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公开(公告)号：CN109902581B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910077715.X
申请日：2019-01-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及单样本部分遮挡人脸识别，特别涉及一种基于多步加权的单样本部分遮挡人脸识别方法，包括提取图像的关键点，并对图像进行分块处理；提取具有关键点的图像块的SILBP描述符，计算图像块中的关键点个数，并将处理后的关键点个数作为权重对描述符加权；通过描述符加权匹配的方式获取匹配部位图像块之间的度量距离；求所有度量距离的平均值并用匹配关键点个数的倒数对平均值加权，最终的这个加权度量距离作为两图像之间的匹配度量距离，将具有最小度量距离的标签作为人脸识别的标签；本发明利用加权描述符匹配的方法省去了图像分块方法所需要的人脸预对齐处理，同时提出了一种通过关键点个数加权来选择未遮挡图像块进行匹配的方法。
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公开(公告)号：CN110969124A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911212972.6
申请日：2019-12-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及姿态估计领域，具体涉及一种基于轻量级多分支网络的二维人体姿态估计方法及系统，包括：输入图像，对其进行预处理；将图像传入主干网络进行特征提取和信息编码；使用轻量级上采样单元对主干网络的不同编码阶段进行解码，形成多个解码分支的网络结构；将各解码分支生成的特征图与真实标记热力图进行均方损失的求解，并将损失之和回传给神经网络进行迭代训练；训练完成后，将包含行人的图像输入到训练好的神经网络模型中，得到各关节点在图像中的坐标位置，对人体姿态进行可视化。本发明能够对任意输入的行人图片输出其各关节点坐标并进行姿态的可视化，同时，由于本发明的计算成本较低，便于移动端部署，增加了相关产品的适用性。
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公开(公告)号：CN119440772A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411571890.1
申请日：2024-11-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/48 , G06F16/2455 , G06Q40/04
Abstract: 本发明涉及区块链数据处理技术领域，尤其涉及一种基于Fabric联盟链的交易并发冲突优化方法，包括客户端执行提案发起操作并生成交易发送至排序节点；排序节点接收不同客户端发送的交易，根据预处理操作将所接收的全部交易划分到4类集合中；将重排序交易集合中每一交易作为一个节点，通过读写依赖关系构建交易冲突依赖图；根据交易冲突依赖图对重排序交易集合中所有交易进行重排序；对待合并交易集合中的所有交易进行分组修改；根据只读交易集合、重排序结果和分组修改结果生成交易调度序列，将交易调度序列打包形成区块；本发明保证数据一致性，并通过缓存、重排序、合并的方法，减少区块内交易失败率，提升系统整体性能和资源利用率。
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公开(公告)号：CN118585817A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410754935.2
申请日：2024-06-12
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种双馈风电机组齿轮箱的运行温度故障预测方法，包括以下步骤：获取双馈风电机组齿轮箱的实时运行温度数据和最新的多个历史运行温度数据作为输入序列，输入至预先训练好的温度生成模型中，生成下一时间段内预测的运行温度数据，并进一步根据所述下一时间段内预测的运行温度数据进行运行温度故障预测，得到运行温度故障预测结果，其中，所述温度生成模型包括残差连接子模块和与其依次连接的长短期记忆编码子模块和注意力解码子模块。与现有技术相比，本发明具有有效预测风电机组齿轮箱发生故障、提高风电机组齿轮箱运行的稳定性和可靠性等优点。
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公开(公告)号：CN116189294A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310030275.9
申请日：2023-01-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/049 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于人体姿态估计领域，具体涉及一种基于时空transformer的轻量级三维人体姿态估计方法及系统，该方法获取待估计视频，将待估计视频输入到训练好的轻量级三维人体姿态估计模型，得到三维人体姿态序列结果，完成姿态估计；所述轻量级三维人体姿态估计模型包括二维姿态估计模块、时空编解码模块和主干网络时空transformer模块；本发明能够实现对原始输入数据进行压缩，降低时空transformer模型的计算量，同时保证高精度的推理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111931624B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202010767119.7
申请日：2020-08-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及行人重识别系统领域，具体涉及一种基于注意力机制的轻量级多分支行人重识别方法及系统，包括：获取带有行人的图片集合作为数据集，对数据集进行预处理；将预处理后的数据集输入到主干网络中通过多个轻量级模块对全局特征提取以构建全局支路；将全局特征支路提取的特征分享到局部分支中，构建局部分支，进行局部特征提取；联合全局分支损失和局部分支损失进行交叉熵损失求解，并将损失之和回传给神经网络进行迭代训练；训练完成后，将包含行人的图像输入到训练好的神经网络模型中，按照相似度进行排序得到行人重识别结果，并对行人图片进行可视化。本发明计算成本较低，精度高，便于在移动端部署，增加了相关产品的适用性。
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公开(公告)号：CN110969124B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201911212972.6
申请日：2019-12-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及姿态估计领域，具体涉及一种基于轻量级多分支网络的二维人体姿态估计方法及系统，包括：输入图像，对其进行预处理；将图像传入主干网络进行特征提取和信息编码；使用轻量级上采样单元对主干网络的不同编码阶段进行解码，形成多个解码分支的网络结构；将各解码分支生成的特征图与真实标记热力图进行均方损失的求解，并将损失之和回传给神经网络进行迭代训练；训练完成后，将包含行人的图像输入到训练好的神经网络模型中，得到各关节点在图像中的坐标位置，对人体姿态进行可视化。本发明能够对任意输入的行人图片输出其各关节点坐标并进行姿态的可视化，同时，由于本发明的计算成本较低，便于移动端部署，增加了相关产品的适用性。
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公开(公告)号：CN111931630B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010776415.3
申请日：2020-08-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于人脸动态表情识别领域，尤其涉及了一种基于人脸特征点数据增强的动态表情识别方法，该方法包括：获取原始人脸数据集，对原始人脸数据集进行预处理，得到人脸数据训练集；所述人脸数据训练集包括原始人脸数据集、原始轨迹图和新的轨迹图；将训练集输入到构建好的3CNN模型中进行模型训练；实时获取人脸数据，将获取的人脸数据输入到训练好的3CNN模型中，得到该人脸动态表情识别结果；本发明通过(56)对比文件钟福金.局部方向模式在人脸识别中的改进方案《.宜宾学院学报》.2012,第12卷(第6期),王军南.人脸特征点检测方法研究《.中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑》.2015,Mi, Jian-Xun 等.Bilateral structurebased matrix regression classificationfor face recognition《.Neurocomputing》.2019,周晓云.基于多尺度卷积神经网络的出行目的地预测技术研究《.中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑》.2019,吴昊 等.融合DCLBP和HOAG特征的人脸表情识别方法《.电子测量与仪器学报》.2020,第34卷(第2期),Andrew B. J. Teoh 等.An IntegratedDual Factor Authenticator Based on theFace Data and Tokenised Random Number.《Biometric Authentication》.2004,
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公开(公告)号：CN114691934A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210259737.X
申请日：2022-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/901 , G06K9/62 , G06Q50/00
Abstract: 本发明请求保护一种融合社区连接信息的网络嵌入方法及存储介质，具体涉及表示领域，用于复杂网络分析，包括以下步骤：根据输入数据建立无向网络；通过Louvain算法获得网络中的社区信息；使用CR‑JC相似度计算社区间亲密度；通过随机游走以及社区跳跃游走获取融合局部信息，社区内信息，社区间信息的节点序列；使用Skip‑Gram模型最大化窗口中节点同现的概率获得节点嵌入，并用于下游网络分析任务。本发明通过融合社区连接信息的网络嵌入，捕获网络中的局部信息和社区信息，提高下游任务的准确率。
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公开(公告)号：CN112949565B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110320104.0
申请日：2021-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于单样本部分遮挡人脸识别领域，特别涉及到一种基于注意力机制的单样本部分遮挡人脸识别方法及系统，包括：获取部分遮挡的测试人脸图像和未遮挡单样本人脸Gallery集并对其预处理；将预处理后的数据输入到由ReseNet‑34构成的差分网络中，经过一个卷积层提取出浅层特征图；利用空间注意力模块从空间位置信息上调节浅层特征图的权重，将该权重与最后一个卷积层输出的特征图相乘以突出其局部细节特征；将突出局部细节特征后的遮挡图像和未遮挡图像的特征图做相减操作；将差值做绝对值处理后经过通道注意力模块在原特征图上按通道进行标定；标定后的特征图送入全连接层输出分类结果；本发明能够对带有部分遮挡的人脸图像进行准确的身份判别。
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