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公开(公告)号：CN103206931B
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201310073027.9
申请日：2013-03-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G01B15/02
Abstract: 本发明公开了一种X射线测厚方法及装置，属于射线测量领域；该X射线测厚方法包括步骤（1）：设置X射线发射器，调节其发射参数；步骤（2）：开启X射线发射器，测量未放置物体时空气中的射线能量数据I0；步骤（3）：开启X射线发射器，使X射线穿过厚度d已知的标准待测材料，测量穿过标准待测材料后的射线能量数据I；步骤（4）：采用以下方法求取校正参数：根据公式：求得对应的线衰减系数μ，再根据公式：μ(d)＝A(e-αd+β)进行最小二乘曲线拟合标定得到校正参数A,α,β；再根据公式：进行待测材料的厚度测量；该方法客服了因X射线“射束硬化”现象带来的测量不准的问题，使得X射线测厚方法具有校正功能；该方法和装置简单易行，且准确度高，可靠性强。
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公开(公告)号：CN103134823B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201310092214.1
申请日：2013-03-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N23/04
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积的X射线CT系统射束硬化校正方法，属于工业CT系统应用领域；该方法包括以下步骤：一：将铅箔过滤片紧贴后准直器放置进行散射校正；二：设置CT系统扫描参数；三：不开射线源，采集系统的本底值；四：打开射线源，对当前实验室下的空气进行扫描，获取当前空气射线强度；五：扫描一组标准件，采集不同厚度下的投影数据；六：拟合曲线，得到硬化模型和卷积校正模型；七：利用卷积校正模型函数进行硬化校正，得到校正后的射线强度数据；八：用校正后的射线强度数据进行图像重建。本校正方法对射束硬化校正效果显著，能很好地保留被测物体的边缘，且能保存检测物体的细节部分，满足高精度探测的需要。
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公开(公告)号：CN103167693A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201310081651.3
申请日：2013-03-14
Applicant: 重庆大学
IPC: H05B37/02
Abstract: 本发明公开了一种用于CT探测采集系统的测试光源装置，属于CT探测采集系统测试领域；该装置包括一组产生光照的光源、一组用于检测光强值的光强传感器、一组用于调节光源供电电压的数字电阻以及一个核心处理器；每个光源对应有一个光强传感器和一个数字电阻，每个光强传感器对相应光源的光照强度进行检测并将检测到的光强值传送至核心处理器，核心处理器将接收到的各光源的光强值与预设的额定值进行比较，并根据比较的差值调整相应的数字电阻，从而调节相应光源的供电电压和光照强度；本测试光源装置，具有光源可靠性高，稳定性好，功耗低等优点，且实现方案灵活方便，结构简单，可维护性和可扩展性较强。
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公开(公告)号：CN103134823A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310092214.1
申请日：2013-03-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N23/04
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积的X射线CT系统射束硬化校正方法，属于工业CT系统应用领域；该方法包括以下步骤：一：将铅箔过滤片紧贴后准直器放置进行散射校正；二：设置CT系统扫描参数；三：不开射线源，采集系统的本底值；四：打开射线源，对当前实验室下的空气进行扫描，获取当前空气射线强度；五：扫描一组标准件，采集不同厚度下的投影数据；六：拟合曲线，得到硬化模型和卷积校正模型；七：利用卷积校正模型函数进行硬化校正，得到校正后的射线强度数据；八：用校正后的射线强度数据进行图像重建。本校正方法对射束硬化校正效果显著，能很好地保留被测物体的边缘，且能保存检测物体的细节部分，满足高精度探测的需要。
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公开(公告)号：CN119919449A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411979298.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/246 , G06T3/4038
Abstract: 本发明公开了一种基于光流信息与身份预测的多目标跟踪方法及系统，该方法包括以下步骤：获取待跟踪目标和原始图像，进行预处理，得到标注跟踪目标的参考图像；提取光流特征图，并裁剪所述待跟踪目标的光流特征；将上一帧图像与当前帧图像进行拼接融合，生成光流指导后的特征增强图像；裁剪待跟踪目标的图像特征，输入特征提取网络，输出目标图像特征；拼接待跟踪目标的光流特征和目标图像特征，得到待跟踪目标的目标特征，并与待跟踪目标的身份拼接，得到待分配身份的跟踪目标；输入多目标跟踪模型进行预测，得到跟踪目标的预测结果。本发明利用目标的光流特征和图像特征进行身份预测，实现遮挡和非线性运动下的多目标跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119336968A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411371357.0
申请日：2024-09-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/908 , G06F16/583 , G06F16/683 , G06F16/383 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/44 , G06V20/10 , G06F40/30 , G06F40/284 , G10L25/18 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于深度三元融合感知网络的遥感跨模态检索方法，该方法使用训练后的遥感跨模态检索模型将多模态遥感数据进行跨膜态检索；所述遥感跨模态检索模型将多模态遥感数据作为自监督模态增强模块的输入进行预处理，并输入至三元特征表达模块独立捕获提取单模态图像特征、文本特征和音频特征，上述特征作为融合感知模块的输入，以融合生成多模态特征嵌入，并根据所述多模态特征嵌入得到待处理的多模态遥感数据的遥感跨模态检索结果。本发明利用三元特征表达策略、融合感知机制和自监督模态增强技术，解决了模型的模态可扩展性和遥感标注数据的稀缺与高成本等关键问题，显著增强了遥感数据跨模态检索任务的精度和效率。
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公开(公告)号：CN118586282A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410729427.9
申请日：2024-06-06
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了面向稀疏连续控制任务的奖励塑造方法、装置、介质及终端，包括采集智能体与仿真环境交互产生的经验数据，包括智能体执行的动作，仿真环境的当前状态信息和下一个状态信息，以及仿真外部奖励信号；利用全连接神经网络构建势能函数网络模型，获取智能体在当前状态和下一个状态的仿真环境的势能值；根据势能值差，通过奖励塑造函数计算内在奖励信号并和仿真外部奖励信号合并，得到最终的奖励信号；利用损失函数对势能函数网络模型进行更新，调整智能体执行动作的策略，使智能体在与环境的交互中获得最大化累积奖励；本发明利用状态之间的新旧策略的优势值差异作为内在奖励，提高了稀疏连续控制任务中的智能体性能，降低了计算成本。
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公开(公告)号：CN109522432B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201811104365.3
申请日：2018-09-21
Abstract: 本发明涉及图像检索技术领域，公开了一种融合自适应相似度和贝叶斯框架的图像检索方法，包括以下步骤：S1：构建相似度矩阵和标识矩阵；S2：通过构建深度哈希神经网络模型从而将图像转换为近似哈希向量；S3：构建融合贝叶斯框架的损失函数；S4:通过构建相似度更新幅度模型实现图像相似度的调整；S5：对构建的深度哈希神经网络模型进行训练；S6：构建图像的哈希向量数据库；S7：将需检索图像的哈希向量与构建的哈希向量数据库进行比对，以找出相似的图像。通过本发明可提高图像的检索速度和精度。
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公开(公告)号：CN109064294B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201810953583.8
申请日：2018-08-21
Abstract: 本发明公开一种融合时间因素、文本特征和相关性的药品推荐方法。获取用户和药品的交互信息，所述交互信息包括用户对药品的评分信息以及相对应的时间戳信息；构建时间动态模型，所述时间动态模型包括药品基线偏差值模型、用户基线偏差值模型以及用户潜在兴趣模型；收集并处理第一信息得到第三信息，采用卷积神经网络提取第三信息中的文本特征；构建药品的相关性矩阵；构建个性化推荐模型并进行训练，得到用户和药品的潜在因子矩阵；计算用户对药品的预测评分，将评分高的药品推荐给用户。本发明能有效解决药品推荐准确率低、实时性差的技术问题，将药品实时推荐给所需的用户。
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公开(公告)号：CN108875076B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201810750096.1
申请日：2018-07-10
IPC: G06F16/583 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Attention机制和卷积神经网络的快速商标图像检索方法，包括搭建Caffe深度学习开源框架，对开源VGG16网络模型进行训练；基于VGG16网络模型设计包含两层卷积层的Attention网络，并在训练好的VGG16网络模型中添加Attention网络；使用FlickrLogos‑32数据集中的训练集对添加了Attention网络的VGG16网络模型进行训练；基于训练好的添加了Attention网络的VGG16网络模型生成Attention‑MAC商标特征提取模型；基于Attention‑MAC商标特征提取模型对待查询商标图像进行检索，并生成检索结果。本发明避免使用全连接层冗余的参数，达到精简模型的目的，提高训练和检索的速度，降低误检率。
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