一种太阳探测光学图像压缩方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119863533A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202411711799.5

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本发明公开一种太阳探测光学图像压缩方法,包括以下步骤:1)构建基于ShuffleNetV2主干网络的YOLOv5s太阳探测光学图像压缩模型。2)获取太阳探测光学图像;3)将太阳探测光学图像输入至YOLOv5s太阳探测光学图像压缩模型,实现太阳探测光学图像的压缩。本发明提出了一种太阳探测光学图像压缩模型,通过对网络结构进行改进,结合紧凑设计与结构化剪枝技术,该方法在实现对太阳探测光学图像高效压缩的同时,降低了模型计算复杂度,确保关键图像区域的细节保留,使其更适合空间探测中的数据传输需求。

    基于SE-ResNet50网络模型的人数统计方法、装置及可读存储介质

    公开(公告)号:CN114494111A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202111470848.7

    申请日:2021-12-03

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及通讯技术领域,公开了一种基于SE‑ResNet50网络模型的人数统计方法、装置和可读存储介质,该方法包括:基于无线接收器采集不同人数下的训练无线数据,并对所述训练无线数据进行图像化显示,生成训练数据图像;利用所述训练数据图像构建并训练SE‑ResNet50网络模型;基于所述无线接收器采集当前无线数据,并对所述当前无线数据图像化显示生成当前数据图像;将所述当前数据图像输入SE‑ResNet50网络模型,计算得到当前人数统计结果。本发明能够实现准确的人数统计,减小环境以及建筑结构对人数统计的影响,减小光照强度对人数统计的影响,以及实现避开建筑物统计人数的功能。

    人数统计方法、装置及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN114418936A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202111470354.9

    申请日:2021-12-03

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及通信技术领域,公开了一种人数统计方法、装置和计算机可读存储介质,该方法包括:基于无线接收器采集不同人数下的训练无线数据,并对训练无线数据进行图像化显示,生成训练数据图像;利用训练数据图像构建并训练融合网络模型;基于无线接收器采集当前无线数据,并对当前无线数据图像化显示生成当前数据图像;将当前数据图像输入融合网络模型,计算得到当前人数统计结果。本发明能够实现准确的人数统计,减小环境以及建筑结构对人数统计的影响,加强了无线数据不同特征通道之间的空间关系,实现了特征数据进行回归预测,进而实现了提高人数统计的精度,大幅减少了计算量,节省了计算时间以及节约了计算资源。

    无线信号显示方法、装置及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN114118133A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111178195.5

    申请日:2021-10-09

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及通信技术领域,公开了一种无线信号显示方法、装置及计算机可读存储介质,该无线信号显示方法步骤包括:对无线信号进行解析,得到信号幅值矩阵;对所述信号幅值矩阵进行数据转换,得到转换幅值矩阵;对所述转换幅值矩阵进行图像化显示,得到无线信号图像。本发明能够提高无线信号的可见性,提高无线信号的直观表达能力。

    一种基于堆叠降噪自动编码算法的红树林生态健康评价方法

    公开(公告)号:CN108510191B

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN201810281244.X

    申请日:2018-04-02

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于堆叠降噪自动编码算法的红树林生态健康评价方法,主要包括以下步骤:1)确定红树林生态保护区。2)建立红树林生态指标数据集。3)对数据集X和数据集Y进行预处理。记数据集X归一化后为数据集R1。4)利用堆叠降噪自动编码算法对数据集X中的数据进行训练。5)建立红树林生态指标预测模型。6)利用所述红树林生态指标预测模型、所述线性训练集S和红树林生态健康评价等级判定表,对所述红树林生态保护区内红树林未来生态健康状况进行预测。本发明利用这些已预测到的重要生态指标,结合红树林生态健康评价等级判定表,最终实现对红树林生态健康状况进行准确预测。

    一种基于多维生理大数据深度学习的健康状态评价系统

    公开(公告)号:CN106446765A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610589952.0

    申请日:2016-07-26

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开一种基于多维生理大数据深度学习的健康状态评价系统,利用非监督卷积神经网络来提取生理时序数据的特征,然后再利用多元高斯分布做特征的异常检测。结果显示,是一种高效的能从原始的生理信号学习信号的高层次特征和多元高斯分布异常检测的生理信号的异常检测系统。使用者可以鉴别某些早期病症,提前采取相应的预防措施降低患病风险。

    一种基于超声波二维测温装置的飞渡时间测量方法

    公开(公告)号:CN105300553A

    公开(公告)日:2016-02-03

    申请号:CN201510568034.5

    申请日:2015-09-08

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 针对超声波飞渡时间精确测量的要求,本发明提出了一种基于超声波二维测温装置的飞渡时间测量方法。该方法采用4个超声波传感器构建了二维测温环境,基于Lab VIEW软件平台设计了虚拟仪器温度测试系统,对采集的信号波形先求取包络,以提取其总体特征走势,采用互相关算法计算得到更为精确的飞渡时间,依据超声波测温原理计算飞渡路径温度平均值,并与温度仪实际测量值比较,将其温度误差值转换为飞渡时间误差。经过理论分析与实验验证,该方法测量的飞渡时间精度达到ns级。

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