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公开(公告)号：CN108876832A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810540860.2
申请日：2018-05-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于分组‑次序模式的鲁棒纹理特征提取方法，属于图像处理、模式识别领域。主要思路是：首先采用双线性插值获取待处理图像每个中心像素及其近邻像素，并对插值所得像素进行均值滤波。然后通过对近邻像素进行分组以降低特征维度，并对分组后各组中的近邻像素值间的大小次序进行编码。最后对图像中所有像素在不同分组中所得编码值进行直方图统计，并将各组的直方图级联构成最终的纹理特征直方图。
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公开(公告)号：CN106126479A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610531374.5
申请日：2016-07-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/15
CPC classification number: G06F17/15
Abstract: 本发明请求保护一种基于遗传变异优化的二阶振荡粒子群盲源分离方法，属于盲信号处理技术领域。该方法克服了传统盲源分离算法非线性激活函数选取难题，可在源信号先验知识未知情况下有效分离混合信号。以分离信号负熵作为目标函数，利用固定惯性权重均衡局部和全局搜索能力；学习因子二阶振荡环节的加入可在粒子数目不变情况维持种群多样性；引入遗传变异机制，有利于处改善由二阶振荡的加入而造成收敛速度降低的情况。对模拟振动信号和混沌映射信号的分离说明该方法能应用到机械信号故障检测领域以及处理确定的类噪声信号等方面。本方法为智能算法盲源分离的改进型理论研究提供了补充，对工程应用中未知混合信号的分离具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117746141A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311775891.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F17/16
Abstract: 本发明属于遥感图像分类领域，涉及基于视觉Transformer的遥感图像分类方法，包括：获取遥感图像并进行预处理，将预处理后的结果输入分块嵌入模块，得到特征矩阵；将特征矩阵拉长得到初始序列，在初始序列中加入类别token向量，得到类别序列；将类别序列输入Transformer编码模块，得到编码序列；将特征矩阵输入空间结构计算模块，得到空间结构序列；将编码序列和空间结构序列对应相加，得到结合序列，将结合序列输入全局结构融合模块，得到融合序列；将融合序列的类别token向量输入分类头，得到分类结果；本发明采用多方向对称卷积与空间结构计算策略，从底层提高模型旋转鲁棒性，使其分类呈不同方向的遥感图像。
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公开(公告)号：CN117711064A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311718879.9
申请日：2023-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理领域，尤其涉及基于知识蒸馏的跨域人体行为识别方法，包括：构建基于知识蒸馏的跨域人体行为识别模型,获取待识别的雷达微多普勒图像，经预处理输入训练好的基于知识蒸馏的跨域人体行为识别模型，输出雷达微多普勒图像人体行为识别结果。模型的训练过程主要包括：获取训练样本，按顺序分别经过数据生成模块、特征提取模块、分类模块和知识蒸馏模块的处理，计算得到分类损失、跨域相关性损失和域内一致性损失，按照比例加权求和，计算得到模型的总体损失函数，迭代训练，直至总体损失函数收敛或达到预设条件时停止训练。采用本发明的方法可以有效解决因域间差异造成的模型泛化能力差的问题，提高分类精度和识别准确性。
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公开(公告)号：CN108876832B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201810540860.2
申请日：2018-05-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/44 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明请求保护一种基于分组‑次序模式的鲁棒纹理特征提取方法，属于图像处理、模式识别领域。主要思路是：首先采用双线性插值获取待处理图像每个中心像素及其近邻像素，并对插值所得像素进行均值滤波。然后通过对近邻像素进行分组以降低特征维度，并对分组后各组中的近邻像素值间的大小次序进行编码。最后对图像中所有像素在不同分组中所得编码值进行直方图统计，并将各组的直方图级联构成最终的纹理特征直方图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106209312B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201610527274.5
申请日：2016-07-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种利用软判决的循环码参数盲识别算法，属于信号处理技术领域。首先求出所有码字长度n和生成多项式为xn‑1的因式对应的校验矩阵，放入校验矩阵库中；然后使用M2/M4估计器估计信道中的信号幅值及噪声方差；再利用截获的循环码码流，构造截获矩阵，调用该码字长度对应校验矩阵库中的校验矩阵，得到校验子的后验概率的平均对数似然比；最后根据循环码的性质，识别出码字长度、同步时刻和生成多项式。本算法可以在仅仅已知编码方式为循环码，并且较低信噪比的情况下，同时识别出码字长度、同步时刻和生成多项式，从而对循环码参数盲识别具有重要意义。
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公开(公告)号：CN106209312A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610527274.5
申请日：2016-07-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种利用软判决的循环码参数盲识别算法，属于信号处理技术领域。首先求出所有码字长度n和生成多项式为xn-1的因式对应的校验矩阵，放入校验矩阵库中；然后使用M2/M4估计器估计信道中的信号幅值及噪声方差；再利用截获的循环码码流，构造截获矩阵，调用该码字长度对应校验矩阵库中的校验矩阵，得到校验子的后验概率的平均对数似然比；最后根据循环码的性质，识别出码字长度、同步时刻和生成多项式。本算法可以在仅仅已知编码方式为循环码，并且较低信噪比的情况下，同时识别出码字长度、同步时刻和生成多项式，从而对循环码参数盲识别具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117727071A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311840269.6
申请日：2023-12-28
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆市科学技术研究院
IPC: G06V40/10 , G06V10/34 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06T7/66 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于自然图像领域，具体涉及一种基于分步处理关节的文本引导多人姿态估计方法，包括构建姿态估计网络并对其进行训练，将待检测的任务场景图输入完成训练的姿态估计网络得到的热图经过非极大值抑制进行后处理得到图像中每个人物的关节点坐标，将目标任人物的关节点和骨架连接输出作为姿态估计；本发明采用针对关节的分而治之和文本提示策略，能够有效地解决场景复杂和遮挡严重以及场景姿态数据集稀少的问题。
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公开(公告)号：CN109410258B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201811120633.0
申请日：2018-09-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/40
Abstract: 本发明请求保护一种基于非局部二值模式的纹理图像特征提取方法，属于图像处理、模式识别领域。本发明的实现步骤为：首先提取输入图像的像素及其邻域像素；然后计算各分辨率下的非局部中心像素Cmn，同时进行不同分辨率下的非局部二值模式编码，生成各像素点的NL_BPmn码值；再对各分辨率级别下的NL_BPmn码值进行直方图统计，并将同一分辨率级别下的非局部直方图级联；最后级联各分辨率下的非局部特征直方图构成最终的非局部特征直方图。本发明的应用能够有效地提取对噪声干扰、旋转和光照变化鲁棒的纹理特征。
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公开(公告)号：CN106126479B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610531374.5
申请日：2016-07-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/15
Abstract: 本发明请求保护一种基于遗传变异优化的二阶振荡粒子群盲源分离方法，属于盲信号处理技术领域。该方法克服了传统盲源分离算法非线性激活函数选取难题，可在源信号先验知识未知情况下有效分离混合信号。以分离信号负熵作为目标函数，利用固定惯性权重均衡局部和全局搜索能力；学习因子二阶振荡环节的加入可在粒子数目不变情况维持种群多样性；引入遗传变异机制，有利于处改善由二阶振荡的加入而造成收敛速度降低的情况。对模拟振动信号和混沌映射信号的分离说明该方法能应用到机械信号故障检测领域以及处理确定的类噪声信号等方面。本方法为智能算法盲源分离的改进型理论研究提供了补充，对工程应用中未知混合信号的分离具有重要意义。
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