公开(公告)号：CN117436014A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311276708.5

申请日：2023-10-06

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 乔丽红 ,  韩祎明 ,  王俊 ,  马超

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096 ,  A61B7/04

Abstract: 本发明公开了一种基于掩膜生成蒸馏的心音信号异常检测算法，包括以下步骤：步骤1：对心音记录数据进行预处理；步骤2：使用基于视觉Transformer自监督框架的教师模型预训练；步骤3：基于结构化掩膜模块和重铸模块的学生模型；应用结构化掩膜模块随机屏蔽具有部分像素频谱图的学生模型的投影特征；随后在教师的指导下，使用重铸模块生成新的特征图，从而增强学生模型的表现；步骤4：基于最小均方误差损失和交叉熵损失的加权优化函数，将得到的学生模型的特征图输入全连接层，得到对应心音信号片段的异常检测结果。本发明通过生成蒸馏网络，可以保持学生模型的分类性能，同时降低计算复杂度，在两个心音数据集上的分类准确度分别达到96.2%和98.7%，且只需要教师模型1/4的参数量。

公开(公告)号：CN115170831A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210571318.X

申请日：2022-05-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李志鑫 ,  乔丽红 ,  肖斌 ,  毕秀丽

IPC: G06V10/54 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V40/20 ,  G06N3/04 ,  G01S13/02

Abstract: 本发明涉及一种基于UWB雷达技术的手势识别方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：(1)联合局部二值卷积层和残差模块结构的UWB手势图片LBP特征提取模块；(2)基于Shuffle Net和深度可分离卷积层改进后生成的手势识别模块UGSM和UGP NAS优化的方式组成的轻量级手势识别模块UGEN；(3)基于无代理任务的神经框架搜索(UGPNAS，UWB Gesture Proxyless NAS)的适用于手势识别的应用情景以及对应的硬件设备需求的模型训练方式。本发明通过该模块可以在极低的时间成本和少参数量的条件下获得97％的手势识别准确率，较好地满足手势识别的实际应用场景和相应的设备需求。

公开(公告)号：CN115081481A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210720721.4

申请日：2022-06-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 乔丽红 ,  李志翔 ,  高永浩 ,  范鹏飞 ,  刘畅 ,  肖斌

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  A61B7/04

Abstract: 本发明公开了一种基于四元数深度学习框架的心音分类系统，包括以下步骤：（1）采用四元数动态残差卷积模块（QDRCM）来提取心音潜在特征；（2）使用四元数局部注意力连接学习框架（QLACL），将注意力扩展到四元数空间，维持通道关系；（3）使用全局注意力连接模块（GCACM）学习全局通道关系。本发明中四元数由于其4个元素构成一个四元数实体的特性考虑到了输入数据的通道间关系，在学习的过程中更好的保留下通道间的相互关系，相比正常的实值网络会将参数量减少到25%，利用四元数的哈密顿积的权重分配特性来捕捉通道之间的内部关系，使用四元数组件来共享权重，学习内部关系，实现轻量，快捷且高效的进行心音诊断分类。