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公开(公告)号：CN116739892A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310809397.8
申请日：2023-07-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T3/00 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于KDD‑GAN的人脸图像编辑方法，包括：根据原始人脸图像、原始期望人脸语义属性标签和原始人脸语义属性标签对KDD‑GAN人脸图像编辑模型进行训练；所述KDD‑GAN人脸图像编辑模型包括：由第一编码器、第二编码器和公共解码器组成的生成器，以及由公共特征提取器、对抗判别器和分类器组成的判别器；将目标人脸图像输入训练好的KDD‑GAN人脸图像编辑模型，利用第一编码器或第二编码器对目标图像进行编码得到目标人脸图像的潜在特征表示；根据目标期望人脸语义属性标签对目标人脸图像的潜在特征表示进行编辑，将编辑后的潜在特征表示输入公共解码器进行解码生成具有目标期望人脸语义属性的人脸图像。
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公开(公告)号：CN115375931A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211011029.0
申请日：2022-08-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像聚类生成领域，具体为一种结合自监督与概念嵌入学习的图像生成方法，包括用自编码器进行图像重构预训练，得到图像数据的第一特征空间，用IForest算法优化第一特征空间；利用BCT对第一特征空间中的特征数据进行处理，提取图像数据中的先验概念参数；利用与自编码器相似的变分自编码器获得数据的后验概念参数，利用高斯云分布作为先验分布进行优化；利用FCT和VAE编码器对后验概念参数处理获得图像数据的第二特征空间；利用先验概念信息计算特征向量的软分布，并进行正则化计算优化数据在特征空间的分布情况；利用VAE解码器将特征向量重构为原始图像。本发明能够在无监督的情况下根据概念信息指定生成的样本类别。
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公开(公告)号：CN115202402A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202211001316.3
申请日：2022-08-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于无人机技术领域，尤其涉及一种无人机集群多任务动态分配方法，包括无人机根据动态出现的新任务确定该任务的响应半径；在该任务响应范围内的无人组成该任务的无人机子团队，无人机子团队竞争该任务；当前无人机将所有需要重分配的任务构成新的任务集合，新的任务集为动态出现的新任务以及无人机子团队中各个无人机未完成的任务；无人机之间分享任务的信息并对本地的任务列表进行更新，并将更新的任务列表分享给其他无人机，当无人机的任务列表不再因为共享信息更新时，完成任务分配；本发明实现无人机集群的动态任务分配，能够适应复杂多变的任务场景，增强无人机集群协同执行任务的时效性，有效解决任务执行过程中出现突发情况的问题。
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公开(公告)号：CN115113648A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210839974.3
申请日：2022-07-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于无人机任务分配领域，具体涉及一种基于优势粗糙集的层次多无人机任务分配方法；该方法包括：对无人机属性值进行归一化处理；根据归一化后的无人机属性值构建总效用目标函数；根据总效用目标函数对无人机进行信息融合，得到总属性融合值；根据不同无人机的总属性融合值定义无人机之间的优势关系，根据无人机之间的优势关系得到无人机的优势类；根据无人机的优势类计算无人机之间的优势度；根据无人机之间的优势度计算无人机的总体优势度；根据任务目标对应的无人机的总体优势度对任务目标进行分配，得到任务目标的分配结果；本发明可在不依赖于过多参数的同时提升多无人机任务分配的效率，实用性高。
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公开(公告)号：CN112465253B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011426947.0
申请日：2020-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于城市交通技术领域，尤其涉及一种城市路网中的链路预测方法及装置；所述方法包括采集城市路网数据集，计算各个城市地点的属性值；利用云模型将各个属性值划分为类簇，得到该属性对城市节点之间是否建立链路连接的二分类结果，并计算出各个属性对于二分类标签的确定度；以二分类结果来计算出相关联的两个属性的频繁二项集，以构建二层泛函网络模型结构；对二层泛函网络模型进行训练，采用最小二乘法让目标损失函数达到最小；将待测的城市路网数据输入到训练后的二层泛函网络模型中，输出该城市路网中两个城市地点之间是否产生道路的二分类标签；本发明克服了复杂网络结构的高度依赖性，优化链路预测效果，从而提高了其预测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112784047A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110098164.2
申请日：2021-01-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制的可控可解释司法文本分类方法，属于自然语言处理文本分类领域。该方法提出了Leadformer模型，在Leadformer上人为的设定每个头的作用，分为关键词头与多粒度上下文头，做到宏观上的可控可解释，在关键词头上，以自注意力机制为着力点，采用多任务学习，文本分类任务结合关键词抽取任务，使模型受人为控制地注意在可作为分类解释的词语上，做到微观上的可控可解释。本发明应用于司法领域，能够在高准确率分类的同时，给出分类的解释，并且人为控制注意力矩阵注意在与此类案由相关的关键词上，使相关人员能信任此分类结果。
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公开(公告)号：CN110033416B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910274602.9
申请日：2019-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像复原领域，具体为一种结合多粒度的车联网图像复原方法，包括利用多尺度MSR算法对车联网图像进行增强处理，利用区域生长算法对缺失图像进行预处理获取结构信息；根据缺失图像及其结构信息，利用具有编码器‑解码器结构的深度神经网络模型进行复原处理；利用卷积神经网络作为内容鉴别器判断补全结果内容方面的完整性；利用Pixel‑CNN模型作为像素鉴别器判断补全结果清晰度；对生成器与两个鉴别器进行对抗训练优化；当生成器训练至最优时，模型训练结束，将生成结果与原始缺失图像拼接作为最终复原结果。本发明加快了训练的收敛速度，提高了复原效果，能对缺失图像进行复原并对遮挡物进行移除。
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公开(公告)号：CN106161185A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510144055.4
申请日：2015-03-30
Applicant: 重庆邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种信息处理方法、装置及服务器，其中的方法可包括：当检测到第一终端和第二终端均携带社交标志时，服务器获取所述第一终端的第一社交配置和所述第二终端的第二社交配置；所述服务器根据所述第一社交配置与所述第二社交配置，判断所述第一终端与所述第二终端是否具备关联关系；若所述第一终端与所述第二终端具备关联关系，所述服务器获取所述一终端的属性信息和所述第二终端的属性信息；所述服务器向所述第一终端发送所述第二终端的属性信息，并向所述第二终端发送所述第一终端的属性信息。本发明可以针对终端侧用户的社交需求进行信息处理，能够实现准确的信息推荐，提升信息处理的准确性和智能性。
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公开(公告)号：CN106156059A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510143926.0
申请日：2015-03-30
Applicant: 重庆邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例公开一种数据处理方法及其设备，其中方法包括如下步骤：生成在当前条件属性的联系人集合中待加入联系人数据与所述联系人集合中所述待加入联系人数据的邻近联系人数据间的关联信息；采用所述关联信息计算所述待加入联系人数据与所述邻近联系人数据间的关系强度值；根据所述关系强度值将所述待加入联系人数据加入至所述联系人集合中。可以保证联系人数据的完整性，提升对联系人数据同步的准确性。
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公开(公告)号：CN105549885A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510915754.4
申请日：2015-12-10
Applicant: 重庆邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F3/0488 , G06K9/00
CPC classification number: G06F3/04883 , G06K9/00496
Abstract: 本发明涉及一种滑屏操控中用户情绪的识别方法和装置。所述方法包括以下步骤：获取滑屏操控数据；对滑屏操控数据进行特征提取得到所述滑屏操控的特征的参数值，所述特征包括滑动长度、滑动速度、压力和间隔时间；将所述特征的参数值导入已建立的情绪识别模型进行识别，得到所述特征的参数值所对应的情绪类型，所述情绪识别模型为根据滑动长度、滑动速度、压力和间隔时间特征建立的。上述滑屏操控中用户情绪的识别方法和装置，通过获取滑屏操控数据，对滑屏操控数据进行特征提取得到特征的参数，将特征的参数导入到情绪识别模型中进行识别得到对应的情绪类型，实现了对用户滑屏操控过程中的情绪进行识别，方便根据用户情绪的数据帮助改进应用程序。
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