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公开(公告)号：CN104978579A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510316314.7
申请日：2015-06-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学 , 北京建筑大学
IPC: G06K9/34
CPC classification number: G06K9/344
Abstract: 本发明公开了一种对图像型垃圾邮件进行过滤的方法及装置，通过WAF模型对邮件图像中识别出的关键词进行关键词重构，并基于重构后的关键词对邮件进行判断和过滤，从而解决现有技术中基于图像过滤垃圾邮件准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN104978579B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201510316314.7
申请日：2015-06-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学 , 北京建筑大学
IPC: G06K9/34
Abstract: 本发明公开了一种对图像型垃圾邮件进行过滤的方法及装置，通过WAF模型对邮件图像中识别出的关键词进行关键词重构，并基于重构后的关键词对邮件进行判断和过滤，从而解决现有技术中基于图像过滤垃圾邮件准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN104834891A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510083460.X
申请日：2015-02-16
Applicant: 北京建筑大学 , 北京邮电大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种中文图像型垃圾邮件过滤方法，包括：在图像背景下提取得到图像中的汉字；使用汉字的关键点对汉字的字符特征进行表示；将字符特征与预先设置的样本库进行匹配，识别出垃圾邮件；对垃圾邮件进行过滤。本发明还公开了一种中文图像型垃圾邮件过滤系统。本发明在中文图像型垃圾邮件过滤中既能保留一定程度的语义信息，又能快速准确的进行识别，本发明可以在只使用很小的特征库下，得到极低的误识别率和很高的准确率。本发明具有更宽松的字符识别要求，能够适应更多变，背景更复杂的图像；对较广泛的图片都能到达较好的效果；在对中文的过滤应用中，本发明从实际垃圾邮件图像中提取少量关键字样本库，使得算法效率大大提高。
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公开(公告)号：CN119444912A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510045748.1
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T11/00 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种交互便捷的多功能图像生成方法，包括：接收输入的图像生成控制条件并预处理；图像生成控制条件包括：文本提示、实体条件图和背景图；通过生成模型对初始噪声图像进行全局引导去噪，获得噪声图像；利用生成模型中的交叉注意力图实现局部控制区域的自适应定位；根据定位后的局部控制区域，对预处理后的实体条件图和背景图进行多层次特征融合，获得多模态编码特征；将多模态编码特征通过视觉控制适配器获得视觉控制特征，与生成模型中的全局中间层特征，共同引导生成模型对噪声图像进行去噪，实现图像生成。该方法解决了多模态图像生成领域中交互不便捷、图像质量差以及功能单一的问题，显著提升了多模态图像生成的性能和用户体验。
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公开(公告)号：CN114119688B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111458315.7
申请日：2021-12-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/33 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于深度学习的冠状动脉造影前后单模医学图像配准方法，涉及医学图像配准技术领域，解决现有配准方法匹配位置难度较大，计算量大，速度缓慢等问题，本发明训练神经网络模型、数据读取和图像配准三个步骤将基于深度学习的图像分割技术应用到冠状动脉造影前后单模图像配准中。实现端到端的自动完成冠脉造影图像的单模配准任务。本发明首次将深度学习应用于冠脉造影领域的单模图像配准任务。利用血管区域的信息辅助网络更好地分割导管区域。本发明应用多种方法提高了待配准图像偏移量的准确性，提高了配准精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110837798A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911072166.3
申请日：2019-11-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉特性的草图笔画编组方法，包括：输入某一类别多张统一格式后的草图；统计草图中的笔画长度；基于设定阈值将草图中所有笔画长度划分为长笔画、中笔画和短笔画；将长笔画切分为中笔画和/或短笔画；根据得分计算规则对同一张草图中的所有笔画计算得分，得到得分矩阵；根据得分矩阵进行笔画编组；判断所有笔画是否完成笔画编组；完成笔画编组时，结束编组结束；未完成笔画编组时，根据编组结果，增加得分计算项，更新得分矩阵后计算得分矩阵进行笔画编组。本发明利用计算机学习手绘草图的视觉信息和时序信息，解决草图语义分割的问题，使其尽可能接近人类的认知水平，同时在一个计算模型中，可以同时协同多种编组特性。
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公开(公告)号：CN109799979A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910257901.1
申请日：2019-04-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于微信社群的教育类产品运营管理方法，包括：通过拓展网络应用框架，创建基于微信社群的教育类产品的运营管理系统的项目，生成配置文件和管理文件；框架采用网络服务交互协议，引用在执行时，加载项目配置文件，生成相关配置对象，优化同步项目；其中，网络服务交互协议包括网络服务交互协议服务器和网络交互协议应用；接收用户的请求，根据网络服务交互协议服务器创建服务网关接口服务器响应实例，指定超文本传输协议请求的异步回调机制，通过设置应用方法设置可调用的对象作为应用，异步回调机制调用应用处理用户的请求，向用户返回处理结果。本发明解决了运营管理人员数据呈现效率低的缺陷，提高了数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN109146872A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811016723.5
申请日：2018-09-03
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06N3/0454 , G06T7/10 , G06T2207/20016 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30048
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习和光流法的心脏冠状动脉影像分割识别方法，通过选取分段心脏造影Dicom视频中任意连续两帧图片作为训练样本，将训练样本输入神经网络中；神经网络基于所述训练样本，计算连续两帧图片之间的光流信息作为两帧之间的映射，同时将光流信息输入神经网络中；神经网络通过深度学习的方法对前一帧图片及光流信息得到的第三特征图及当前帧图片得到的第四特征图组合得到的第五特征图输入金字塔模块中，金字塔模块基于第五特征图应用金字塔融合的方法得到不同尺度的心脏血管特征图；反卷积层通过双线性插值的方法将不同尺度的心脏血管特征图沿着一个维度合并到一起，得到心脏冠状动脉影像分割识别血管图，提高了分割精确度。
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公开(公告)号：CN102404693A
公开(公告)日：2012-04-04
申请号：CN201110432512.1
申请日：2011-12-21
Applicant: 北京国基科技股份有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种数字集群系统及其使用方法，包括：集群调度服务器，用于在接收到对第一用户进行管理的请求后，生成针对第一用户终端的相应的执行消息，并发送给电话服务器，所述第一用户终端归属于第一用户；电话服务器，用于在接收到集群调度服务器的执行消息后，根据执行消息的内容向第一用户终端拨打相应类型的电话；管理模块，位于第一用户终端，用于在监听到电话服务器拨打的电话时，根据拨打的类型对第一用户终端进行相应的管理操作。本发明可以基于数字集群系统实现对用户终端的管理，能实现离线用户及时被激活登录数字集群系统、用户终端软件远程被销毁等，有利于提高应用行业应对紧急突发事件的能力，大大提高了数字集群系统的实用性。
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公开(公告)号：CN1234094C
公开(公告)日：2005-12-28
申请号：CN02157957.1
申请日：2002-12-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯分类器的文字字体判断设备及其方法。所述的设备包括：文字图像输入装置与前端处理装置、特征提取器、训练样本存储器、PCA分析器，PCA变换器、分类器参数估计器、贝叶斯分类器、可信度估计装置、判断结果输出装置和控制处理器。根据训练样本，利用统计处理方法自动学习知识，从而准确判断文字字体的设备。该设备结构化好，操作简单，判别精度高，并且对于被印章和底纹严重污染的文字，同样可以获得高精度，只需4～5个汉字即可准确判断字体，而且人工设定参数少，不依赖人的经验，回避了复杂而且容易出错的文字切分步骤，不需要对图像进行二值化。该设备适用于对识别精度要求严格的文字识别系统中，如银行支票识别系统、信函地址识别系统、表格识别系统等。
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