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公开(公告)号：CN114694233A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210611129.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征的考场监控视频图像中人脸定位方法，主要包括：首先基于SSD目标检测框架，建立针对考场监控视频图像数据中人的头发区域定位的目标检测深度学习模型，对考生头发区域定位，然后对考场监控视频图像数据在不同颜色空间进行基于阈值的像素点检测，并且引入多次索引图像更新方案，实现对皮肤区域的定位，最后将头发区域、皮肤区定位结果进行基于锚框翻转的融合，最终实现人脸的定位，该方法提高了对考场监控视频图像中人脸定位的准确性、可靠性及泛化能力。
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公开(公告)号：CN111898627B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202010460233.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PCA的SVM云微粒子优化分类识别方法，主要包括首先对CPI图像进行云微粒子分割，然后对分割后的云微粒子图像进行去标注，接着基于PCA降维的SVM云微粒子图像分类识别，由于现有方法中缺乏对CPI云微粒子原始数据的针对性预处理，通过该方法可有效的对云微粒子分类，并识别破碎冰晶粒子图片。
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公开(公告)号：CN112001239A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010679460.7
申请日：2020-07-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重SVD显著性融合的SAR图像目标检测优化方法，其实现步骤为：将一幅原始SAR图像进行多重SVD分解，接着对SAR图像及其近似图像提取强度特征，离群性特征和一致性特征，分别对不同特性下的SAR图像进行层间加操作，取层内图像均值等操作得到总显著图；以总显著图中显著值最高的像素点为中心，以所需检测目标在图像中的尺寸为半径，得到显著区域的转移轨迹和分布。本发明能够提高高分辨率情况下的SAR图像目标检测算法的检测率，同时该优化检测方法对噪声还具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111860571A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010495758.2
申请日：2020-06-03
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于CIP数据质量控制的云微粒子分类方法，主要包括首先对CIP图像进行预处理，然后对二值化的CIP图像进行云微粒子图像质量控制，接着CIP图像进行分割处理，建立基于迁移学习的深度神经网络分类模型，由于现有方法中缺乏对CIP数据进行图像质量控制并结合深度神经网络对CIP云微粒子图像进行分类，通过该方法可有效的提高对CIP云微粒子图像分类准确率。
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公开(公告)号：CN111600668A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010502400.8
申请日：2020-06-04
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B17/391 , G01S13/90 , G09B5/02 , G01S13/58 , G01S13/34
Abstract: 本发明涉及一种以工程应用为导向的信号类课程系统级教学设备，其包括无线电探测系统和滑轨；无线电探测系统包括调制器模块、压控振荡器模块、衰减器模块、功率放大模块、功率分配模块、发射天线、接收天线、低噪声放大模块、混频器模块和信号处理单元；调制器模块与压控振荡器模块连接，压控振荡器模块与衰减器模块连接，衰减器模块与功率放大模块连接，功率放大模块与功率分配模块连接；功率分配模块一路与发射天线连接，另一路通过混频器模块与信号处理单元连接；发射天线与接收天线连接；接收天线与低噪声放大模块连接；低噪声放大模块通过混频器模块连接信号处理单元。本发明能使学生快速搭建一个功能全面的无线电探测系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114501451B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202210305200.2
申请日：2022-03-25
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04W12/06 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于有限重组数据增强的物理层信道安全认证方法，该方法包括以下步骤：采集初始信道指纹；对初始信道指纹进行预处理，得到初始训练样本集；对初始训练样本集进行有限重组数据增强处理；用数据增强后的训练数据集去训练网络模型，从而得到物理层信道指纹认证模型；对未知信道指纹进行安全认证。本发明在获取较少的原始信道指纹数据的情况下，通过有限重组数据增强的方法快速生成更多的训练数据样本，提升了网络模型的训练速度。
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公开(公告)号：CN117370737A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311679986.5
申请日：2023-12-08
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/2415 , G06F18/21 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应高斯滤波器的非稳态非高斯噪声去除方法，涉及非稳态非高斯噪声去除领域。该方法包括：将非稳态非高斯噪声信号分解为本征模态函数信号；获取初始引导本征模态函数信号和初始混合本征模态函数信号；利用多分辨率局部相似度方法，获取引导本征模态函数信号和混合本征模态函数信号；根据引导本征模态函数信号确定自适应高斯滤波器，并利用其对混合本征模态函数信号进行滤波，获取去除非稳态非高斯噪声的信号。本发明能避免假设噪声模型不准确、需要大量噪声历史数据获取噪声信息以及后验估计噪声密度不准确的缺点，并确保对谐波信号以外的常见信号具有通用性，进而提升对非稳态非高斯噪声的去除效果。
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公开(公告)号：CN112001239B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202010679460.7
申请日：2020-07-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重SVD显著性融合的SAR图像目标检测优化方法，其实现步骤为：将一幅原始SAR图像进行多重SVD分解，接着对SAR图像及其近似图像提取强度特征，离群性特征和一致性特征，分别对不同特性下的SAR图像进行层间加操作，取层内图像均值等操作得到总显著图；以总显著图中显著值最高的像素点为中心，以所需检测目标在图像中的尺寸为半径，得到显著区域的转移轨迹和分布。本发明能够提高高分
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公开(公告)号：CN114677499B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210372813.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种云微粒子图像粒子区域定位方法，主要包括首先对原始云微粒子图像数据进行数据划分和聚类，然后对所有图像数据进行像素块同区域搜索及像素块属性进行判定，接着对附属像素块进行了基于像素块轮次距离和像素块相似性距离的归属可能性值计算的多重归属性进行认定，再云微粒子区域进行定位，通过该方法可提高云微粒子数据中像素块划分的准确性和粒子区域定位准确性。
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公开(公告)号：CN115128616A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210932180.1
申请日：2022-08-04
Applicant: 北京市人工影响天气中心 , 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于机载Ka波段降水云雷达的液态水含量反演方法。主要使用飞机原位测量的全尺寸分布和机载降水云雷达的反射率，从机载Ka波段降水云雷达测量的总反射率中明确分离不同水凝物贡献的反射率Z，然后从原位测量得到每种水凝物的质量浓度M和反射率Z之间的关系。将液态水的Z‑M关系应用到分离出来的液态水回波中，得到云中整个垂直剖面的液态水含量。该方法可以显著减小液态水含量与反射率之间的离散性，从而更准确地确定云中液态水含量。
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