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公开(公告)号：CN117271899A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311312887.3
申请日：2023-10-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06Q50/14
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于时空感知的兴趣点推荐方法；包括：获取用户签到数据并将其输入到嵌入模块中进行处理，得到用户的轨迹嵌入矩阵和时空间隔嵌入矩阵；构建轨迹流图并根据该图的节点特征计算得到用户的通用行为模式；采用时空感知注意力模块对用户历史轨迹序列的轨迹嵌入矩阵和时空间隔嵌入矩阵进行处理，得到用户长期出行偏好表示；采用时空感知门控循环单元对用户当前轨迹序列的轨迹嵌入矩阵和时空间隔嵌入矩阵进行处理，得到用户短期出行偏好表示；根据用户的通用行为模式、用户长期出行偏好表示和用户短期出行偏好计算得到用户的兴趣点推荐结果；本发明可实现灵活且准确的向用户推荐兴趣点，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114566048B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210208526.3
申请日：2022-03-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/211 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于时序预测交通流预测领域，具体涉及一种基于多视角自适应时空图网络的交通控制方法，该方法包括：实时获取交通流量数据，将获取的交通流量数据输入到基于多视角自适应时空图网络中，预测下一时刻该路口的交通流量；根据预测得到的交通流量对该路口进行交通指挥，控制该路口的交通；本发明引入了时间图卷积，增加了在时间维上全局关联的提取能力；本发明设计了一种多尺度时间卷积层，用空洞卷积核代替普通的大卷积核提取长期关联，提高模型的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117351519A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311346821.6
申请日：2023-10-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/62 , G06V10/42 , G06V10/46 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于人工智能领域，具体涉及一种基于多视角特征分解的遮挡行人重识别方法，包括：获取待识别的行人图像，将行人图像划分为图像块；对图像块进行线性映射，得到嵌入特征表示；在嵌入特征表示添加全局信息，对添加全局信息的嵌入特征表示进行位置编码；根据位置信息、全局信息以及嵌入特征表示得到最终的输入序列；将最终的输入序列输入到Transformerblocks模块中，得到全局特征和补丁序列；对补丁序列进行重排；采用三种不同视角对重组后的补丁序列分解，分解后对局部特征进行匹配，得到重识别结果；本发明利用补丁的独特的位置信息对补丁特征进行重组，使得重组后得到的特征矩阵是原图的映射，这有助于探索局部特征的信息。
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公开(公告)号：CN101753445A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200910250971.0
申请日：2009-12-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 基于关键字分解Hash算法的快速流分类方法，涉及网络的流量测量技术。把数据包头部多个关键字的数据块连接成一个整体的二进制串后划分为一系列数据块，将一系列数据块的二进制串与质数异或，获得哈希关键值，通过哈希函数处理得到匹配规则集存放入哈希桶，将每条匹配规则集简化成一个哈希待匹配值存放在待匹配的链表中；该哈希待匹配值作为哈希链表中以待查询的索引值，将网络中抓取的数据包进行关键字分解计算哈希值，与放入hash桶中的规则集进行快速流匹配。本发明支持多个关键字，适合于多种分类方式；速度快，冲突率低，适合于高速网络流量测量。
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公开(公告)号：CN117218841A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311184661.X
申请日：2023-09-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于人工智能领域，具体涉及一种基于残差网络的交通流量预测方法，包括：构建交通流量预测模型，其中，交通流量预测模型包括数据输入模块、外部特征提取模块以及空间特征提取模块；获取待预测地点的信息数据，将交通数据输入到数据输入模块中进行拆分，得到关键时间交通流量数据；将外部数据输入到外部特征提取模块中，得到外部特征；将外部特征和关键时间交通流量数据进行融合后，将融合后的特征图输入到空间特征提取模块进行交通流量预测，得到预测结果；本发明使用了新的数据划分策略，更为有效的使用历史车流量数据。
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公开(公告)号：CN116311366A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310249334.1
申请日：2023-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于3D点云目标检测领域，具体涉及一种多通道感知的3D点云目标检测方法，包括：获取原始3D点云数据，采用立柱法对3D点云数据进行处理，得到立柱；采用注意力感知模块提取立柱的点维度注意力、通道维度注意力以及体素维度注意力，并通过多层感知机对三个注意力特征进行优化，到三个注意力得分；根据三个注意力得分以及立柱构建完整的注意力矩阵；将完整的注意力矩阵输入到检测头，得到目标检测结果；本发明使用了多维度综合注意力感知模块，能够更好的保留重要信息并推广到各种行人表征，以克服点云中行人数据的非刚性和稀疏性，由于多维度的注意力，可以增强柱状的表示，并通过复合池化策略更好的获取立柱中所有点的上下文信息。
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公开(公告)号：CN114566048A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210208526.3
申请日：2022-03-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于时序预测交通流预测领域，具体涉及一种基于多视角自适应时空图网络的交通控制方法，该方法包括：实时获取交通流量数据，将获取的交通流量数据输入到基于多视角自适应时空图网络中，预测下一时刻该路口的交通流量；根据预测得到的交通流量对该路口进行交通指挥，控制该路口的交通；本发明引入了时间图卷积，增加了在时间维上全局关联的提取能力；本发明设计了一种多尺度时间卷积层，用空洞卷积核代替普通的大卷积核提取长期关联，提高模型的效率。
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