-
公开(公告)号：CN114255328B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202111510170.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明涉及古文物图片的三维重建技术领域，公开了一种基于单视图与深度学习的古文物三维重建方法，包括如下步骤：步骤1：输入古文物及与所述古文物相似工艺品的数据集；步骤2：根据“编码器‑解码器”的网络结构，使用带有3D‑ResVGG网络和多路径通道注意力模块的编码器对所述数据集进行深度信息挖掘和特征提取，生成古文物三维网络模型；步骤3：通过智能AI工具将需要进行三维重建的古文物图片进行预处理，生成预设类型图片；步骤4：将作为单视图的所述预设类型图片输入到所述古文物三维网络模型中，生成完整的需要进行三维重建的古文物图片的古文物三维模型。本发明提出了一种新的3D‑ResVGG网络，通过多分支模型训练，完善了原有VGG架构过拟合的问题。
-
公开(公告)号：CN117435725A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311451427.9
申请日：2023-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/34 , G06Q50/18 , G06N3/045 , G06N5/04 , G06N3/048 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种针对司法裁判文书的摘要生成方法及系统，该方法包括：基于司法裁判文书的论辩结构对司法裁判文书进行段落划分，得到诉讼请求部分、被告辩称部分、审理查明部分和判决结果部分；结合BERT模型和GCN模型从每个论辩结构段落中提取关键句子，将各关键句子组成关键句集合；将关键句集合输入生成模型中，利用生成模型进行内容重写，生成每个论辩结构段落的子摘要；将每个论辩结构对应的子摘要拼接，生成最终的司法裁判文书摘要。本发明能够解决模型输入长度限制造成的信息丢失问题以及粗略截断造成的上下文信息不连贯问题。
-
公开(公告)号：CN116380078A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310376377.6
申请日：2023-04-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种高动态环境下捷联惯性导航系统姿态解算方法，属于惯性导航技术领域。本发明包括以下步骤：原始数据采集；计算初始姿态角；计算初始四元数；构建等效旋转矢量；构造姿态变化四元数；进行四元数更新；进行姿态角更新。不同于传统等效旋转矢量算法假设载体运动角速度为几次多项式，本发明假设载体运动角速度可以用不同频率的三角函数之和来表示，以此为基础推导了用角增量和角速度相关系数表示的等效旋转矢量，随后设计了基于此等效旋转矢量的姿态解算方法。本发明所提方法提高了高动态环境下姿态解算的精度，为解决高动态环境下高精度姿态解算提供了新思路。
-
公开(公告)号：CN115690906A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211304941.5
申请日：2022-10-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于自注意力机制和Bi‑GRU的人体动作识别方法。包括以下步骤，S1：记录人体动作的惯性传感器数据，并通过滑动窗口截取数据和数据对应的动作类别标签；S2：将数据输入Encoder中进行编码，通过其中的多头自注意力层提取输入数据之间的时间关联特征，再与原始输入数据进行拼接；S3：将Encoder的输出数据，输入Bi‑GRU进行进一步时间顺序特征提取；S4：将Bi‑GRU的输出特征，输入全连接层得到一个输出向量；S5：根据样本数据对模型进行训练，再将未知分类标签的惯性传感器数据输入已训练好的模型，得到其人体动作类别。本发明解决目前人体动作识别难以提取有效的时序特征和识别精度低的问题。
-
公开(公告)号：CN108536838B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201810330888.3
申请日：2018-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于Spark的极大无关多元逻辑回归模型对文本情感分类方法，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；训练极大无关多元逻辑回归模型，经过求解得到极大无关多元逻辑回归分类器；将分类器输出到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分类器；获取待预测文本的情感分类。本发明在Spark计算框架下并行方法求解，模型训练更加快速，更适合大数据场景下的文本情感分类；降低了传统多元逻辑回归模型的复杂度，具有更强的泛化能力；能够对待预测样本数据进行精确情感分类。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112699831A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110019644.5
申请日：2021-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于弹幕情感的视频热点片段检测方法、装置及存储介质，包括对获取到的弹幕视频进行清洗，并对清洗后的弹幕视频进行切分，构造弹幕情感词典，对视频片段中的弹幕进行情感强度计算和整体情感倾向进行判定；计算相邻视频片段的情感强度变化率；使用LDA主题模型进行主题提取，计算相邻视频片段的主题相似度；构造热点视频片段检测模型；将需要检测的弹幕视频输入到模型中，得到热点视频片段。本发明构建的弹幕情感词典提升了弹幕情感强度计算准确度，弹幕情感强度计算方法能够得到更为准确的情感强度计算结果，直接对应弹幕文本的分析满足用户利用情感倾向和关键词检索热点片段的需求，具有较高的检测准确度。
-
公开(公告)号：CN114254501B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111526989.6
申请日：2021-12-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机图形技术领域，公开了一种大规模草地渲染与仿真方法，包括如下步骤：步骤1、生成草场模型，所述草场模型中包含至少一个草块，所述草块中有若干个随机种子，通过所述随机种子将所述草场模型随机化，并生成草叶数据和骨骼；步骤2、根据所述草叶数据和骨骼对随机后的草场模型进行模拟，以得到动态的草场模型；步骤3、使用基于草块的管理方法对所述草场模型进行剔除；步骤4、使用曲面细分对经过剔除的草场模型进行高效渲染。本发明计算力要求低，算法高度并行化，针对大规模草地渲染效果更优。
-
公开(公告)号：CN116448103A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310257915.X
申请日：2023-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于UWB测距辅助的行人足绑式惯性导航系统误差修正方法。本发明包括以下步骤：S1：根据惯性测量单元输出数据，利用捷联惯导算法解算得到行人导航信息，并根据UWB模块测量双足间实时距离，通过IMU数据划分步态区间，并利用时间因子修正错误区间；S2：利用自适应随机森林算法对行人运动模式进行识别，在静止区间内利用零速修正算法修正导航系统误差；S3：针对平地行走、跑步模式进行足间距约束与抬脚高度约束，而针对上下楼运动模式进行楼梯高度约束，最终抑制惯导系统的误差漂移。本发明能够解决足绑式行人惯性导航系统中航向漂移的问题，减小行人导航定位的累积误差，提高定位精度。
-
公开(公告)号：CN112507115B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202011418248.1
申请日：2020-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种弹幕文本中情感词的分类方法及装置，包括以下步骤：对Python爬取到的弹幕数据进行预处理，判断待分类弹幕数据中是否包含情感词，若不包含则直接利用GRU分类器进行分类得到分类结果；若包含情感词，则构造弹幕文本领域的多维弹幕情感词典，并在所述多维弹幕情感词典基础上，构造文本情感计算分类器；采用模型融合的集成学习策略构造弹幕情感分类模型；将测试集数据输入到弹幕情感分类模型中，得到弹幕的情感分类结果。本发明扩展了情感词典，利用GRU、朴素贝叶斯和七维情感计算分类方法作为基分类器，根据各个基分类器得到的结果进行投票融合输出最终情感分类结果，解决弹幕短文本情感词分类问题。
-
公开(公告)号：CN114353825A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111480088.8
申请日：2021-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护基于无迹卡尔曼滤波的磁力计在线校准算法，包括以下步骤：初始阶段，在空间中任意旋转磁力计，采集一段时间的数据；根据采集的磁力计数据进行椭球拟合；根据磁力计误差模型与拟合结果得到误差参数矩阵，完成磁力计初始校准；在行进过程中使用无迹卡尔曼滤波实时估计误差，对磁力计进行校准；利用校准后的磁力计输出进行航向估计，并对陀螺仪解算的航向进行修正。实验结果表明，本发明的磁力计校准方法，与磁力计未校准和仅进行初始校准磁力计的行人导航算法相比，闭环误差分别下降了6.17％和2.8％，有效地校准了磁力计，并抑制了行人导航中的航向角发散，提升了导航精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
39
records
(took 0.031 seconds)
