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公开(公告)号：CN114596559A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210250908.2
申请日：2022-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明设计了一种基于GR和对抗学习的弱监督曲面文本检测方法，具体流程如图1所示，该方法主要将GR模型生成的显著图与基于对抗学习的弱监督曲面文本检测算法生成的黑白场景文本分割图进行逐像素特征融合得到最终的候选文本区域，利用两者检测的重点关注目标不同使得两者融合后的候选区域很大程度上会包含更全面的文本信息。本发明能够基于现有的曲面场景文本分割算法存在的局限性，分析存在的问题，从而使用户能够更准确的定位曲面目标表面的文本，从而为后续的文本区域分类工作提供更好的数据支撑，满足了用户的识别需求，提高了识别的准确率，从而使用户能够享受更便捷的生活。
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公开(公告)号：CN107194381A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710547243.0
申请日：2017-07-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00845 , G06K9/00302
Abstract: 本发明请求保护一种基于Kinect的驾驶员状态监测系统，系统包括：面部特征信息采集模块、信息处理模块、多特征信息融合模块、报警模块、数据库存储模块。利用Kinect提供的红外摄像头和彩色摄像头机人脸识别模块获取面部特征信息，对驾驶员面部表情、嘴部、眼部、头部等特征进行监测，联合图像处理技术对Kinect获取的数据进行预处理，并通过融合各种特征信息，综合判断驾驶员的状态，当监测到驾驶员状态异常时，报警模块进行实时地报警，并将驾驶员的状态信息存储到本地数据库中，以供历史数据的查询，同时通过历史数据归纳出驾驶员的驾驶习惯，提前做出预警。能有效地提高白天尤其是夜晚的驾驶员状态监测的准确率。
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公开(公告)号：CN103957053A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410213564.3
申请日：2014-05-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B10/073
Abstract: 本发明公开一种基于EPON网络的链路测试装置及方法，主要包括链路管理模块、系统控制模块、EOAM模块以及驱动模块。所述链路管理模块连接系统控制模块、EOAM模块以及驱动模块，维护链路测试装置的认证标识及认证状态，负责链路参数的分析与查询，响应EOAM模块接收的EPON网络中局端设备OLT的配置命令，完成用户端ONU的仿真。本发明可以实现从EPON的物理层、链路层到业务层的关键功能及性能测试，而且还能够仿真不同类型，具有多种业务能力的ONU，可以有效解决不同设备制造商生产的OLT与ONU的互通性、兼容性问题，具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN116386135A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310234771.6
申请日：2023-06-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明设计了一种基于多尺度图卷积网络的行为识别方法，该方法主要包含三个部分，分别为时间自适应融合模块、多尺度时空图卷积网络和跨尺度特征融合模块。所述时间自适应融合模块为骨架序列的每一帧提供自适应的融合权重，增强了特征信息。所述多尺度时空图卷积网络通过空间图卷积提取空间信息，将空洞卷积应用于时间信息提取，提出了一种多尺度时间卷积模块，以捕获不同感受野的时间信息，提高了动作预测能力。所述跨尺度特征融合模块通过计算不同尺度关节特征的相似性来判断关节连接性，建立跨尺度邻接矩阵，使不同尺度特征融合，实现多尺度信息的相互指导学习。本发明所提出的多尺度图卷积网络为骨架序列的特征识别提供了多尺度方案，通过多个语义级别信息的交互融合解决了图卷积网络感受野低，单尺度语义信息的缺乏的问题。
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公开(公告)号：CN116189306A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310234773.5
申请日：2023-03-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明设计了一种基于联合注意力机制的人体行为识别方法，用于人体三维骨架的行为识别问题。以骨架关节点数据、骨骼长度数据作为输入，通过双流网络融合评分，实现对骨架特征的充分提取。采用上下文编码网络学习各关节点间的连接关系及连接强度并将其嵌入图卷积层中。设计联合注意力模块，将空间注意模块、时间注意模块和通道注意模块巧妙结合，以联合处理通道、空间和时间注意力，增强对重要信息的特征提取能力，有效提升了行为识别精度。本发明为3D人体骨架行为识别提供又一种可行的选择。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111212014B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201911298068.1
申请日：2019-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L27/38 , H04L27/26 , H04L5/00 , H04W56/00 , H04B1/7156
Abstract: 本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于跳频规则的NB‑IOT定时提前量估计方法，包括：通过射频对空口信号进行采样，得到采样信号；在采样信号中提取出基带信号，并进行基带信号处理；确定符号组所在频点位置，并基于跳频图样判定RACH信号；基于跳频规则估计定时提前量，对随机接入符号组中的符号进行两两共轭相乘，之后利用随机接入符号组跳频规则消除残留载波偏移CFO，再估计出定时提前量；获得定时提前估计量及前导索引。本发明利用随机接入符号组的跳频规则，在频域消除了残留载波偏移，提高了定时提前量估计精度，采取共轭相乘的方式完成算法的计算，复杂度低，利于硬件实现。
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公开(公告)号：CN117152652A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310757416.7
申请日：2023-06-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/70 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774
Abstract: 本发明设计了一种基于改进YOLOv7的密集行人检测方法及装置，首先利用监控设备或车载录像设备采集交通场景下的视频数据，然后将视频数据提取关键帧，并在关键帧构成的图像数据中标注出行人位置，将图像与标注共同作为样本数据集。构建改进的YOLOv7卷积神经网络模型，所述模型包括用于提取特征的骨干网络，颈部网络和头部网络；将样本数据集中标注后的图像数据进行尺度变换，并输入到改进的YOLOv7卷积神经网络模型，进行不少于100Epochs的迭代训练，直到模型收敛；最后输入待检测的图像，利用训练好的模型进行密集行人检测。该方法能有效解决解决行人密集情况下出现的行人间遮挡，背景干扰，网络特征提取能力不足导致的检测精度低、误检率和漏检率高的问题。
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公开(公告)号：CN114529894A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210046573.2
申请日：2022-01-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种融合空洞卷积的快速场景文本检测方法，包括获取文本检测训练数据集，并对训练数据集进行标签生成；建立融合空洞卷积的快速场景文本检测初步模型；所述融合空洞卷积的快速场景文本检测初步模型包括轻量级特征提取模块、空洞卷积模块和可微分二值化模块；使用标签生成的训练数据集对建立的融合空洞卷积的快速场景文本检测初步模型，并使用损失函数计算损失值以调整所述初步模型的参数得到融合空洞卷积的快速场景文本检测模型；采用融合空洞卷积的快速场景文本检测模型对场景中文本进行检测。本发明利用轻量级的神经网络替换大型网络用于提取输入图形的特征，降低的网络模型参数量，可以有效的提高文本检测网络模型的效率。同时为了弥补轻量级神经网络提取特征不足的问题，在特征融合层增加空洞卷积模块并使用通道注意力机制对特征进行融合筛选，提高了网络中特征的利用效率。因此本发明在保持较高文本检测水平的情况下，实现场景文本的快速检测。
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公开(公告)号：CN111212014A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911298068.1
申请日：2019-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L27/38 , H04L27/26 , H04L5/00 , H04W56/00 , H04B1/7156
Abstract: 本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于跳频规则的NB-IOT定时提前量估计方法，包括：通过射频对空口信号进行采样，得到采样信号；在采样信号中提取出基带信号，并进行基带信号处理；确定符号组所在频点位置，并基于跳频图样判定RACH信号；基于跳频规则估计定时提前量，对随机接入符号组中的符号进行两两共轭相乘，之后利用随机接入符号组跳频规则消除残留载波偏移CFO，再估计出定时提前量；获得定时提前估计量及前导索引。本发明利用随机接入符号组的跳频规则，在频域消除了残留载波偏移，提高了定时提前量估计精度，采取共轭相乘的方式完成算法的计算，复杂度低，利于硬件实现。
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公开(公告)号：CN108899073A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810693404.1
申请日：2018-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种结合移动终端的智能饮食推荐系统，该系统包括智能终端和云服务器，利用机器学习和智能数据处理强大的数据处理能力对饮食数据、食物营养素数据进行整合、处理；根据用户基本信息和身体状况信息为用户推荐合适的食谱，可以指导和监督用户的饮食，使用户的生活和饮食更加营养健康，实现对用户饮食习惯的分析和对基于用户历史饮食记录信息的食谱推荐；让用户直观的了解自己是否缺乏某种营养素，有效的帮助用户改变不良的饮食习惯和饮食偏好，科学管理用户的饮食。
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