器；将所述稀疏多元逻辑回归分类器输出到HDFS中；从HDFS中读取经过预处理的待预测文本的数据和训练得到的稀疏多元逻辑回归分类器；获取所述待预测文本的情感分类。本发明在Spark计算框架下使用ADMM并行方法求解优化问题，使得模型训练更加快速，更适合大数据场景下的文本情感分类；有效提升了分类的效率与精度。
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公开(公告)号：CN110322962A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910594042.5
申请日：2019-07-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，一种自动生成诊断结果的方法、系统及计算机设备，所述方法包括采集病例的病史小结，并对病史小结进行预处理；将预处理后的语料构建预训练词向量模型Word2Vec，得到向量表示的语料；构建神经网络结构，并将向量表示的预料输入该神经网络，其中该神经网络结构包括双向门控循环单元BiGRU、卷积神经网络卷积神经网络CNN和注意力机制Att；设置阈值来选择神经网络输出的多分类概率矩阵中的标签，选择的标签即为诊断结果；本发明相比于传统的词袋模型，能够提取更多的特征且更有效；最后设置阈值来处理多标签问题，并且加上相关性约束，解决诊断结果的冲突，使得结果的生成也更为合理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108509843A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810119125.4
申请日：2018-02-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于加权的Huber约束稀疏编码的人脸识别方法，包括：采用回归分类器作为人脸识别的基础，引入L1正则约束，对查询样本在训练样本集X的编码系数进行稀疏化，得到稀疏编码模型；在稀疏编码模型的基础上，采用Huber损失函数替代L1保真项或L2保真项，得到稀疏鲁棒性编码模型；根据训练样本集和查询样本的残差获取训练样本集中各像素点的权重；在稀疏鲁棒性编码模型的基础上，利用权重以及Huber损失函数的阈值得到基于加权的Huber约束稀疏编码模型；根据其编码系数获取查询样本在训练样本集X中的残差向量；根据残差向量分析闭塞环境下查询样本的识别率。本发明有效的降低了类内变化，并避免类间干扰，扩大了权重向量的效果，提高识别率。
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公开(公告)号：CN105447304B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201510767362.8
申请日：2015-11-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及智能预警应用领域，公开了一种基于自学习算法的预警系统，包括以下模块：数据采集模块，用于采集预警对象的行为数据；自学习模块，用于将所述数据采集模块采集的数据作训练处理，输出训练结果；预警模块，用于根据所述训练结果，确定预警范围，判断预警对象的行为数据是否超出所述预警范围，本发明还公开了一种具有所述预警系统的移动终端。本发明的具有基于自学习算法的预警系统的移动终端具有便于携带、重量轻、体积小、成本低等优点，适用于存在潜在痴呆风险的老年人群。
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公开(公告)号：CN117906609A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410068328.0
申请日：2024-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无人机遥感测绘与控制领域，涉及一种融合视觉特征与多传感器信息的无人机定位方法；所述方法包括获取双目图片帧、深度图片帧和传感器信息；从双目图片帧中提取出点特征和线特征，并结合传感器信息进行初步位姿估计；从双目图片帧中确定出关键帧，并将关键帧插入到本地地图中，建立局部地图；对各个局部地图进行最小化帧间的重投影误差优化，得到定位地图；利用深度图片帧和传感器信息，构建出三维空间局部梯度，并结合初步位姿估计构建出全局路径；对全局路径进行障碍物检测，利用A*算法对全局路径更新，得到无人机在遭遇障碍后的控制点路径；对控制点路径进行最小路径代价优化，得到更新后的路径即为规划路径。
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公开(公告)号：CN116229284A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310246762.9
申请日：2023-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多视角和多尺度的遥感图像时空融合方法，包括对t0和t1时刻的高时间、低空间分辨率图像进行上采样后与t0时刻的低时间、高空间分辨率图像进行拼接，利用编码器分别对t0时刻的低时间、高空间分辨率图像和拼接图像进行编码、将两个编码后的图像在特征维度上相加得到第三中间特征图，利用第一多视角多尺度特征提取模型和第二多视角多尺度特征提取模型分别对第三中间特征图进行多个尺度和多个视角的特征提取，将提取的特征相加后输入注意力机制进行加权后与t0时刻低时间、高空间分辨率图像编码后的特征图进行拼接，将拼接后的特征图输入解码器进行解码得到融合了时空信息的高时间、高空间分辨率图像，提高了图像融合质量。
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公开(公告)号：CN112766180A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110087196.2
申请日：2021-01-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及行人再识别领域，具体涉及一种基于特征融合和多核学习的行人再识别方法；所述方法包括获取行人图像并预处理；提取出行人图像的底层特征和中层语义特征，采用特征权重组合方法进行特征融合；采用不同核函数对融合特征分别进行映射；利用中心对齐方法为每个核函数赋予权重进行线性组合后进行复合映射；采用多元逻辑回归算法对复合映射后的融合特征进行处理，计算出行人图像之间的相似度，利用相似度大小降序排列，得到行人分类值即行人再识别结果；本发明所采用的融合特征更具有鲁棒性，能够更为真实的反应行人的特征；本发明加入了多核学习方法，将融合特征映射到高维空间，使得特征可以更好的表达，以此增强行人再识别问题的分类效果。
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