公开(公告)号：CN119649123A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411739285.0

申请日：2024-11-29

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 付蔚 ,  钟渝 ,  童世华 ,  王越 ,  黎鸿 ,  张泽 ,  莫凡 ,  麦仁翔 ,  吕阳

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及图像分类领域，特别涉及一种基于CGAN‑MAML‑ResNet的少样本图像分类方法，包括：获取原始图像，构建并训练CGAN模型，使用训练好的CGAN模型生成样本图像；将样本图像与原始图像共同构成的数据集划分为训练集与测试集，构建多个分类元任务；将训练集输入到ResNet18模型中进行训练，得到训练结束后ResNet18模型的每层特征参数；构建并优化改进的ResNet18模型，获得模型的最优参数；根据最优参数对目标分类任务进行训练，得到分类结果。本发明所述方法具有准确性高、泛化能力强的优点。

公开(公告)号：CN119887529A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510085754.X

申请日：2025-01-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 付蔚 ,  张泽 ,  童世华

IPC: G06T3/4076 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明属于深度图像处理领域，具体涉及一种基于扩散模型的深度图超分辨率重构方法，包括：获取高分辨率深度图和高分辨率彩色图，将高分辨率深度图和高分辨率彩色图输入训练好的深度图超分辨率重构模型，得到重建的超分辨率深度图；深度图超分辨率重构模型包括：第一引导生成网络、引导估计网络以及深度图超分辨率网络；本发明根据多模态的图像利用引导生成网络生成引导信息，根据低分辨率深度图利用基于扩散模型的引导估计网络对引导信息进行估计，能够更好地还原深度图所需的先验知识，得到引导估计信息，并联合引导信息和引导估计信息来引导重建深度图，能够有效提高深度图的重建精度，特别是在复杂纹理和边缘细节的恢复上表现优异。

公开(公告)号：CN204614017U

公开(公告)日：2015-09-02

申请号：CN201520346134.9

申请日：2015-05-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张磊 ,  师赛阔 ,  张玮玮 ,  葛华康 ,  张海涛 ,  张泽

IPC: G06Q20/32 ,  G06Q20/40

Abstract: 本实用新型涉及一种支付系统，更具体地说涉及一种移动支付系统，具有读卡信息加密和验证的功能，同时，将移动网络与移动支付融合在一起，既能用于移动通信和商品信息的扫描，又能用于快捷支付，保证客户和商户交易的安全性和快捷性。移动终端包含通信模块和支付模块，读卡模块用于读取银行卡信息，加密模块用于对数据加密，验证模块用于对加密的数据进行验证，保证数据的完整性，天线和射频模块用于射频信号接收和处理，触摸屏用作显示和密码输入界面，处理器对接收到的数据进行处理，并把指令发送到触摸屏、扬声器和打印模块，摄像头用于拍摄和扫描，电源与稳压管相连接，提供稳定的电压，打印模块用于打印交易账单，扬声器用于发声。