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公开(公告)号：CN114579833B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210201566.5
申请日：2022-03-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9538 , G06F16/35
Abstract: 本发明涉及一种基于主题挖掘和情感分析的微博舆情可视分析方法，属于可视化技术领域。该方法为：S1：确定需要爬取的微博账号，获取所研究微博账号在舆情期间的微博数据；提取所需的研究字段，对获取的研究语料进行预处理；S2：采用贝叶斯模型对微博数据进行主题分类，接着使用TF‑IDF特征提取和LDA主题模型对分类好的语料进行文本主题挖掘，提取微博关键词，最后结合转发数等传播属性，得出热点话题；S3：提取各时间段热点话题的微博评论，得到最终的分类结果，来挖掘人们对热点话题的情感趋势。S4：对两次舆情期间微博舆情进行可视分析。本发明有利于更好的掌握并跟踪微博舆情，提前防范舆情高峰的发生。
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公开(公告)号：CN118114714A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311707868.0
申请日：2023-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N3/0499
Abstract: 本发明属于深度学习领域，具体涉及一种基于用户微行为的项目序列推荐方法，包括：获取待推荐用户的交互项目序列和微行为序列；根据用户交互的项目序列构建有向图，采用门控图神经网络对有向图进行学习，得到每个交互项目的嵌入表示；对用户微行为序列进行学习，得到用户微行为的嵌入表示；将项目嵌入表示和用户微行为嵌入表示将进行融合；采用基于注意力机制的双向GRU网络对强化后的项目嵌入表示进行学习，得到用户偏好表示；将用户偏好表示和候选项目序列输入到前馈神经网络中，得到下一个交互项目的概率；本发明同时考虑到用户的微行为与用户的短期偏好，使用了不同的方法来学习项目嵌入和微行为嵌入，给用户提供更为精准的推荐。
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公开(公告)号：CN117911646A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311746855.4
申请日：2023-12-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明属于计算机图形学几何处理技术领域，具体涉及一种基于全局无缝参数化的四边网格生成方法，包括：获取三维网格模型，根据三维网格模型得到原始网格数据，并对其进行预处理；提取网格的拓扑关系，计算顶点之间的谐波权重；根据基于面的约束和谐波权重计算4‑旋转对称方向场；根据拓扑关系和4‑旋转对称方向场计算奇异点；通过奇异点对网格进行切割；根据切割后的网格构建泊松方程，并对其进行求解，得到参数化函数值；根据参数化函数值得到四边形网格；本发明通过插值约束得到接近用户需求的方向场；本发明通过迭代整数四舍五入和障碍函数，使得求解精度得到保证；本发明约束每个面的无缝函数梯度时逆时针保序，因此整个参数化时局部单射。
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公开(公告)号：CN115994933A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310095301.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于一致性学习的部分点云配准方法，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：S1：从实际场景中采集源点云P、目标点云Q以及真实变换，构造数据集，将其预处理后划分为训练集和测试集；S2：构造部分点云配准模型，所述部分点云配准模型包括点一致性学习模块、对应关系一致性学习模块和估计刚性变换模块；所述点一致性学习模块首先提取每个点的局部特征，然后估计相应的重叠分数，最后根据每个点的重叠分数来去除非重叠区域的点；S3：利用训练集训练所述部分点云配准模型，并利用测试集进行测试；S4：将待配准的的源点云和目标点云初始化后输入训练完成的部分点云配准模型，输出源点云和目标点云之间的刚性变换。
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公开(公告)号：CN109726355B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201910008797.2
申请日：2019-01-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于向量插值的船舶轨迹修复方法，属于图形和可视化技术领域。该方法包括以下步骤：S1：输入缺失轨迹段起止点的动态信息、坐标信息和时间，设置待修复轨迹点个数，确定待修复轨迹点的时间间隔，并对起止点的经纬度坐标进行高斯投影转换，对起止点的速度单位进行转换；S2：采用双向迭代的方式，根据起止点的动态信息求出两组待修复轨迹点的动态信息，在此基础上再利用起止点的动态信息和高斯平面坐标，求出两组坐标预测值；S3：根据权重对两组坐标预测值进行加权平均，再进行高斯反投影计算，得到最终的待修复轨迹点经纬度坐标。本发明能够提高作曲线运动的船舶轨迹修复准确率且相应降低算法运行时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109035137B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201810844859.9
申请日：2018-07-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于最优传输理论的多模态医学图像融合方法，属于计算机图形学和医学图像处理技术领域，该方法包含如下步骤：S1：输入两张待融合的不同模态医学图像；S2：对源图像进行取反，对取反后的源图像进行归一化操作；S3：计算归一化操作之后源图像之间的最优传输质心；S4：根据最优传输质心进行图像取反，重构结果融合图像。本发明方法能够在保留更多源图像信息的情况下，消除掉较多的噪声，同时降低计算复杂度的方法，进行更快速有效的多模态医学图像的融合。同时，本发明方法运行速度快，输入图像后能够快速地给出融合结果，效率较高，鲁棒性强，不仅适应于医学图像，也可以对非医学图像进行有效地融合。
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公开(公告)号：CN113032667B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110231757.1
申请日：2021-03-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F16/29 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于城市道路网格的重路由及边捆绑方法，属于图形和可视化领域。该方法为：创建所需要的控制网格：确定需要研究的某个城市，获取此城市的OSM路网数据；数据预处理，得到所需路网的交叉点数据；创建所需要的基于城市道路的控制网格；使用改进后的最短路径算法，将原始边向着控制网格重路由；将原始边向着重路由的最短路径的边弯曲，从而达到捆绑效果；设置不同方向的控制点，当与同一路径相切且方向相同，则进行合并方向控制点；设置红色为起点，蓝色为终点的颜色梯度，依次映射达到渲染效果。本发明具有较好的绑定效果，对于具有交通信息的数据可以根据实际意义更好的捆绑，用户能够在更高层认知整个数据集体现的含义。
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公开(公告)号：CN114549862A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210209205.5
申请日：2022-03-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习的人体点云骨架提取方法，属于计算机图形学领域。该方法包括：通过PointCNN和MLP得到歧义点云和非歧义点云，消除歧义点云，取非歧义点云作为感兴趣点云；将感兴趣点云输入到PointCNN，采用多任务学习预测点的偏移向量以及人体部位分割，结合预测的偏移向量以及部位得到预测的关节点集合；剔除关节点预测值集合中的低质量预测；对高质量预测点使用DBSCAN聚类方法，得到每个部位关节点坐标预测值；根据关节点的预测语义信息，将所有关节点连接为3D人体骨架；根据人体结构的先验知识，检查并修复3D人体骨架中的错误。本发明提高了三维人体骨架提取的准确率。
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公开(公告)号：CN112998888B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110170140.3
申请日：2021-02-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61C13/00
Abstract: 本发明涉及一种基于网格投影的义齿模型倒凹去除方法，属于计算机辅助设计与图形学领域。包括以下步骤：S1：输入牙齿网格模型，将其转换为OFF格式，并设定投影方向；S2：垂直于投影方向在包围盒顶部添加投影网格面，在底部添加基面；S3：对包围盒空间中的投影面，输入网格和基面进行BVH空间划分；S4：将投影网格面按照给定的投影方向进行投影与输入网格或基面求交，将投影点放到交点上。S5：对投影网格组成的新网格进行曲率场计算；S6：基于局部网格操作与高斯曲率场自适应地对新网格进行重划分，迭代停止后输出网格。本发明能够使用计算机辅助设计技术替代牙体预备工序中的手工填充倒凹部分，降低人工操作带来的误差与成本。
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公开(公告)号：CN108280858B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201810085740.8
申请日：2018-01-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种多视图重建中的一种线性全局相机运动参数估计方法，属于多视图几何和三维重建技术领域，包含如下步骤：S1：输入多张图像，对固定场景的多张图像进行两两匹配；S2：采用基于多视图几何的理论和全局优化方法将所有相机放在同一坐标系下进行优化；S3：计算出所有相机的绝对旋转；S4：利用相机的绝对旋转和点匹配，根据多视图几何中极线几何约束关系计算出相机的绝对平移向量。本发明方法能够处理大场景的重建应用，同时噪声的影响较小，计算简单，不需要额外的其他信息，极大提高了运动参数的精度。
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