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公开(公告)号：CN114529894A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210046573.2
申请日：2022-01-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种融合空洞卷积的快速场景文本检测方法，包括获取文本检测训练数据集，并对训练数据集进行标签生成；建立融合空洞卷积的快速场景文本检测初步模型；所述融合空洞卷积的快速场景文本检测初步模型包括轻量级特征提取模块、空洞卷积模块和可微分二值化模块；使用标签生成的训练数据集对建立的融合空洞卷积的快速场景文本检测初步模型，并使用损失函数计算损失值以调整所述初步模型的参数得到融合空洞卷积的快速场景文本检测模型；采用融合空洞卷积的快速场景文本检测模型对场景中文本进行检测。本发明利用轻量级的神经网络替换大型网络用于提取输入图形的特征，降低的网络模型参数量，可以有效的提高文本检测网络模型的效率。同时为了弥补轻量级神经网络提取特征不足的问题，在特征融合层增加空洞卷积模块并使用通道注意力机制对特征进行融合筛选，提高了网络中特征的利用效率。因此本发明在保持较高文本检测水平的情况下，实现场景文本的快速检测。
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公开(公告)号：CN113114573A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110413458.X
申请日：2021-04-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/741 , H04L12/751 , H04L12/851 , H04L29/06 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种SDN网络中视频流分类与调度系统，属于软件定义网络领域，包括：流量分类模块用于将边缘路由器中的数据包包头进行解析，提取出流特征，对分类器进行训练，利用分类器对未知数据进行预测，将已分类的数据包转发至边缘路由器出端口，下发包含修改DSCP域和出端口转发行为的流表；路径选择模块用于获取全局的网络拓扑，监测各个链路的时延、剩余带宽与丢包率的状态变化，并对链路状态值进行归一化和放缩，再通过FPTAS‑MMCP算法，计算得到满足QoS约束的路径列表，根据不同视频业务优先级的高低，依次分配可行路径列表中的路径，下发流表到路径上的路由节点以控制数据包转发。
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公开(公告)号：CN112584351A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011443742.3
申请日：2020-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向车联雾计算的“通信‑计算”一体化资源分配，属于车辆计算资源领域。该方法包括以下步骤：S1、获取车辆信息和雾节点信息；S2、建立任务模型；S3、计算雾节点执行任务的稳定度；S4、任务计算模型；S5、将稳定性影响因子与任务执行时延相结合。传统的单小区资源分配策略中一般只是单纯的考虑任务执行的时延，而本发明中提出了一种“稳定度‑时延”联合分配策略，新增了任务稳定度这一指标，并将其转化为稳定度影响因子与任务执行时延相结合，使得最终的分配结果更加可靠。
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公开(公告)号：CN108322392B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201810113038.8
申请日：2018-02-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/725 , H04L12/803 , H04Q11/00
Abstract: 本发明涉及一种弹性光网络中区分服务的链路损伤感知能效路由方法，属于光纤通信技术领域。该方法设计了一个基于负载均衡的综合考虑链路频谱状态和传输损伤的路径权重公式，以降低不同信道间的非线性损伤。基于路径权重公式，为高质量业务选择边分离的最大权重路径；为低质量业务选择边分离的最短能效路径。在频谱分配期间，根据业务速率的比值将频谱分区，采用首次命中和尾端命中联合的频谱分配方式，减少不同传输速率业务之间的交叉相位调制。同时，为了降低当前传输业务对网络中已有业务造成损伤而阻塞的概率，设计了物理损伤阻塞业务的光路重配置机制。本发明在有效提升频谱资源利用率同时，降低了带宽阻塞率和业务传输能耗。
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公开(公告)号：CN108937865A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810688481.8
申请日：2018-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205
CPC classification number: A61B5/4812 , A61B5/0205 , A61B5/4815 , A61B5/6891 , A61B5/7264 , A61B5/746
Abstract: 本发明公开了一种基于云架构的智慧睡眠监护系统，其特征在于它包括智能设备终端、异构网络传输、云服务器端以及Web客户端四部分。其中所述智能设备终端包括智能睡眠监测器、舒眠灯、香薰机、定位手环及健康一体机等；所述云服务器端包括数据接收模块、数据处理模块及数据存储模块，其中数据处理模块的核心是采用人工智能睡眠分期算法来获得各睡眠阶段所占时间，以此生成睡眠质量报表；所述Web客户端设计了睡眠监测、我的设备、助眠工具、个人中心及医养结合这五个模块。本发明致力于设计一种具有助眠服务、睡眠生理数据监测、异常监控报警、数据智能分析及个性化定制的智慧睡眠监护系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108899073A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810693404.1
申请日：2018-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种结合移动终端的智能饮食推荐系统，该系统包括智能终端和云服务器，利用机器学习和智能数据处理强大的数据处理能力对饮食数据、食物营养素数据进行整合、处理；根据用户基本信息和身体状况信息为用户推荐合适的食谱，可以指导和监督用户的饮食，使用户的生活和饮食更加营养健康，实现对用户饮食习惯的分析和对基于用户历史饮食记录信息的食谱推荐；让用户直观的了解自己是否缺乏某种营养素，有效的帮助用户改变不良的饮食习惯和饮食偏好，科学管理用户的饮食。
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公开(公告)号：CN108322392A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810113038.8
申请日：2018-02-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/725 , H04L12/803 , H04Q11/00
Abstract: 本发明涉及一种弹性光网络中区分服务的链路损伤感知能效路由方法，属于光纤通信技术领域。该方法设计了一个基于负载均衡的综合考虑链路频谱状态和传输损伤的路径权重公式，以降低不同信道间的非线性损伤。基于路径权重公式，为高质量业务选择边分离的最大权重路径；为低质量业务选择边分离的最短能效路径。在频谱分配期间，根据业务速率的比值将频谱分区，采用首次命中和尾端命中联合的频谱分配方式，减少不同传输速率业务之间的交叉相位调制。同时，为了降低当前传输业务对网络中已有业务造成损伤而阻塞的概率，设计了物理损伤阻塞业务的光路重配置机制。本发明在有效提升频谱资源利用率同时，降低了带宽阻塞率和业务传输能耗。
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公开(公告)号：CN107391244A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710559285.6
申请日：2017-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种基于混合调度模型的物联网操作系统调度方法，其特征在于它将系统任务分为实时任务和非实时任务，实时任务采用多线程调度，使用独立堆栈；非实时任务采用事件驱动调度，使用共享堆栈。其中多线程调度的优先级高于事件驱动调度，任意时刻只能有一个调度器处于运行状态。多线程调度采用最早截止时间EDF(Earliest Deadline First)算法，事件驱动调度采用FIFO(First-in，First-out)队列调度。事件驱动调度器可作为多线程调度器中的一个线程被调度。通过使用本发明所述混合调度模型，可减少物联网操作系统任务调度中的运行堆栈数目，在保证操作系统实时性的同时减少了内存的消耗，提高了调度效率，优化了调度方式。适合于在内存资源高度受限的物联网终端上进行使用。
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公开(公告)号：CN103200616A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310071332.4
申请日：2013-03-06
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网技术的网络模型建立和节能部署的方法，属于物联网通信技术领域。本发明提出了基于物联网技术的三层网络架构和网络能耗优化模型。本发明提出的节能部署方法首先根据感知节点与备选中继节点的距离排除与任何感知节点均不能通信的备选中继节点，然后在剩下的中继节点中选出i个，如果它们满足“全覆盖感知节点且与基站形成的拓扑是否是连通图”，则将每段链路的发送节点发送耗能与接收节点的接收耗能之和等价为该段链路的权重，通过改进的Dijkstra方法得到能耗的最小值以及网络的生存时间，将此能耗下对应的网络节点部署方式作为一种最佳节能部署方式。
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公开(公告)号：CN119335488A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411359957.5
申请日：2024-09-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/88 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的毫米波雷达人体目标检测方法，通过将深度学习和毫米波雷达的回波信号相结合的方式，首先利用有限脉冲响应滤波器对信号进行滤波处理，然后对其进行加窗处理，再对接收到的雷达信号时间‑相位和时间‑空间展开，得到相位差分信息和时空信息，并对雷达信号进行傅里叶变换得到距离信息和距离‑多普勒信息；将所有信息输入到ConvRNN网络中进行特征提取，然后把特征输入到改进的ResNet网络中，该网络中使用完全预激活残差块，在捷径连接中引入平均池化，引入Bottleneck结构；最后将测试数据输入到网络模型中，可以解人体目标检测的准确性的问题。
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