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公开(公告)号：CN119472538A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411579521.7
申请日：2024-11-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种基于工业互联网的质量监测系统，其包括智能制造云平台、图像采集设备、传感设备和管理终端。智能制造云平台包括数据获取模块、数据处理模块、误差分析模块、图像分析模块、质量分析模块和报告生成模块。图像采集设备用于周期性的对目标生产线上的加工零件进行图像采集以得到零件检测图像集；传感设备用于周期性的对目标生产线上对应生产设备的传感数据进行采集以得到设备传感数据；智能制造云平台对所述零件检测图像集和所述设备传感数据进行分析以得当前周期内所有加工零件的质量达标率，并根据设备传感数据、加工工艺参数、标准工艺参数和质量达标率生成多维质量监测报告以将其发送至对应的管理终端。
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公开(公告)号：CN118694597A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410927992.6
申请日：2024-07-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种基于网络入侵行为感知的医疗服务调控方法，包括：对所有实时医疗服务任务和非实时医疗服务任务进行调度排序得到多个调度队列；基于服务节点的历史漏洞信息生成相应的攻击行为关系网络，将由服务节点的多个粗粒度报警信息组成的报警序列映射至所述攻击行为关系网络中得到当前网络入侵行为的攻击演化序列，基于所述报警序列和所述攻击演化序列分别确定所述网络入侵行为的第一威胁特征和第二威胁特征，基于网络入侵行为的第一威胁特征和第二威胁特征确定所述网络入侵行为的威胁度，并根据网络入侵行为的威胁度对调度队列中的医疗服务任务采用空间异构多样性最大化的执行配置策略或时间多样性最大化的执行配置策略。
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公开(公告)号：CN118534540A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410096645.3
申请日：2024-01-24
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01V1/36 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及地震数据处理领域，尤其涉及一种基于扩散模型的地震数据噪声压制方法,本方法的噪声压制网络部分基于改进的Unet网络，为了强化随机噪声和地震信号之间的映射，引入基于ResNet的残差结构，在所述噪声压制网络的每个层级上逐渐调整特征表示，从而有助于抑制噪声的影响；在噪声压制网络中引入了注意力模块，用于提高网络对重要区域的关注度，使用残差模块来构建深度网络，从而避免了深度网络中的梯度消失问题。本发明方法适合于地震信号随机噪声的去除，实验结果表明，本发明方法与CNN方法和GAN方法相比，具有更好的噪声压制性能。
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公开(公告)号：CN116664892A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310690058.2
申请日：2023-06-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/24 , G06T7/33
Abstract: 本发明涉及一种基于交叉注意与可形变卷积的多时相遥感图像配准方法，首先，基于主干网络VGG16引入可形变卷积构建可形变卷积块DeVgg以适应不同形状、尺度大小等发生明显几何形变的遥感图像，增强了算法的鲁棒性；其次，将主干网络提取出的特征输入到交叉注意力模块中，用以更好地捕获不同背景变化下的影像的空间对应关系，在保留特征图核心信息的同时，能够高效地识别需要关注的特征信息，进而提高整体的匹配准确性。在特征匹配阶段，为了解决特征点匹配质量不佳问题，使用暴力匹配BFMatcher算法进行粗配准，再结合自适应的约束阈值，筛选出优质匹配点。
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公开(公告)号：CN112968872B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110127620.1
申请日：2021-01-29
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L9/40 , G06N20/20 , G06F40/216 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/24
Abstract: 本发明属于恶意流量检测技术领域，公开了一种基于自然语言处理的恶意流量检测方法、系统、终端，利用tshark工具提取pcap包，得到加密流量数据集；对黑白样本数据分别打上黑白标签；去除重复数据，打乱样本数据索引；建立TF‑IDF模型，对加密流量数据集进行特征重构；建立机器学习算法模型，对数据集正负样本进行训练；建立深度学习模型；调节各模型参数，训练各模型；使用ROC曲线和AUC值评估机器学习各个模型，采用TF‑IDF和集成学习相结合的方法进行加密恶意流量的检测。本发明以文本分类方法表示加密流量字段，具有较强泛化性，在后期进行模型改进时也不必拘泥于加密流量数据的信息提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419449B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210308387.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种自注意力多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法，所述分割网络包括特征编码器和解码器，特征编码器将前三个阶段不同尺度大小的特征图传递给解码器中对应的自注意力多尺度特征融合模块，解码器从最后一个阶段的特征图开始上采样并与自注意力多尺度特征融合的特征图进行叠加，逐步进行直到和第一阶段的特征图尺度一样，最后将所有尺度的特征图分别上采样至原图大小并对每个像素预测分类，并将四个尺度的预测结果进行融合得到最终的遥感图像语义分割结果，本发明方法能够有效融合不同尺度的遥感语义特征，提升分割性能。
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公开(公告)号：CN114419449A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210308387.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种自注意力多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法，所述分割网络包括特征编码器和解码器，特征编码器将前三个阶段不同尺度大小的特征图传递给解码器中对应的自注意力多尺度特征融合模块，解码器从最后一个阶段的特征图开始上采样并与自注意力多尺度特征融合的特征图进行叠加，逐步进行直到和第一阶段的特征图尺度一样，最后将所有尺度的特征图分别上采样至原图大小并对每个像素预测分类，并将四个尺度的预测结果进行融合得到最终的遥感图像语义分割结果，本发明方法能够有效融合不同尺度的遥感语义特征，提升分割性能。
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公开(公告)号：CN112240267A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201910646003.5
申请日：2019-07-17
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于风速相关性与风功率曲线的风机监测方法，主要包括风机状态判断和风机数据判断。本发明通过有效地从SCADA数据中提出了相关性与风功率曲线，基于SCADA数据分析测试风机与邻近风机的风速相关性，通过风速相关性计算判断出测试风机是否处于正常状态，可有效检测风力涡轮机状态是否持续恶化。同时，本发明通过历史SCADA数据拟合出测试风机的风功率曲线，并利用风功率曲线判断测试风机的实时风功率数据是否正常。在曲线拟合的过程中，原始风功率数据经过多轮清洗，较传统方法能够更加准确地获取风功率曲线，从而能够更准确地判断测试风机的实时风功率数据是否正常。
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公开(公告)号：CN117953364A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311372409.1
申请日：2023-10-23
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于技术领域，尤其涉及一种地物识别中的引导式道路提取方法及应用，包括根据道路的四个极点将遥感图像进行裁剪，极点再转化为单通道二维高斯热图与裁剪的遥感图像拼接形成4通道的网络输入，然后将卷积注意力机制模块与空洞空间卷积池化金字塔结构并联组成多分支模块，提取上下文信息、增强网络特征提取能力，提高网络道路提取的精度等步骤。本发明以DeepLabV3+网络作为基线网络提出了引导式道路提取网络GuideNet，能够有效提高道路踏勘精细程度、极大地缩减了人工踏勘时间，在满足施工道路符合率的条件下，效率比人工有很大提高。
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公开(公告)号：CN117706048A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311579819.3
申请日：2023-11-24
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01N33/18 , G06Q10/04 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于数据分析的水域环境预测系统，包括：水域污染量监测平台和用户终端。水域污染量监测平台包括轨迹分析模块、数据融合模块、污染量关联模块和污染量预测模块。水域污染量监测平台基于水域监控设备在实时监测周期内摄取到的水面环境监控图像分析得到目标水域的大颗粒污染物的水面滞留数据，利用水面滞留数据和多模态环境数据生成目标水域的多维水域环境特征，然后确定目标水域的全局污染量关联图，基于目标水域的全局污染量关联图和多维水域环境特征分析得到目标水域在下一个监测周期内的水面污染量，并将所述水面污染量发送给治理人员的用户终端。
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