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公开(公告)号：CN119625459A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411774890.1
申请日：2024-12-05
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种车门冲压件在线缺陷检测的方法，其特征在于：包括数据采集模块、数据增广模块和缺陷检测模块；数据增广模块中设置有采用pix2pix网络构建的生成模型，缺陷检测模块中设置有采用YOLOv5网络构建的检测模型；生成模型pix2pix网络中的卷积核采用MambaVision网络；所述方法包括：据采集模块采集生产线上多个真实缺陷图像作为原始训练数据集；数据增广模块根据收到的原始训练数据集利用生成模型生成多个仿真图像作为增广训练数据集；缺陷检测模块采用原始训练数据集和增广训练数据集对检测模型进行训练得到可用检测模型；缺陷检测模块利用可用检测模型对车门冲压件的缺陷进行在线实时检测。采用本发明的方法能提高车门冲压件缺陷检测的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN119107976A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411209829.2
申请日：2024-08-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种双分支前景背景特征表征与融合的声音场景分类方法，包括卷积计算单元和分类器，其特征在于：还包括前景特征表征模块、背景特征表征模块和自包含特征交叉融合模块；所述方法包括：卷积计算单元对输入音频进行时频特征的提取，得到初始音频特征谱图；然后前景特征表征模块和背景特征表征模块并行对初始音频特征谱图进行处理，分别得到前景音频时频特征和背景音频时频特征；然后自包含特征交叉融合模块对前景音频时频特征和背景音频时频特征进行交叉融合，得到可用分类音频特征；分类器根据收到的可用分类音频特征对所述输入音频所属的声音场景进行分类后输出分类结果。采用本方法对声音场景进行分类，大大提高了声音场景的分类精度。
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公开(公告)号：CN117647313A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311614211.X
申请日：2023-11-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及痕量分子检测技术领域，具体涉及一种光电探测及传感一体化的数字超表面红外光谱芯片及制备方法。包括自下而上依次设置的衬底、金属反射层、金属纳米颗粒层、热释电光敏层和数字超表面结构层；所述数字超表面结构层在器件的横切方向上呈像素阵列组成的离散化图形，数字超表面结构层能够在预设光波照射下激发表面等离激元共振，将光场能量局域在目标分子和热释电光敏层内，以提高红外光谱芯片的响应度及传感灵敏度；且通过预设算法设计数字超表面结构层的离散化图形的数组编码，以增强预设空间位置处的电场强度。具有响应度高、传感灵敏度高、信噪比高的优点。
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公开(公告)号：CN113379738A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110821397.0
申请日：2021-07-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出一种基于图像的疫木检测与定位方法及系统。本发明设计的多尺度候选区域融合网络，其中检测小目标的RPN(S‑RPN)以ResNet18得到的特征图，检测中型目标的RPN(M‑RPN)以ResNet32得到的特征图，检测大型目标的RPN(L‑RPN)以ResNet50得到的特征图。然后采用非最大抑制(NMS)来减少冗余的候选区域。该网络可以解决目前基于深度神经网络的目标检测网络模型难以应对多尺度松林疫木检测的问题。本发明提出根据云台监测塔的摄像机成像原理和数字地形高程数据(DEM)构建疫木三维定位几何模型，可以准确实现疫木爆发点的三维定位。本发明简单、快速，可提高松林疫木的监测预警能力。
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公开(公告)号：CN106251861B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610638937.0
申请日：2016-08-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明是一种基于场景建模的公共场所异常声音检测方法，该方法根据公共场所场景声音相对异常声音平均幅值小，波动范围较窄的统计特性，首先计算各场景声音信号的平均幅值，并基于期望最大化算法建立不同场景的高斯混合模型；然后求取待测声音信号与场景模型的似然度，进行似然度匹配，再基于多数投票原则和最小连续帧数的阈值条件判定待测声音帧是否为异常声音，从而实现异常声音的检测。本发明相对现有的异常声音检测方法，场景适应性更强，检测的错误率更低，同时检测的实时性和效率也较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105894478B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610435536.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于统计局部秩特征的图像去噪方法，首先利用局部秩算子，在不同参数条件下对图像进行局部秩变换，得到图像的正局部秩变换和负局部秩变换；接着将所述正局部秩变换和负局部秩变换相加得到参数连续变化的统计局部秩特征；之后在稀疏表示的图像去噪方法的基础上，将所述统计局部秩特征作为约束条件对图像进行初次去噪；最后通过控制去噪前与去噪后图像之间所述统计局部秩特征的差异对图像进行二次去噪，实现图像噪声的去除，获得最终的清晰图像。其显著效果是：与传统的基于稀疏表示的去噪方法相比，具有更佳的去噪效果，能够获得质量更高的去噪图像，进而能有效保障后续图像处理和分析的可靠性。
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公开(公告)号：CN107102165A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710242846.X
申请日：2017-04-14
Applicant: 重庆大学
IPC: G01P5/20
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子图像测速的表面流场测量方法，包括在待测流场表面布撒不限定材质和大小的示踪粒子；在所述待测流场设置至少一个视场，对视场进行视频图像采样，并对视频图像进行视场矫正后建立相应的鸟瞰图；将每个鸟瞰图划分成多个子网格，并对所有鸟瞰图中相应子网格的流速求均值，得到视场的流速；对多个视场的流速依次进行数据拼接和可视化处理，得到待测流场表面的可视化流速图像等步骤，利用PIV技术成功实现了表面流场流速的测量。其显著效果是：视频采集设备视角自由，对复杂地形和外界光照具有较好的鲁棒性，可满足不同的测试环境需求；支持任意类型的示踪粒子；分析速度快，测量精度高。
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公开(公告)号：CN103279933A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310225721.8
申请日：2013-06-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于双层模型的单幅图像超分辨率重建方法，其包括（1）利用L0梯度最小化方法和HoG算子生成K个训练簇，然后训练它的对应字典对；（2）依据HoG算子，自适应的选取用于测试的低分辨率图像块对应的几何字典对，并求解出低分辨率图像对应的高分辨率纹理细节图像；（3）利用L0梯度最小化方法求解出用于测试的低分辨率图像对应的高分辨率边缘结构图像；（4）把求解出的高分辨率纹理细节图像加到高分辨率边缘结构图像上得到初始高分辨率图像；（5）对初始高分辨率图像进行全局和局部约束得到最终高分辨率图像。本发明可以使得重建后的图像轮廓更清晰，细节信息更丰富，提高重建后的图像质量。
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公开(公告)号：CN101201894B
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN200710092945.0
申请日：2007-11-06
Applicant: 重庆大学 , 重庆建设工业有限责任公司
Abstract: 本发明是一种基于网格计算技术的大规模人脸数据库人脸识别方法，属于网格计算和模式识别领域。该方法借鉴数据网格的分布处理策略，构建了一个分层树形结构的人脸识别网格框架，由最高层、中间层和最低层三层构成。最高层实现人脸识别任务接收和任务分解，中间层实现大规模人脸数据库划分及子任务分解，最低层调用计算资源进行人脸识别。为了提高人脸识别的精度，本方法在最低层采用了多算法融合的人脸识别策略。本发明方法为大规模人脸数据库的人脸识别问题提供了一种新的解决方法，可以有效地解决大规模人脸数据库人脸识别计算耗时的问题，同时多算法融合可很好地克服姿态、光照、表情、饰物、背景、时间跨度等因素对人脸识别的影响。
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公开(公告)号：CN100446043C
公开(公告)日：2008-12-24
申请号：CN200710078174.X
申请日：2007-02-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G08B13/191 , G08B13/196 , G08B25/00 , G06T7/20 , H04N5/14
Abstract: 本发明是一种基于生物传感和图像信息融合的视频安防监控方法，该方法运用运动目标检测和图像信息融合方法分析监控视频图像，其步骤包括：当智能监控终端通过生物传感器检测到生物入侵时被触发产生报警后，通过专用局域网向监控中心主机发送报警信号；监控中心主机接收到报警信号后，利用运动目标检测和人体轮廓特征融合对监控视频进行分析，判断报警信号真伪；监控中心主机根据判断结果执行相应操作。该方法结合了生物传感和图像信息融合技术，可有效减少外界环境和其他生物对安防监控系统的影响，实现不同地理环境下的敏感区域和重要基础设施等场所只对入侵人体生物进行全天候的视频安全监控。
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