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公开(公告)号：CN111956210B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010880573.3
申请日：2020-08-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/352
Abstract: 本发明涉及一种基于EEMD和信号结构分析的心电信号R波识别方法，属于心电信号检测技术领域。该方法首先利用EEMD将带噪声的心电信号分解成一系列IMF和残余分量。EEMD分解后的各模态分量可看作是心电信号不同成分，噪声以及R波的线性组合；即R波作为源信号分布在各个IMF中；然后通过ICA算法从各模态分量中提取出R波；最后将ICA分离出的R波分量通过滑动窗口获取R波的包络线获得初步检测的R波，并对初步检测到的R波根据优化标准进行不断迭代优化，最终实现R的识别。本发明针对带噪声的心电信号无需预处理过程即可直接识别R波，且能实现对R波的准确定位。
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公开(公告)号：CN111481192B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010323589.4
申请日：2020-04-22
Applicant: 重庆邮电大学 , 南京智盈人工智能研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于改进U‑Net的心电信号R波检测方法，属于心电信号技术领域该方法主要包括如下几个要点：1)对获取的心电数据进行预处理；2)将经过预处理的心电数据输入训练好的U‑net网络模型中；3)获取U‑net网络模型输出的心电信号分割数据；4)结合组平均聚类算法对分割结果进行优化，最终输出R波位置。与传统的R波检测方法相比，本发明引入深度学习中的分割网络，提高了在强噪声或波形异常环境下R波检测的正确率，该方法具有较好的定位灵敏度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114037666A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111261591.4
申请日：2021-10-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种数据集扩充和阴影图像分类辅助的阴影检测方法，属于图像处理领域。本发明包括以下步骤：1、基于生成对抗网络，设计ShadowGAN网络结构，用于生成阴影图像，并使用生成的阴影图像扩充原有的数据集；2、在现有的阴影检测网络模型中加入阴影分类模块；3、结合步骤1和步骤2，进一步提升检测的准确率。本发明提出一种针对阴影检测的数据集扩充方法和阴影图像分类辅助的阴影检测网络模型。本发明对自然环境中得到的阴影图像，利用深度神经网络，通过设计生成对抗网络的网络结构以扩充数据集，以及阴影图像分类辅助的阴影检测模型的网络结构，对阴影图像中的阴影区域进行更加准确的识别。
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公开(公告)号：CN113392844A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110661076.9
申请日：2021-06-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的医用胶片上文字信息的识别方法，属于医学影像处理技术领域。该方法包括：S1：将待识别文字信息的胶片图像输入到特征提取网络，获取含有文字多尺度的特征图；S2：将步骤S1获取的特征图输入到多方向窗口提取网络中，得到建议框；S3：利用改进的建议框旋转模块处理步骤S2的建议框，得到文本检测结果；S4：将步骤S3的文本检测结果输入到编解码文字识别模块中，得到胶片上对应的文字识别结果。本发明实现了医用胶片上文字信息自动识别，直接输出医用胶片上对应的中英文文字信息，无需人为修正和验证，效率高，准确率也有保障。
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公开(公告)号：CN111931791A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010802264.4
申请日：2020-08-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种实现图像翻转不变性的方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：S1：对图像中所有的特征描述符进行聚类并生成视觉词汇；S2：根据这些视觉词汇，建立索引结构模型来保存特征描述符；S3：利用包含最多特征描述符的视觉词汇分析主要关键点的分布；S4：确定对象是否翻转，并进行匹配。本方法具有较高的匹配效率和较高的匹配精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111798991A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010657929.7
申请日：2020-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM的新冠肺炎疫情群体态势预测方法，属于深度学习技术领域。该方法包括以下步骤：S1：新冠肺炎疫情数据获取；S2：全国新冠肺炎疫情群体态势预测；S3：省、自治区和直辖市新冠肺炎疫情预测；S4：城市新冠肺炎疫情群体态势预测。深度学习目前在许多领域取得了优异的效果，LSTM在时间序列预测问题上表现较好，能够很好的挖掘数据的时间特征和规律，相比于传统的非参数模型效果要好。
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公开(公告)号：CN111786688A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010548596.4
申请日：2020-06-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种基于嵌入式GPU的宽带并行信道化接收方法，包括：构建OpenCL平台，平台包括工作项和工作组；对读入OpenCL平台的宽带信号进行抽取，抽取间隔为信道数，抽取之后原先读入的一维数据形成一个二维矩阵，二维矩阵的行数为信道数；将每一行的数据分配给一个工作组来处理，每个工作组将该工作组内的输入数据乘以第一因子；各个信道上的数据与该分支上的多相滤波器系数进行滤波处理；对滤波后的数据乘以第二因子；对形成的二维矩阵按列进行FFT运算以获得各个信道上输出的数据；本发明同时处理多个信道的计算任务，提高了任务处理的效率。
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公开(公告)号：CN111428207A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010326857.8
申请日：2020-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于区块链技术的数字版权登记与交易方法，属于数字版权管理领域。该方法包括：用户注册：用户本地生成公钥、私钥和UserID；用户向业务服务器发送个人信息与签名信息；业务服务器校验注册信息；版权申请：用户提交版权申请相关的数据；业务服务器检查签名的信息，保存数字作品和相关信息；版权审核；版权授权；版权转让；数字作品文件下载。本发明利用区块链技术中的智能合约，使用数字签名技术以及区块链内部的交易共识来实现安全可靠的数字版权交易，无需第三方参与，优化数字版权交易流程。
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公开(公告)号：CN111211789A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010016493.3
申请日：2020-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明涉及一种围长为8的可快速编码QC-LDPC码构造方法。该方法针对QC-LDPC码码字间最小距离不够大而导致纠错性能下降的问题，将最大公约数(GCD)算法和Lucas序列相结合构造QC-LDPC码的信息位，避免短环的产生；同时为了降低编码复杂度，校验位采用了准双对角矩阵的形式，在保证大围长的同时实现QC-LDPC码的快速编码。其方法过程为：首先构造QC-LDPC码校验矩阵H的基矩阵Hb，将其表示为左右两个矩阵，左边部分矩阵Hl利用GCD算法与Lucas序列结合构造；右边部分Hq是一个非奇异矩阵，具有固定的准双对角线形式；再将基矩阵Hb中元素用零矩阵、单位矩阵和循环置换矩阵进行扩展，最终得到其校验矩阵H。仿真表明，在相同条件下，所构造的QC-LDPC码与同码长码率的其他三种QC-LDPC码型相比，其纠错性能更为优越。
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公开(公告)号：CN111030705A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911316959.5
申请日：2019-12-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明涉及基于等差数列(AP)与消除基本陷阱集(ETS)的一种低错误平层QC-LDPC码构造方法。该方法利用改进的ETS消除算法构造基矩阵，以减少基本矩阵中的小基本陷阱集。然后利用特殊性质的等差数列确定循环移位系数，扩展得到最终的校验矩阵。该构造方法的计算复杂度低且码字的码长、码率可灵活选择。仿真结果表明，在误码率为10-6时，所构造的码率为0.5的PTAP-QC-LDPC(1200,600)码与同码长码率的其他四种QC-LDPC码型相比，净编码增益都有一定提升。此外，PTAP-QC-LDPC(1200,600)码在信噪比3.2dB以后并未出现明显的错误平层。因而该方案能满足通信系统中低错误平层的要求。
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