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公开(公告)号：CN116227542A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211642306.8
申请日：2022-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于扰动多样性增强的对抗训练方法及系统，属于深度学习安全技术领域。该方法包括：S1：将训练数据输入到模型中，执行前向传播与反向传播，获取模型损失函数对于输入数据的梯度值；S2：基于最大扰动值∈，计算服从均匀分布U(‑∈,∈)的随机噪声；S3：基于得到的梯度值以及随机噪声，生成投影至指定范围[‑,∈]中的对抗性扰动；S4：将对抗性扰动添加到对应的原始图像上，并将其投影至合法像素范围[0,1]中，得到对抗样本；S5：将对抗样本输入到模型中，执行前向传播与反向传播，更新模型参数，完成对抗训练。本发明在运算量大幅减小、训练时间大幅缩短的基础上，实现了与多步迭代方法相近的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114529969A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210061916.2
申请日：2022-01-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明请求保护一种表情识别方法及系统，属于生物特征识别技术领域。所述方法包括步骤：获取人脸表情图片样本和对应的类别标签；根据所述人脸表情样本进行人脸检测和人脸对齐；建立深度神经网络模型，将所述人脸表情图片送入深度神经网络模型中提取特征，得到表情特征；根据表情类别标签选择多个三元组，每个三元组包括的三个样本来自不同的类别；根据所述表情特征和所述三元组计算第一个损失值；根据真实类别标签与所得表情特征计算交叉熵损失作为第二个损失值；将所述表情特征送入分类器进行分类，输出分类结果。本发明主要目的为重新调整负面表情之间的类间距离，改善负面表情识别效果差的问题。
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公开(公告)号：CN113436168A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110711549.1
申请日：2021-06-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于工业焊缝缺陷检测技术领域，具体涉及一种用于工业焊缝X光图中的裂纹缺陷检测方法，该方法包括：对待检测的工业焊缝原始X光图进行限制对比度低的自适应直方图均衡化处理；采用非局部均值滤波对均衡化处理后的图像进行去噪处理，得到去噪后的X光图；采用Canny算法对去噪后的X光图进行类边缘纹理检测，得到初步检测结果；对初步结果进行筛选，得到裂纹类缺陷检测结果；本方法在Canny算法得到的结果上进一步过滤筛选，该算法能极大程度的去除焊缝本身边缘，只保留其中的裂纹类缺陷，最终结果裂纹类缺陷的检出率极高。
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公开(公告)号：CN113111917A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110281868.3
申请日：2021-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重自编码器的零样本图像分类方法及装置，涉及图像分类技术领域技术领域，将视觉和语义特征投影到一个公共空间中学习潜在语义，并基于图知识构造一致性权重矩阵使得双重投影保持一致的数据结构，再引入ε‑牵引技术，设计一个基于标签松弛的可见类分类器，增强了潜在语意义的判别性和模型的泛化能力，其包括，获取样本图像；构建视觉特征向量，再建立视觉和语义特征空间并构造一致性权重矩阵，基于双重图嵌入构建正则化自编码器，引入ε‑牵引技术，建立基于标签松弛的可见类潜在语义分类器并通过对双重判别图正则化自编码模型进行训练获取零样本分类模型利用距离计算公式，并在公共空间中获取未见类测试样本的类别标签。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112184818A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011072513.5
申请日：2020-10-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/73 , G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/34 , G06K9/62 , G06Q10/06 , G06F16/29 , G08G1/14 , G16Y20/10 , G16Y40/60
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的车辆定位方法及应用其方法的停车场管理系统，属于信息化领域。所述方法包括：(1)位置标定：建立停车场的三维世界坐标系和车位平面电子地图，并对对停车场内的唯一标识做位置标定，存储每个车位编号的三维世界坐标和二维图像平面坐标；(2)图像采集：利用车载摄像头获取车身周围的环境信息；(3)编号识别：对采集到的图像进行分析处理，完成车位编号识别；(4)位置解算：根据识别的车库编号，读取相应的二维图像坐标和三维世界坐标，利用本身所使用算法得到摄像机的位置，实现定位。本发明能够实现车位管理和空车位查找功能，以及解决车辆出库卫星信号恢复慢的问题。可以更好的提升用户的停车和取车体验。
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公开(公告)号：CN107092905A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710182603.1
申请日：2017-03-24
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆西电普华智能机器人技术有限公司
Abstract: 本发明请求保护一种电力巡检机器人的待识别仪器定位方法，涉及图像处理应用技术领域，包括以下步骤：利用机器人在待识别仪表的预置停车进行拍照，设定每个位置需要在设定焦距下拍摄的图片数量，通过变换矩阵对仪表位置进行精确定位并提取表盘信息，然后对该区域进行二值化，找到指针所在位置并读数。本方法的特点：有较高的表盘位置读取精度，对图片的预处理要求低，对光照、阴影等干扰具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114360040B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210005369.6
申请日：2022-01-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/18 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于深度投票机制的端到端瞳孔中心定位方法，属于计算机视觉应用领域。该方法包括：S1：获取包含人脸的图像集，并对图像集进行标注，然后将标注后的图像集分为训练集和测试集；S2：构建瞳孔中心定位模型，并将训练集输入模型进行训练；S3：将测试集中的待定位图像输入训练好的瞳孔中心定位模型，得到最终的瞳孔中心定位坐标。本发明通过将卷积神经网络和经典视觉中的投票机制相结合，在保持高精度定位的同时，实现了端到端的数据流处理。
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公开(公告)号：CN119741565A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411922065.1
申请日：2024-12-25
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种针对两阶段目标检测模型的非定向对抗攻击方法，涉及深度学习安全技术领域，利用原始图像数据对两阶段目标检测模型进行训练，得到训练后的两阶段目标检测模型；将目标图像输入值所述训练后的两阶段目标检测模型中，获取目标图像所有分类正确的候选区域以及所述候选区域的类别；利用目标图像所有被分类到对应类别中的候选区域构造目标函数，对所述目标函数求解，得到对抗扰动，通过所述对抗扰动获取对抗样本，该方法不仅减小了对抗样本的扰动，而且能够令目标检测模型将目标分类到背景类别中，从而使得攻击目标隐藏。
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公开(公告)号：CN118212427A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202211614622.4
申请日：2022-12-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/778
Abstract: 本发明属于计算机视觉的图像半监督目标检测领域，具体涉及一种基于注意力关系和邻域特征约束的半监督目标检测方法，该方法具有如下特征，包括以下步骤：步骤1，将带标记数据集和未标记数据集输入训练网络，并加载预训练权重；步骤2，将输入进来的图像进行深度特征提取，带标记的数据样本图像做有监督训练，方向传播更新网络参数；未标记的原始图像和增强扰动之后的图像进行深度特征提取完之后，选取某个位置作为中心域，计算中心域和周围邻域样本位置的相似度；步骤3，如果选取的中心域位置和邻域位置样本的相似度超过设定阈值，那么对中心域和邻域做平滑性学习，拉近两处距离；步骤4，在做邻域特征约束时候，考量中心域和各邻域位置的注意力关系，给各邻域位置添加注意力权重，来做到更具针对性的约束学习；步骤5，经过半监督训练完之后得到网络模型权重，加载模型权重文件，将测试的图像样本输入到模型中得出测试样本检测结果。此外，本发明的邻域特征约束算法模型学习中心域和邻域之间的特征关系，提高了传统的半监督一致性约束模型预测的精度。
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