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公开(公告)号：CN105913040A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610267971.1
申请日：2016-04-27
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/00362 , G06K9/2018 , G06K9/6269 , G06K2209/21
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及暗视觉条件下的双摄像头实时行人检测系统，包括中央处理单元以及：红外摄像头，用于采集红外视频图像；可见光摄像头，用于采集可见光视频图像；红外图像检测单元，用于检测红外图像中的候选目标是否有人体目标，确定红外图像中没有人体目标的候选目标位置；可见光图像检测单元，用于对与用于对与红外图像同一时刻的可见光图像进行检测，检测可见光图像中与红外图像中没有人体目标的候选目标位置相同的位置是否有人体目标；本发明检测区域选取模块中标记出红外检测后不认为是人体目标的候选目标，再根据不认为是人体目标的候选目标的位置对应可见光图像相应位置，然后用可见光方法检测。
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公开(公告)号：CN105342583A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510952599.3
申请日：2015-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/02 , A61B5/0245 , A61B5/11 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/02 , A61B5/0002 , A61B5/0024 , A61B5/0245 , A61B5/1117 , A61B5/1118 , A61B5/6802 , A61B5/681 , A61B2503/08
Abstract: 本发明涉及医疗物联网技术领域，特别涉及一种高精度计步的老年人智能监护装置，包括手腕仪表；所述手腕仪表包括第二处理器及与其相连接的脉搏传感器、第二蓝牙接口、LCD显示器；包括腰部仪表，所述腰部仪表包括第一处理器及与其相连接的计步传感器、高精度计步计算单元、移动通信传送单元、第一蓝牙接口；所述第二蓝牙接口与所述第一蓝牙接口蓝牙通信连接；所述高精度计步计算单元用于对计步传感器所感知的步伐数据进行计算，获得高精度计步；所述高精度计步通过所述第二蓝牙接口发送给手腕仪表，在所述LCD显示器显示；从而使得可以结合脉搏和步伐来综合判断被监护人的生理状况，使判断生理健康状况的准确性明显提高。
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公开(公告)号：CN103006208B
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201210591329.0
申请日：2012-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/0456
Abstract: 本发明涉及生物医学信息工程领域，提供一种心电信号R波校准方法，在心电原始数据中计算各前后相邻两个R波位置的差值，获得R波间隔值序列；根据R波间隔值序列计算R波位置的差值的前向差异参数和后向差异参数；根据前后相邻两个R波位置的差值的大小关系，检测R波的位置是否漏检，补充漏检的R波位置，检测R波的位置是否虚检，删除虚检的R波位置，还提供一种心电信号R波校准装置；本发明利用原有检出的R波位置之间的关系和两个R波之间的心电数据之值位置关系，有效消除了R波的漏检和虚检。
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公开(公告)号：CN103247035A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310186315.5
申请日：2013-05-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及医疗器械技术领域，提供一种基于数字X光机的医学图像处理装置、方法及系统，所述装置包括X射线发射单元、感光单元、中央处理单元和数据传输单元；所述中央处理单元包括处理器和与其连的第一存储器、第二存储器和图像预处理单元；采用分开设置的第一存储器和第二存储器，一个用于存放原始图像信息，另一个用于存储经图像预处理后的图像信息，将原始图像的存取与经预处理后的图像的写入读取分开，提高了医学图像数据读写效率；图像预处理单元将原始图像进行预处理，包括对原始图像进行压缩处理、降噪处理、有效灰度选择处理，对原始图像中的冗余信息进行排除，增大了有用信息的存储和传输，既提升了传输效率。
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公开(公告)号：CN101739675B
公开(公告)日：2012-03-14
申请号：CN200910191882.3
申请日：2009-12-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无形变图像配准合成方法，在目标图像和浮动图像上分别对应寻找两个坐标点形成浮动图像向量对；分别计算向量对目标图像向量与浮动图像向量的向量方向角和向量长度，向量对夹角和向量长度比值；以浮动图像向量起始点为中心，对浮动图像作向量对夹角大小的旋转变换，作向量长度比值大小的缩放变换，完成图像的配准；以目标图像向量起始点坐标为中心，扩展修改目标图像的高和宽，完成图像的合成；本发明还公开了一种无形变图像配准合成装置；本发明选择特征点由人工操作，且只需要简单计算向量方向角、长度等，兼具一定准确性和灵活性且计算复杂度低，减少了配准合成所需时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115018717B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210161735.7
申请日：2022-02-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种改进Retinex‑Net低照度及暗视觉图像增强方法；该方法包括：获取低照度或暗视觉图像并对其进行预处理；将预处理后的图像送入改进分解网络中，得到反射图和光照图；将反射图和光照图输入到改进光照图调整网络中，得到调整后的光照图；将调整后光照图复制两份并与原光照图进行拼接，得到拼接后的光照图；将反射图送入反射图去噪网络中，得到噪声图；将噪声图复制两份并与原噪声图进行拼接，根据反射图和拼接后的噪声图得到去噪反射图；根据去噪反射图和拼接后的光照图得到增强图像；本发明得到图像噪声更少、细节更加丰富且更符合人眼视觉效果，同时在客观评价指标上也表现更好。
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公开(公告)号：CN118133311A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410273317.6
申请日：2024-03-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于信息安全领域，特别涉及一种基于改进群签名的联邦学习隐私保护方法，包括客户端根据服务器分发的密钥对数据进行加密，使用服务器发放的密钥进行签名后再上传至服务器；服务器收到各个客户端上传的数据后，通过聚合签名算法将收到的数据聚合为一个签名，通过该签名验证客户端的合法性；若合法，服务器则根据数据进行全局参数更新，并在全局参数更新完成后为每个客户端分发的模型副本上添加条件损失函数，且每个客户端的条件损失函数不同；若签名不合法，则根据关键样本输入该客户端训练的模型中，模型根据关键样本输出标签集合，根据标签集合与原始标签集合的偏差确定可疑客户端的编号；本发明通过聚合签名技术来进一步降低联邦学习中计算的开销，同时也引入了一个条件损失函数模块，使得分发出去的联邦学习模型也同样具有可追溯性。
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公开(公告)号：CN117742920A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311785772.6
申请日：2023-12-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于云计算领域，具体涉及一种IaaS环境下基于成本的工作流调度方法，包括获取工作流中每一任务在不同虚拟机上的执行时间，以及不同虚拟机间的数据通信时间；结合用户设定的总成本约束构建动态预算分配模型；将工作流进行单一父子任务对合并处理得到新有向无环图；计算新有向无环图中每一任务的优先级得分并排序得到排序列表；根据排序列表依次计算每个任务的成本约束，并根据动态预算分配模型获取调度该任务时的当前允许使用预算；计算该任务在不同虚拟机上复制关键父任务前与复制关键父任务后的最早完成时间，并从中选择最小的最早完成时间所对应的虚拟机放置该任务；本发明有效的降低工作流的完成时间。
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公开(公告)号：CN116229236A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310222513.6
申请日：2023-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于改进YOLO v5模型的结核杆菌检测方法，包括：将痰液样本中的结核杆菌图像输入到训练好的改进YOLOv5模型中；通过Backbone骨干网络中获取深层特征信息，得到不同深度的特征图；通过FPNs网络中进行上采样和特征融合后获得不同尺度的张量数据；不同尺度的张量数据通过Head头部分别预测目标的分类和预测框，得到检测结果。本发明通过使用改进的YOLOv5算法检测结核杆菌，较现有的SSD、Faster R‑CNN算法有着更好的检测效果，能够在实际的痰液样本检测过程中精确识别出结核杆菌，提高了医学领域对结核杆菌检测的效率，为疾病诊断提供重要帮助。
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公开(公告)号：CN116128898A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310128980.2
申请日：2023-02-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于Transformer双分支模型的皮肤病变图像分割方法；该方法构建并训练Transformer双分支模型，将待处理图像输入到训练好的Transformer双分支模型中得到分割结果；所述Transformer双分支模型包括主分支网络、辅助分支网络和信息聚合模块；本发明提出了一种新的皮肤病变图像分割方法，解决了传统深度学习方法提取全局上下文信息的不足，利用高效的多尺度视觉Transformer作为编码器，从而提取更强大且更好鲁棒性的特征，同时引入低级特征模块和高级特征融合模块，有效地提升网络的特征学习能力和分割性能。
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