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公开(公告)号：CN113920413A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111396989.9
申请日：2021-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于模式识别领域，特别涉及一种融合性别和种族信息的人脸年龄估计方法及系统，包括：建立融合性别和种族信息的人脸年龄预测模型，包括特征映射和利用RepPsconv模块堆叠成卷积神经网络，特征映射包括主要模块和辅助模块，具体步骤为：获取带有年龄、性别、种族等标签的人脸图像集合进行预处理；将预处理后的人脸图像输入到卷积神经网络中提取特征并融合；将融合后的特征连接到主要模块和辅助模块，且辅助模块对主要模块的结果进行优化；将主要模块输出结果与人脸图像标签信息进行损失求解，并迭代训练直至收敛；将待测人脸图像输入到训练完成的模型中，输出年龄估计结果，本发明提出高效的RepPSconv模块，融合性别与种族信息，提高了人脸年龄估计的精度。
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公开(公告)号：CN113887143A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111225760.9
申请日：2021-10-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明属于空气污染检测领域，涉及一种多源异构空气污染物的空间插值方法、装置及计算机设备；所述方法包括获取目标地区的空气污染物监测站点的监测数据和地理数据；将目标地区分为多个目标分区，将目标分区的中心地理数据放入站点选择器中，选择出与目标分区相关的监测站点；采用云模型从所有监测站点中确定出与该目标分区的监测数据分布最相似的M个监测站点；并将M个监测站点的监测数据输入到M‑Transformer网络模型中，同时将该目标分区的监测数据作为训练时的标签值进行训练；直至将整个目标地区的空气污染物监测数据填补完毕。本发明采用站点打分机制和云模型去寻找与目标分区相似的站点，最终能够提高插值的准确性。
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公开(公告)号：CN112949565A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110320104.0
申请日：2021-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于单样本部分遮挡人脸识别领域，特别涉及到一种基于注意力机制的单样本部分遮挡人脸识别方法及系统，包括：获取部分遮挡的测试人脸图像和未遮挡单样本人脸Gallery集并对其预处理；将预处理后的数据输入到由ReseNet‑34构成的差分网络中，经过一个卷积层提取出浅层特征图；利用空间注意力模块从空间位置信息上调节浅层特征图的权重，将该权重与最后一个卷积层输出的特征图相乘以突出其局部细节特征；将突出局部细节特征后的遮挡图像和未遮挡图像的特征图做相减操作；将差值做绝对值处理后经过通道注意力模块在原特征图上按通道进行标定；标定后的特征图送入全连接层输出分类结果；本发明能够对带有部分遮挡的人脸图像进行准确的身份判别。
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公开(公告)号：CN112926506A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110313634.2
申请日：2021-03-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于人脸检测领域，涉及一种基于卷积神经网络的非受控人脸检测方法及系统；所述方法包括获取人脸图像集合，并对其进行预处理输入到卷积神经网络中进行特征提取；利用特征金字塔将提取到的不同层级的特征图进行融合；从主分支中获取特征图中的特征点以及该特征图的第一回归结果；对特征点按照混合vMF分布建模，从主分支中得到该特征图的第一分类结果；融合第一回归结果的边界特征后，采用与主分支相同的方式得到辅助分支的第二回归结果与第二分类结果，对卷积神经网络进行迭代训练直至收敛；将待测人脸图像输入到训练完成的卷积神经网络中，输出检测结果；本发明能够精准的提取出任意人脸图像中的人脸位置。
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公开(公告)号：CN112910680A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202011624828.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明属于复杂网络分析技术，特别涉及一种融合多粒度社区信息的网络嵌入方法，包括：构建无向网络；使用Louvain算法获得不同粒度下的网络以及相应的社区划分；使用DeepWalk学习初始节点嵌入；将社区内的所有节点的嵌入进行加权平均，得到相应社区的嵌入；利用社区嵌入来调整节点嵌入，即通过最大化节点属于所属社区的条件概率，使得节点嵌入与节点所属社区的社区嵌入相似，将社区信息融合进节点嵌入当中；将所有社区粒度下节点嵌入进行拼接，得到最终网络嵌入，并应用于下游任务。本发明通过联合多粒度社区下的节点嵌入，可以捕获不同粒度下的社区信息，提高下游任务的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112365422A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011283720.5
申请日：2020-11-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像修复领域，具体涉及一种基于深层聚合网络的不规则缺失图像修复方法，该方法包括：输入图像，对其进行预处理；将图像传入深层聚合网络进行特征提取；采用权重分享策略对聚合结点特征图进行权重分享，并使用上下文注意力机制对权重分享后的特征图像进行修复，得到具有纹理特征的特征图；将具有纹理特征的特征图和原始图像中每个尺度的特征图转化为梯度图；根据每个尺度的梯度图和具有纹理特征的梯度图计算损失，根据损失对神经网络进行迭代训练，优化损失，得到修复后的图像；本发明在下采样的不同阶段使用不同个数的深度可分离的上下文门控卷积，提取图像更多的特征，以便解码时生成具有逼真的结构和纹理，提高了修复的精准度。
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公开(公告)号：CN119593963A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411535861.X
申请日：2024-10-31
IPC: F03D17/00 , G06F18/20 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种双馈风电机组齿轮箱运行压力生成方法及系统，该方法包括以下步骤：获取双馈风电机组齿轮箱的实时运行压力序列数据；基于所述实时运行压力序列数据，进行特征选择和降采样，获得多粒度压力序列数据，所述多粒度压力序列数据包括细粒度压力数据和粗粒度压力数据；将所述多粒度压力序列数据，输入预先训练好的压力数据生成模型进行处理，以分析不同粒度压力序列数据的趋势，最终生成未来多个步长的运行压力数据。与现有技术相比，本发明具有有效降低噪声干扰、精度高等优点。
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公开(公告)号：CN111814611B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010590398.4
申请日：2020-06-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/32 , G06V30/166 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人脸年龄估计领域，具体涉及一种嵌入高阶信息的多尺度人脸年龄估计方法及系统，所述方法包括：输入人脸图像，对其进行预处理；将人脸图像输入到残差网络中进行全局特征提取以构建全局支路；在全局支路的不同位置插入用于提取高阶年龄信息的块；将ResNets的第一个卷积层的输出特征图作为长短期记忆网络的输入，获取年龄敏感区域的位置信息，通过剪裁得到局部特征图以构建局部支路；通过反向传播最小化损失函数，对两条支路进行联合优化，对神经网络进行迭代训练；将测试集输入到训练好的神经网络模型中，根据年龄特征计算输出最终预测年龄。本发明的网络模型计算成本较低，精度高，相关产品的适用性较强。
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公开(公告)号：CN112801040A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110249304.1
申请日：2021-03-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及无约束人脸表情识别领域，特别涉及一种嵌入高阶信息的轻量级无约束人脸表情识别方法及系统，所述方法包括对输入的数据进行预处理以及图像增强，并输入到轻量级特征提取网络中，提取出人脸表情图像的深层特征图；将深层特征图输入二阶有效通道注意力模块的输入，统计深层表情特征的二阶信息并捕获跨通道特征间的相互依赖关系；使用交叉熵损失和中心损失联合优化网络模型；将待测的人脸表情图像输入到训练好的网络模型中，分类器根据人脸表情特征输出最终预测表情类别；本发明的网络模型具有较少的参数量，较低的显存需求和计算量，并且没有使用额外的数据预训练模型，精度较高，相关产品的适用性较强。
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公开(公告)号：CN111932336A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010693227.4
申请日：2020-07-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于个性化推荐系统领域，特别涉及一种基于长短期兴趣偏好的商品列表推荐方法，包括用户点击商品的数据集，将该数据集输入到嵌入层，嵌入层将所有输入要素嵌入到固定大小的低维向量中；兴趣提取层通过捕获用户短期兴趣的低维向量中与待选择商品的关系，输出为用户短期兴趣偏好；将用户长期兴趣的低维向量输入交互层，在交互层中使用多头注意力机制寻找高阶特征，输出用户长期行为偏好；将兴趣提取层和交互层分别提取到长期和短期的特征输入融合层进行融合，并将融合结果作为推荐的商品列表；本发明能够基于电商用户行为信息获得用户的长短期偏好，以此给用户推荐合适的商品列表。
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