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公开(公告)号：CN116894780A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310858479.1
申请日：2023-07-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种用于消除单像素成像中振铃伪影的方法，属于图像滤波技术领域。本发明将存在振铃伪影的单像素成像频谱图，通过巴特沃斯低通滤波器自动进行振铃伪影的消除并且重建更高质量的图像。本发明解决目前SPI在低采样率下，重构的目标场景存在振铃伪影的现象，本发明仅通过一个巴特沃斯低通滤波器即可自动消除振铃伪影，与现有方法相比更加的高效，为低采样率下实现高质量的SPI提供了一种方法。
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公开(公告)号：CN114840925A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210451411.7
申请日：2022-04-26
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都知行创智科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车身部分测量数据到整体CAD模型的配准方法，获取整体车身CAD模型与车身部分测量数据，得到待配准点云与目标点云，进而构建基于待配准点云的RSCS集合、基于目标点云的RSCS集合，并进行预处理；并构建Spinnet点云神经网络提取描述子，得到各描述子集合；采用双向匹配对各描述子集合进行粗配准，并利用基于纠正法向量方向的NICP算法进行粗配准后的精配准；最后利用精配准后的匹配对集合的配准误差迭代得到高准确的匹配对集合；本发明通过构建基于深度学习的描述子，实现了从粗配准到精配准的算法模型，解决了现有技术中手工特征描述子不具有泛化性的缺点，克服了单个球体覆盖的单一性问题，在降低计算量的基础上全面提高了匹配的精度与效率。
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公开(公告)号：CN113254802A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110689433.2
申请日：2021-06-22
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种基于微博大数据的复杂网络舆情节点重要度排序方法，包括步骤：获取节点的邻接点个数，从而获得节点的Q值；通过每个节点的Q值得到每个节点的局部集中度，获取两个节点之间的边权重；根据边权重得到节点的权重向量，通过根据节点关联边得到拓扑结构；基于k核分解法，求出k核迭代次数，然后对节点的度和k核迭代次数进行归一化处理，创建矩阵；根据矩阵获取指标熵值，根据熵值得到度和k核迭代次数的权重；根据度和k核迭代次数的权重获得每个节点的权重因子；根据每个节点的权重因子得到综合因子，进行重要度排序。该方法能确认网络中节点的重要关系，从而提高网络的布局效率。
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公开(公告)号：CN111582122B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010358319.7
申请日：2020-04-29
Abstract: 本发明涉及一种监控视频多维度行人行为智能分析系统及方法，该系统包括个体行为分析模块、小群组行为分析模块、群组行为分析模块、场景分析模块、行人行为维度评估模块、智能网关、应用逻辑集成模块和视频来源管理模块。该方法为：获取监控视频数据流，从监控视频数据流中提取视频帧，使用关键视频帧数据进行场景分类和行人行为维度的选择；合并场景和行人行为维度信息；进行行人行为分析模块选择的决策及管理数据的传输；通过选定的行为维度下的行人行为分析模块中集成的一种场景的行人行为分析模型，进行智能行为识别，输出最终行人行为识别结果。本发明可支持各种复杂监控场景和行人行为维度的行人行为识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119131907A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411308368.4
申请日：2024-09-19
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于长时序运动语义编码的人体行为识别方法，涉及视频分析技术领域，包括：S1、输入视频图像，并检测图像中的行人目标，计算前后两帧图像中行人检测框的交并比以跟踪人体目标；S2、采用姿态估计算法提取每个人体目标的骨骼关键点，并将人体目标的骨骼关键点定义为中层运动语义特征；S3、基于中层运动语义特征建立3D CNN网络模型以提取短时序运动语义编码；S4、根据短时序运动语义编码构建长时序运动语义编码模型以输出一维特征向量；S5、基于全连接网络构建人体行为分类器对一维特征向量进行识别，输出识别结果；本发明能够提高行为识别的准确度，有效解决了误识别率高、难以满足真实场景的应用等问题。
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公开(公告)号：CN117892279A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410288467.4
申请日：2024-03-14
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于软件开发的计算机系统加密方法，涉及加密技术领域，本发明包括身份账号创建、账号权限设置、登录和权限测试、访问记录获取和分析、源代码文件加密、预警显示，首先根据软件开发过程的各阶段中所需的各开发人员进行对应的身份账号创建并进行权限设置，再通过对各开发人员的身份账号进行登录和权限测试，进而对各开发人员的身份账号的登录和权限的可行性进行分析，对最重要的源代码文件进行加密，并设置二次验证的方式获取密钥，解决了当前软件开发的计算机系统加密方法发展可行性分析过程中存在的局限性问题，保障了软件开发的计算机系统加密方法分析结果的可靠性和真实性。
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公开(公告)号：CN117292274A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311563846.1
申请日：2023-11-22
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于深度语义字典零次学习的高光谱湿地图像分类方法，涉及图像分类领域，包括以下步骤：收集高光谱遥感图像，使用鲁棒非负张量分解模型获得降维后的张量特征；使用降维后的张量特征进行对抗训练，得到扩充的图像张量特征和语义特征；构建深度语义字典学习模型，将扩充的图像张量特征和语义特征映射到同一特征空间得到语义特征字典；优化其目标函数，获得语义字典张量和语义嵌入张量，计算未知高光谱遥感图像的语义张量表示；确定未知高光谱遥感图像的类别，本方法解决了高光谱数据在标签信息缺失情况下无监督分类性能差的问题。
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公开(公告)号：CN112330659B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011326655.X
申请日：2020-11-24
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种结合LSD直线检测和连通域标记法的几何公差符号分割方法，该方法包括采集几何公差标注块图像并进行图像预处理，对预处理后图像中的几何公差框进行定位，对定位得到的几何公差框的上下框线进行去除处理，采用LSD直线检测和连通域标记法对几何公差标注块图像中的几何公差符号进行分割。本发明首先对几何公差标注块图像进行图像预处理，以减少图像中的干扰，再使用深度学习目标检测方法对几何公差标注块进行定位，然后去除几何公差框的上下框线，最后利用LSD直线检测和连通域标记法对几何公差框进行分割，提取出几何公差符号，解决了现有技术中存在的几何公差定位不准确、几何公差符号分割空白的问题，实现了几何公差符号的准确分割。
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公开(公告)号：CN115359474A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210894321.5
申请日：2022-07-27
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种适用于移动端的轻量级三维目标检测方法、装置及介质，所述方法包括：获取或制作用于3D目标检测的数据集；搭建模型，所述模型包括MobileViT block、三个分支和全连接层，所述MobileViT block与三个分支连接，各分支连接所述全连接层；基于所述数据集对搭建的模型进行训练；对训练后的模型进行处理得到onnx模型；将图像数据进行预处理并转换，输入至所述onnx模型中得到模型输出；基于模型输出，计算3D目标的全局方位角和3D检测框的多个顶点坐标，并绘制3D检测框和鸟瞰图。本发明同时拥有CNN和ViT相类似的属性和优点，以此可以用更少的参数学到更好的特征表示，从而实现移动端3D目标检测的任务。
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