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公开(公告)号：CN117975381A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410264492.9
申请日：2024-03-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明设计了一种基于多尺度注意力的道路车辆检测方法，基于YOLOv8的目标检测网络构建道路车辆检测模型，其中，所述道路车辆检测模型包括Input网络模块、Backbone网络模块，Neck网络模块和Head网络模块；将道路车辆图像输入到Input模块进行预处理；预处理后的所述道路车辆图像通过Backbone网络模块进行特征提取，获得特征层；基于所述特征层，通过所述Neck网络模块进行特征融合，得到待预测特征层；将所述待预测层输入到Head模块进行输出，获取所述道路车辆图像的检测信息。本方法引入EfficientViT主干网络的Lightweight Multi‑Scale Attention模块到YOLOv8特征融合网络末端。本发明提出的方法在道路车辆的检测中，针对道路车辆易出现遮挡、可见特征不足的情况下取得较好的检测效果。
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公开(公告)号：CN116386135A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310234771.6
申请日：2023-06-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明设计了一种基于多尺度图卷积网络的行为识别方法，该方法主要包含三个部分，分别为时间自适应融合模块、多尺度时空图卷积网络和跨尺度特征融合模块。所述时间自适应融合模块为骨架序列的每一帧提供自适应的融合权重，增强了特征信息。所述多尺度时空图卷积网络通过空间图卷积提取空间信息，将空洞卷积应用于时间信息提取，提出了一种多尺度时间卷积模块，以捕获不同感受野的时间信息，提高了动作预测能力。所述跨尺度特征融合模块通过计算不同尺度关节特征的相似性来判断关节连接性，建立跨尺度邻接矩阵，使不同尺度特征融合，实现多尺度信息的相互指导学习。本发明所提出的多尺度图卷积网络为骨架序列的特征识别提供了多尺度方案，通过多个语义级别信息的交互融合解决了图卷积网络感受野低，单尺度语义信息的缺乏的问题。
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公开(公告)号：CN116258905A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310234295.8
申请日：2023-03-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明设计了一种基于深度学习的神经网络模型的垃圾检测方法，基于YOLOv4的目标检测网络构建垃圾检测模型，其中，所述垃圾检测模型包括Input网络模块、Backbone网络模块，Neck网络模块和Head网络模块；采集日常场景的垃圾图像；将所述垃圾图像输入到Input模块进行预处理；预处理后的所述垃圾图像通过Backbone网络模块进行特征提取，获得特征层；基于所述特征层，通过所述Neck网络模块进行特征融合，得到待预测特征层；将所述待预测层输入到Head模块进行输出，获取所述垃圾图像的检测信息。本方法引入Vision Transformer特征提取模块中的编码器Encoder模块到YOLOv4特征提取网络末端；同时，将NMS算法替换为Soft‑NMS算法优化候选框的筛选；最后增加连接层、卷积层，再进行一次上采样运算和下采样运算。将主干特征提取网络中有较多小目标特征信息的特征层输出到连接层，进行特征融合,输出检测层数由3层增加到4层。本发明提出的方法在可回收垃圾的检测中，针对垃圾物体易出现变形、堆叠、透明度较高的情况下取得较好的检测效果，具有显著优势。
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公开(公告)号：CN116189306A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310234773.5
申请日：2023-03-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明设计了一种基于联合注意力机制的人体行为识别方法，用于人体三维骨架的行为识别问题。以骨架关节点数据、骨骼长度数据作为输入，通过双流网络融合评分，实现对骨架特征的充分提取。采用上下文编码网络学习各关节点间的连接关系及连接强度并将其嵌入图卷积层中。设计联合注意力模块，将空间注意模块、时间注意模块和通道注意模块巧妙结合，以联合处理通道、空间和时间注意力，增强对重要信息的特征提取能力，有效提升了行为识别精度。本发明为3D人体骨架行为识别提供又一种可行的选择。
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公开(公告)号：CN112381212B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202011368603.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的移动边缘计算服务组合方法，属于移动边缘计算领域，包括S1：获取用户需求，对当前可用服务的QoS属性进行归一化处理；S2：针对终端高度移动的特性，构建共享服务的移动终端模型；S3：构建基于移动边缘计算的在线服务组合模型；S4：利用深度强化学习算法对服务组合问题进行求解。本发明方法利用深度强化学习算法，可在海量边缘服务数据中表现出其高效性，保证终端用户在移动的过程中提供可靠的解决方案。本发明方法不仅能满足终端用户需求，而且能保证服务组合的可靠性、高效性和灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112367524B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202011461208.5
申请日：2020-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/40 , H04N19/182 , H04N19/154 , H04N19/134
Abstract: 本发明涉及一种全景视频编码方法，属于视频编码领域，包括以下步骤：S1：服务器将全景视频交给TI计算器计算，得出所述全景视频的TI值，将所述TI值数据传递给编码器；S2：编码器收到需要转码的全景视频TI值后，根据TI分类的转码策略，对所述全景视频进行转码；S3：转码结束后，将转码后的视频及其媒体描述文件，存储在服务器中。本方法通过计算全景视频TI值，并进行分类编码。较高TI值的全景视频，经编码后，比现有的编码方案，具有更高的用户体验质量(QoE)。
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公开(公告)号：CN112584351B
公开(公告)日：2022-07-22
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：CN112381213A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011382069.7
申请日：2020-12-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于双向长短期记忆网络的工业设备剩余寿命预测方法。该方法主要基于双向长短期记忆网络，属于剩余寿命预测领域，对高维，连续的时间序列的工业传感器相关数据，利用双向长短期记忆网络增强其对长时间序列数据的处理能力，其中，双向长短期记忆网络不仅能够利用过去的数据还能综合未来的数据。本申请解决了传剩余寿命预测方法对相关领域专家知识的依赖，且较其他方法有更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN107071594B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201710313501.9
申请日：2017-05-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04Q11/00 , H04L12/801 , H04L12/761
Abstract: 本发明涉及一种基于频谱转换和光缓存技术的组播交换节点冲突解决方法，属于光纤通信技术领域。包括基于有限范围频谱转换器和光纤延迟线结合的弹性光组播交换节点结构及其调度策略。当单播或组播业务在交换节点输出端发生冲突，首先利用有限范围频谱转换器根据基于最小差值的调度算法在频谱域来解决频谱冲突，最小化不可用频谱，进而提高频谱利用率。对于没有解决冲突的单播或组播业务，然后利用光纤延迟线根据基于低时延的调度算法在时间域解决冲突，同时考虑去避免光纤延迟线输入端和目的输出端的冲突。本发明所提结构及调度算法大大降低了交换节点内发生冲突的概率，减小了带宽阻塞率和平均时延，进一步提升了弹性光组播交换节点的性能。
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公开(公告)号：CN106792285B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201710000588.4
申请日：2017-01-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04Q11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于共享频谱转换器的弹性光组播交换节点结构的双重权重极大团调度方法，当光组播直接调度输出端口失败时，冲突的光组播首先用LRSC解决光频谱域的冲突，使用双重权重极大团的调度算法建立各个数据包所占频谱的冲突辅助图，将数据包所占频谱的频隙数和使用LRSC的数目作为辅助图顶点的两个权重，再用图着色算法来选择输出数据包的总频隙数最大情况下使用LRSC数目最少的调度方案，提升频谱转换器的利用率，降低丢包率和节点结构代价。当LRSC使用完后，若仍然有光组播处于冲突状态，再用少量的FRSC来解决冲突，FRSC能将冲突数据包的频谱转换到光纤频谱范围内的任何一段空闲频谱上，进一步提升交换节点解决冲突的能力和降低丢包率。
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