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公开(公告)号：CN118470483A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410658497.X
申请日：2024-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的神经网络模型的鸟类目标检测方法，基于YOLOv8的目标检测网络构建鸟类检测模型。获取鸟类公开数据集然后通过所述训练集来训练所述鸟类检测模型。本方法引入BiFPN模块，加强了Neck网络模块的特征融合能力；同时还引入了Deformable Attention注意力机制，加强了Backbone网络模块的特征信息提取能力；最后引入深度可分离卷积使得模型参数量大幅减少以实现轻量化。本发明提出的方法可在鸟类目标检测中可以有效检测不同种类的鸟类，面对多种鸟类的复杂场景也可以实现有效检测，并且由于模型更加轻量化所以可以更易部署在移动设备中实现实时场景的快速检测。
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公开(公告)号：CN118351040A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410601363.4
申请日：2024-05-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/92 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N5/04 , G06N7/01 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种基于RetinexNet改进的低光照图像增强方法。总体来说分为三部分：分解网络、亮度调整网络和去噪网络。首先，通过在分解网络使用残差模块(RB)和跳跃连接，获取更多的细节纹理并抑制部分噪声；其次，为了减少光照图中细节的缺失，提高光照分量的对比度，改进亮度调整网络，并在亮度调整网络融入了DAN注意力机制；最后在整体网络框架中引入去噪网络进行噪声处理，与亮度调整网络相配合，从而得到正常光照的图像。调整各个网络的结合细节，构造出合适框架，最后得到对比度更好，细节提取更到位，噪声更少的增强图像。
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公开(公告)号：CN114387610A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210042376.3
申请日：2022-01-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于增强特征金字塔网络的任意形状场景文本检测方法，该方法包括如下模块：特征提取模块，用于提取输入图像的特征；比率不变特征增强模块，用于语义信息的增强；重构空间分辨率模块，用于空间信息的增强；特征融合模块，用于将语义信息增强的特征和空间信息增强的特征进行融合，生成多个不同比例的分割结果；渐近扩展模块，作为后处理模块采用渐近扩展算法将特征融合模块生成的多个不同尺度的分割结果进行逐步扩展融合，得到最终的文本检测结果。本发明通过融合增强语义信息的特征和增强空间信息的特征，加深了文本检测模型对输入图像的理解，提高文本的检测精度；后处理模块采用渐近尺度扩展算法对不同尺度的分割图从小到大依次进行扩展，在有效预测场景文本真实形状的同时还能很好的区分开距离较近的文本实例，从而可以实现对任意形状场景文本的检测。
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公开(公告)号：CN115511061A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211271813.5
申请日：2022-10-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供的基于YOLOv5模型的知识蒸馏方法，通过提取教师模型中的知识，并通过知识蒸馏框架提供的损失和学生模型原有损失一同训练学生模型，提高学生模型的检测精度。且进一步地，本发明还根据在知识蒸馏训练后期，教师模型中的知识反而会对学生模型训练产生干扰，在训练时通过逐渐减少匹配成功的先验框的方式，从而进一步提升了学生模型的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114612913A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210251062.4
申请日：2022-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明设计了一种基于语义增强的曲面场景文本识别方法，具体流程如图1所示，该方法主要包含了投影变换子网络、编码器、解码器、语义模块和单词嵌入监督模块，本发明可以通过在注意力机制的编解码框架中引入全局语义信息与局部语义信息，将编码器输出的预测全局与局部语义信息输入到解码器，并使用预训练的语言模型的单词嵌入作为监督来提高性能，识别在光照不均匀和字符不完整情况下的曲面场景文本。本发明能够基于现有的曲面场景文本识别算法存在的局限性，分析存在的问题，从而使用户能够更准确的提取曲面目标表面的文本，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：CN110881201B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201911150822.7
申请日：2019-11-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种软件定义网络的小区预切换方法，包括：对移动终端位置进行采样，将采样数据以及测量报告上报给SDN控制器；SDN控制器根据采样数据预测移动用户在下一时刻的位置，进行切换判决，选择合适的目标小区；切换执行阶段，SDN控制器找到目标小区，并向源小区下发切换指令；源小区将用户移动终端设备切换到目标小区，完成用户设备和目标小区的数据更新；用户移动终端设备向目标小区发送切换确认指令；目标小区向SDN控制器发送更新路由表请求，SDN控制器更新完路由表。本发明的小区切换方法减少了小区切换所需的信令开销，降低了切换时延，满足5G网络环境下切换时延低于1ms的要求。
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公开(公告)号：CN110995704A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911220499.6
申请日：2019-12-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于移动通信安全技术领域，涉及一种基于暴力破解的隐蔽DoS攻击方法及系统，方法包括获取用户信息，根据用户信息得到目标用户的国际移动用户识别码范围；使用恶意基站构建伪造寻呼，缩小目标用户的国际移动用户识别码范围；更换用户临时移动用户识别码，构建伪造寻呼，确定用户国际移动用户识别码；恶意基站在目标用户的寻呼时机注入伪造的寻呼消息，该伪造寻呼消息包括目标用户的国际移动用户识别码；当目标用户脱离网络后，目标用户重新发起ATTACH请求；本发明公开的新型隐蔽DoS攻击使用的都是在空口中传播的明文信息，并不涉及加密以后的信息，这使得现有的LTE网络无法采取有效措施对抗该攻击，且运营商与用户无法感知。
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公开(公告)号：CN110881201A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911150822.7
申请日：2019-11-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种软件定义网络的小区预切换方法，包括：对移动终端位置进行采样，将采样数据以及测量报告上报给SDN控制器；SDN控制器根据采样数据预测移动用户在下一时刻的位置，进行切换判决，选择合适的目标小区；切换执行阶段，SDN控制器找到目标小区，并向源小区下发切换指令；源小区将用户移动终端设备切换到目标小区，完成用户设备和目标小区的数据更新；用户移动终端设备向目标小区发送切换确认指令；目标小区向SDN控制器发送更新路由表请求，SDN控制器更新完路由表。本发明的小区切换方法减少了小区切换所需的信令开销，降低了切换时延，满足5G网络环境下切换时延低于1ms的要求。
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公开(公告)号：CN109784151A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811502762.6
申请日：2018-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的脱机手写汉字识别方法，该方法包括卷积神经网络模型训练和脱机手写汉字识别两个阶段，训练阶段主要包括数据集获取，数据集划分，图像预处理，卷积神经网络模型构建与训练，模型及权重参数的保存；识别阶段主要包括图像预处理，重构模型，识别结果输出等过程。本发明所设计卷积神经网络模型结构，包括输入层，5个卷积层，3个全连接层，4个最大值池化层，softmax层及输出层，采用步长为1的3*3卷积核，尺寸为2*2，步长为1的最大值池化方法，Relu激活函数。本发明具有良好的识别效果，并且模型泛化能力较好。
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