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公开(公告)号：CN114283158A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111490173.2
申请日：2021-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理领域，具体涉及一种视网膜血管图像分割方法、装置及计算机设备；所述方法包括获取视网膜血管图像并预处理；将预处理后的图像输入到训练完成的U‑Net网络中；利用U‑Net网络中编码器的各残差金字塔卷积层与对应的池化层提取特征；将每一层的卷积特征通过跳跃连接的方式传递至对应的注意力机制层，并选择注意力特征；利用U‑Net网络中解码器的各残差金字塔卷积层与对应的上采样层，将上采样层的采样特征与对应的注意力特征进行拼接，并传递至解码器的最后一个残差金字塔卷积层，得到视网膜血管的分割结果。本发明以U‑Net网络为基础，实现了视网膜血管图像的分割。
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公开(公告)号：CN112927240B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110249702.3
申请日：2021-03-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于改进的AU‑Net网络的CT图像分割方法，该方法包括：获取待分割的脑CT图像，对获取的脑CT图像进行预处理；将处理好的图像输入到训练好的改进AU‑Net网络中进行图像识别分割，得到分割后的CT图像；根据分割后的脑CT图像识别脑出血区域；改进的AU‑Net网络包括编码器、解码器以及跳跃连接部分；本发明针对脑出血CT图像出血部位大小及形状差异性较大而导致分割精度较低的问题，提出了一种基于编码‑解码结构，在该结构中设计了一种残差八度卷积模块，使得模型能更精确的分割识别图像。
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公开(公告)号：CN108134661A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201810090986.4
申请日：2018-01-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L5/00 , H04B7/0413
Abstract: 本发明请求保护一种大规模MIMO系统中低复杂度的导频分配方法，属于抑制导频污染领域，为了更有效地分配导频、减小导频污染，首先，在时分双工的工作模式下，利用时移导频获得信道估计；然后，把非线性规划的导频分配问题，通过建模转化为线性分配问题，分层式地分配导频给小区和用户。该发明所得结果有效地提高了用户的频谱效率，减小了导频污染，在一定程度上，降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN119417865A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411459420.6
申请日：2024-10-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/269 , G06V10/42 , G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/72 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于全局匹配的光流计算方法，属于光流估计领域。其包括：获取视频流中两个连续的视频帧，分别从两个连续的视频帧中提取对应的密集特征，并对其进行特征增强；计算两个连续视频帧的像素特征之间的相似性，并根据可微分匹配层获取相应像素坐标的对应关系，从而得到对应的光流；根据基于自关注的光流传播方式进行光流预测，将预测的光流作为计算结果；设计L1损失函数，对所有光流计算进行监督。本发明通过将光流重新表述为全局匹配问题，有效解决了长期存在的大位移难题，同时通过参数共享和注意力机制提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN118838473A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410946767.7
申请日：2024-07-15
Applicant: 中国移动通信集团江西有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 重庆邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种时钟相位偏移检测方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及工业无线网络技术领域，包括：在从时钟和主时钟进行网络时间同步交互时，获取时间戳数据、噪声数据以及预设采样时间间隔采集的目标时刻的温度数据；根据时间戳数据得到时钟相位偏移观测值；将时钟相位偏移观测值、温度数据、预设采样时间间隔、时间戳数据以及噪声数据输入至增广状态空间模型中，得到目标时刻的时钟相位偏移预测值；根据时钟相位偏移观测值和时钟相位偏移预测值进行时钟相位偏移检测，考虑了环境温度对从时钟和主时钟进行时间同步交互时的影响，补偿温度变化对时钟频率偏移的影响，显著提高了时钟相位偏移动态检测的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117812108A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850254.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/12 , H04L47/2491 , H04L47/80 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种基于能耗的物联网服务组合优化方法，属于物联网领域。基于能耗的物联网服务组合优化方法，该方法包括以下步骤：S1：定义问题；S2：计算物联网服务组合的能耗；S3：算法设计与实现；本发明在物联网服务组合过程中充分兼顾了组合能耗与服务质量，并结合用户对于组合服务所必须满足功能属性与非功能属性(服务质量)，提出了物联网环境下受服务质量约束下的低能耗服务组合问题，并对此提出了一种面向该问题而改进的蜂群算法，有效的解决了该问题。
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公开(公告)号：CN117809373A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850226.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度3D卷积与时空注意力的步态识别系统，属于步态识别技术领域，包括步态轮廓图像采集模块：用于采集得到步态轮廓图像序列；初级时空特征生成模块：用于利用3D卷积块获得初级步态特时空特征F；多尺度层次3D卷积模块：包括三条支路，第一支路用于提取部分级尺度的时空特征FLi；第二支路用于获取步态的整体时空特征FG；第三支路用于基于FLi和FG，得到最终的多尺度融合特征FM；特征融合模块：用于采用时间注意力机制对时间和空间特征进行融合；模型训练模块：采用三元组损失函数和交叉熵损失函数联合训练步态识别模型；步态识别模块：利用训练好的步态识别模型对视频中的步态进行识别。
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公开(公告)号：CN116341568A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211664052.X
申请日：2022-12-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/35 , G06F40/205 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力神经网络的机器人情感响应方法，属于人机交互情感计算领域，S1：对系统交互历史信息进行情感识别与量化；S2：利用Attention机制与LSTM网络学习系统情感交互过程，对多轮交互客服机器人在情感空间内的候选情感集中的候选情感策略进行概率预测；S3：采用贪婪策略选择概率分布值最大的情感策略作为机器人最优响应情感策略。本发明实现了机器人情感的自主反馈，同时对用户当前整体情感状态倾向性进行计算，利用判别决策机制及时主动发起对用户消极情感状态的积极性引导，降低对外界情感刺激的依赖性。
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公开(公告)号：CN116170878A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211631308.7
申请日：2022-12-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/0446
Abstract: 本发明涉及一种基于改进IBN网络的意图冲突协调化解方法，属于意图网络领域，包括以下步骤：S1：将用户的意图请求映射到网络资源的层面上，将意图冲突问题转化为资源分配问题；S2：将所述资源分配问题从时间维度上划分为时间容忍型意图和非时间容忍型意图；S3：针对时间容忍型意图，将其意图调整到与之相邻的其他时间片上去实现，并增加上一个时间段对该时间段的影响；S4：针对非时间容忍型意图，将多个性能意图冲突化解问题转化为关于网络资源调配的多目标优化问题，使用深度强化学习网络不断感知学习网络环境，调整更新网络中部署策略，解决意图冲突。
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公开(公告)号：CN114445373A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210102323.6
申请日：2022-01-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于脑肿瘤MRI图像处理，特别涉及一种基于DR‑UNet的脑肿瘤模糊边缘分割方法，包括构建基于DR‑UNet的脑肿瘤模糊边缘分割模型，该模型包括编码器、解码器以及融合注意力机制，所述编码器包括级联的卷积层、多个池化层和多个密集流组单元，池化层设在两个密集流组单元之间；所述解码器包括级联的多个改进的残差模块、多个上采样重构模块以及反卷积层，上采样重构模块设在两个相邻的改进的残差单元之间；融合注意力机制将编码器池化层的输出以及解码器中改进的残差模块的输出分别作为下一级上采样重构模块的低层特征输入和高层特征输入；本发明具有参数高效、分割精度良好等优点。
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