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公开(公告)号：CN111625394B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202010458910.X
申请日：2020-05-27
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于纠删码的数据恢复方法、装置、设备及存储介质，首先，对原始数据进行编码处理，生成冗余位，并将原始数据和生成的冗余数据存储；根据原始数据和生成的冗余数据对丢失的数据进行恢复，完成数据的恢复。本发明通过优化校验矩阵，来提高在数据恢复过程中在矩阵操作上所花费的时间，进一步提高数据的恢复效率，并减轻了在数据恢复中对矩阵操作的步骤和复杂度，从而提高了数据恢复的效率，且不会降低恢复效果。
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公开(公告)号：CN115578615A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211342707.1
申请日：2022-10-31
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06V20/58 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的夜间交通标志图像检测模型建立方法，采集包含夜间交通标志的图像作为训练集；聚类先验框；在YOLOv3特征提取网络中引入注意力机制，得到改进的YOLOv3网络；所述注意力机制通过浅层特征图实现空间注意力，通过深层特征图实现通道注意力；确定边框损失函数；将所述训练集输入改进的YOLOv3网络进行训练，得到夜间交通标志图像检测模型。本发明提供基于深度学习的夜间交通标志图像检测模型建立方法，以解决现有技术中的图像检测模型在夜间交通标志识别中面临的定位不准、特征提取困难、识别失败率较高等问题，实现改善对夜间交通标志的识别效果、提高识别精确率的目的。
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公开(公告)号：CN110389725B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910681790.7
申请日：2019-07-26
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于物联网技术领域，公开了一种物联网终端数据高效存储系统，用于解决物联网设备在异常状态时存在着数据丢失的问题。本发明通过搭建联网设备终端数据处理器和云端高效数据存储系统，实现物联网设备在安全与非安全环境下，安全高效的存储数据。同时对数据进行冷热划分，提高了数据的存储效率和访问速度。热数据程度越高的数据可以越快的被访问到，同时对冷数据进行编码存储，节约了系统存储空间。
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公开(公告)号：CN114118024B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111474679.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F40/151 , G06F40/166 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种条件文本生成方法，包括采集文本数据；数据预处理；构建编码器、解码器；将条件信息和文本数据分别通过编码器编码，得到条件特征、文本特征；将条件特征和文本特征进行特征融合，得到融合后的特征，记为融合特征；将所述融合特征作为解码器的输入，得到解码器的输出结果；计算损失；基于解码器的输出结果和损失，对网络模型进行训练，直到满足训练条件或达到最大训练次数，输出训练后的网络模型；向训练后的网络模型中输入条件信息和提示文本，生成文本。本发明要解决的技术问题之一是现有条件文本生成技术会在模型训练的同时生成结果，导致效率低下、细粒度不高的问题，实现更高效、流畅的生成条件文本的目的。
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公开(公告)号：CN113141254A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110689448.9
申请日：2021-06-22
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种高适应性秘密图像共享方法，包括：接收第一终端发送的需要加密处理的秘密图像，并利用所述秘密图像的像素值，在有限域GF上构造二元对称矩阵；根据k个受信任参与者的标识符和所述二元对称矩阵，得到k个系数矩阵，并将所述k个系数矩阵依次转换为k个八位二进制数据；获取n个掩盖图像，并利用所述n个掩盖图像对所述k个八位二进制数据进行处理，得到n个共享份图像，并分别发送给n个参与者，以便实现秘密图像的拆分；在进行秘密图像的重构时，获取已知k份影子图像中未处理的k个像素值，并利用所述k个像素值，得到原始系数矩阵；利用所述原始系数矩阵和所述k份影子图像持有者的标识符，恢复出所述秘密图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111160414B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201911271371.2
申请日：2019-12-12
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种高精度农作物病虫害图像的识别方法，具体是先对图像进行细化的特征提取，把这些提取到的特征构成一个特征集，再将该特征集里面的特征构造不同的图形，接着通过多维度神经节点依次对每个图形进行覆盖并把在该多维度神经节点覆盖范围里面的特征从特征集里面剥离出去，然后依前述过程逐一对特征空间集里面构造的每个图形进行覆盖，直到将特征集里面的所有特征剥离空为止，此时根据得出的最终覆盖范围来推导出图像识别的不连续落差覆盖率即识别的精确度。本发明构思合理，提高了识别的维度，能在大量异构数据集中很好的提取图像的特征并进行分类识别，不存在随着图像数据量的增大而降低了识别精度的问题，显著提高了图像识别精确度。
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公开(公告)号：CN112327887B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110006196.5
申请日：2021-01-05
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于迭代改进APF的无人驾驶汽车避碰路径规划方法与系统，方法包括：S1：建立二维工作空间，标记起始点、终点和障碍物；S2：在工作空间离散多个单元格，获取单元格对应的势值；S3：对势值排序，设定阈值，标记大于阈值的单元格；S4：对单元格进行遍历，获得两个标记簇，降低阈值，重复S3，直到两个标记簇有交叉点；S5：记录使两个标记簇有交叉点的阈值及阈值对应的单元格，找到满足只有一个单元格连接两个标记簇的单元格，设为第一中点；S6：重复S4‑S5，获得满足要求的中点，所有中点和起点、终点相连形成一条无障碍的路径。本方法能在短时间内规划出避开障碍物的路径，且路径距离极短。
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公开(公告)号：CN111828845A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010715658.6
申请日：2020-07-23
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: F17D5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的管道自动检漏方法，该方法包括获取管道传感器采集的历史初始数据，对历史初始数据进行标记，采集加压泵、安全阀和充液管的初始测量数据，根据初始测量数据和历史初始数据，计算管道当前压力值，计算管道最终压力值，拟合加压泵的周期运动，计算管道真实压力值，采用人工智能模型输出数据轨迹跟踪期望值，判断管道是否发生泄漏。本发明利用管道系统中现有的传感器进行泄漏检测，不需要购买多余的昂贵的专业设备，并且结合了人工智能模型，利用模拟结果训练检测器来检测是否发生泄漏，大大减小了泄漏检测所花费的大量人力和资金成本，具有很强的可操作性。
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公开(公告)号：CN111585582A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010408002.X
申请日：2020-05-14
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H03M13/15
Abstract: 本发明公开了一种基于阵列运算且码距自由确定的编码方法，其包括以下步骤：S1、获取编码方案数据；S2、将原始数据分块；S3、将所有原始数据块进行分条带处理；S4将条带内的原始数据块阵列；S5、获取阵列中原始数据块对应的值；S6、获取行列号集合；S7、获取与每个行列号集合相对应的原始数据集；S8、获取条带对应的校验块；S9、将条带对应的原始数据块和校验块之和作为该条带的编码长度，并将该条带的原始数据块和校验块分别存到不同的存储节点上；S10、重复步骤S4至步骤S9，直至所有条带都编码完成。本发明解决了基于高阶多元有限域的运算复杂度高的问题。
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公开(公告)号：CN111160414A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911271371.2
申请日：2019-12-12
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种高精度农作物病虫害图像的识别方法，具体是先对图像进行细化的特征提取，把这些提取到的特征构成一个特征集，再将该特征集里面的特征构造不同的图形，接着通过多维度神经节点依次对每个图形进行覆盖并把在该多维度神经节点覆盖范围里面的特征从特征集里面剥离出去，然后依前述过程逐一对特征空间集里面构造的每个图形进行覆盖，直到将特征集里面的所有特征剥离空为止，此时根据得出的最终覆盖范围来推导出图像识别的不连续落差覆盖率即识别的精确度。本发明构思合理，提高了识别的维度，能在大量异构数据集中很好的提取图像的特征并进行分类识别，不存在随着图像数据量的增大而降低了识别精度的问题，显著提高了图像识别精确度。
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