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公开(公告)号：CN116222559A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310369241.2
申请日：2023-04-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明请求保护一种捷联惯导行人三维位置修正方法，属于惯性行人导航领域，其包括以下步骤：行人高度修正，融合由气压计和加速度计独立解算的高度，对行人高度进行初次修正；行人俯仰角修正，利用行人步长步高及俯仰角的关系计算出俯仰角，与姿态解算俯仰角融合，修正俯仰角；行人三维位置修正，利用行人俯仰角、步长及航向角间关系，修正行人三维位置。本发明通过上述三个子算法逐步修正，最终对捷联惯导系统中行人在三维空间中的位置信息进行修正。根据本发明公开的方法能够实现三维空间中行人位置的准确定位，不仅可应用于现有的城市高楼这种较为规则实验环境下的行人惯性导航，尤其适用于更广泛的非规则环境如坡道、山地等环境。
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公开(公告)号：CN111651656B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202010488720.2
申请日：2020-06-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种基于代工模式的动态网页爬虫方法及系统，包括：接收业务信息，配置爬虫参数，业务评估，做准备工作；分配系统资源，发起多个独立进程的业务爬虫；采用模拟浏览器模式，对动态网页原始URL进行爬取，并返回目标静态数据内容的URL；审查URL的有效性和非重复性，并审查后的爬取任务，构造生产任务消息列表，发起多个线程的生产爬虫；采用自动化程序模式，对静态的URL页面进行爬取，并返回目标数据和附件文件；对返回内容处理并存储；导出数据。本发明分别构造了业务爬虫和生产爬虫，基于代工模式对动态网页和静态内容采取不同的爬取策略，最大限度地利用系统资源，实现对动态网页数据进行大规模、快速爬取。
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公开(公告)号：CN115655269A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211386612.X
申请日：2022-11-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种三轴超声波辅助下的行人自主定位导航方法：该方法首先利用三轴超声波模块来辅助六轴姿态仪(三轴陀螺仪和三轴加速度计)的滑动均值斜坡法判定行人步行前脚掌的零速率区间，然后利用加速度计和陀螺仪的数据分别进行扩展卡尔曼滤波和卡尔曼滤波解算出两组姿态角，并使用自适应互补滤波融合。最后利用超声波测距传感器测量的足间距离作为观测值进行扩展卡尔曼滤波，校准导航姿态、速度和位置，进而实现精准的人员的定位导航。本发明能够在行人步行的动态过程中，准确判断前脚掌的零速率区间，并能自适应调节导航姿态的融合权重，校准和更新行人足部的导航姿态、速度和位置信息。
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公开(公告)号：CN109543840B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201811329913.2
申请日：2018-11-09
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多维分类强化学习的动态推荐系统设计方法，属于强化学习以及推荐技术领域。包括：步骤1服务器根据所推荐物品的固有属性对所有物品进行分类，并对所有物品执行热度统计，更新热度代表物品；步骤2用户向服务器发送请求，请求服务器推荐物品；步骤3计算用户活跃度与网络权重并存储；步骤4服务器根据用户活跃度判断是否跳至步骤5；步骤5服务器依据Actor神经网络和现有的用户状态向量，对用户进行物品推荐；步骤6若用户对服务器推荐物品进行反馈则对用户状态进行更新，回到步骤3；否则无动作。本发明更加客观地反映用户物品间的联系与用户兴趣的变化；通过用户活跃度和用户登记的静态信息增强了推荐的精准度。
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公开(公告)号：CN108595568B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810332338.5
申请日：2018-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于极大无关多元逻辑回归的文本情感分类方法，所述方法包括：获取文本数据，并对所述文本数据进行预处理；在第一模型的代价函数基础上，通过引入相关参数惩罚项，获取第二模型的代价函数；将预处理得到的训练数据输入第二模型的代价函数的导函数，并进行求解得到第二模型；所述第一模型为多元逻辑回归模型，所述第二模型为极大无关多元逻辑回归模型；将预处理得到的待预测数据输入所述第二模型，得到待预测数据中每个文本条目所属的情感类别。通过添加不相关约束项使得针对冗余数据具有较高的鲁棒性；降低了传统的多元逻辑回归模型的复杂度，具有更强的泛化能力；进而能够对获取的目标文本数据中文本条目进行精确分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112699831B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110019644.5
申请日：2021-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/74 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于弹幕情感的视频热点片段检测方法、装置及存储介质，包括对获取到的弹幕视频进行清洗，并对清洗后的弹幕视频进行切分，构造弹幕情感词典，对视频片段中的弹幕进行情感强度计算和整体情感倾向进行判定；计算相邻视频片段的情感强度变化率；使用LDA主题模型进行主题提取，计算相邻视频片段的主题相似度；构造热点视频片段检测模型；将需要检测的弹幕视频输入到模型中，得到热点视频片段。本发明构建的弹幕情感词典提升了弹幕情感强度计算准确度，弹幕情感强度计算方法能够得到更为准确的情感强度计算结果，直接对应弹幕文本的分析满足用户利用情感倾向和关键词检索热点片段的需求，具有较高的检测准确度。
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公开(公告)号：CN114255328A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111510170.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及古文物图片的三维重建技术领域，公开了一种基于单视图与深度学习的古文物三维重建方法，包括如下步骤：步骤1：输入古文物及与所述古文物相似工艺品的数据集；步骤2：根据“编码器‑解码器”的网络结构，使用带有3D‑ResVGG网络和多路径通道注意力模块的编码器对所述数据集进行深度信息挖掘和特征提取，生成古文物三维网络模型；步骤3：通过智能AI工具将需要进行三维重建的古文物图片进行预处理，生成预设类型图片；步骤4：将作为单视图的所述预设类型图片输入到所述古文物三维网络模型中，生成完整的需要进行三维重建的古文物图片的古文物三维模型。本发明提出了一种新的3D‑ResVGG网络，通过多分支模型训练，完善了原有VGG架构过拟合的问题。
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公开(公告)号：CN114254108A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111518229.0
申请日：2021-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种中文文本对抗样本生成的方法，包括如下步骤：获取原始文本数据，且所述原始文本数据为中文文本分类器的输入数据；构建一个深度学习攻击模型，使用数据聚集的方法迭代生成训练数据，并使用强化学习的方法训练模型；使用训练好的攻击模型，输入到所述原始文本数据，以获得对抗样本。本发明提供了一种带有深度学习的中文文本对抗样本生成的方法，通过学习模型，适应中文文本，实现多种攻击策略，相对现有技术中英文对抗样本生成的方法，流程更加简单。
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公开(公告)号：CN108549692B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201810331615.0
申请日：2018-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/182 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供了一种Spark框架下的稀疏多元逻辑回归模型对文本情感分类的方法，包括：将训练样本数据集存储于HDFS中；Spark平台从HDFS中读取数据生成RDD；Spark平台将数据的预处理任务分为多个任务组，对每个任务组中存储有读取数据的RDD进行预处理，将预处理的结果存入HDFS中；训练稀疏多元逻辑回归模型，经过求解得到稀疏多元逻辑回归分类器；将所述稀疏多元逻辑回归分类器输出到HDFS中；从HDFS中读取经过预处理的待预测文本的数据和训练得到的稀疏多元逻辑回归分类器；获取所述待预测文本的情感分类。本发明在Spark计算框架下使用ADMM并行方法求解优化问题，使得模型训练更加快速，更适合大数据场景下的文本情感分类；有效提升了分类的效率与精度。
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公开(公告)号：CN114254501B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111526989.6
申请日：2021-12-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机图形技术领域，公开了一种大规模草地渲染与仿真方法，包括如下步骤：步骤1、生成草场模型，所述草场模型中包含至少一个草块，所述草块中有若干个随机种子，通过所述随机种子将所述草场模型随机化，并生成草叶数据和骨骼；步骤2、根据所述草叶数据和骨骼对随机后的草场模型进行模拟，以得到动态的草场模型；步骤3、使用基于草块的管理方法对所述草场模型进行剔除；步骤4、使用曲面细分对经过剔除的草场模型进行高效渲染。本发明计算力要求低，算法高度并行化，针对大规模草地渲染效果更优。
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