-
公开(公告)号：CN113033595B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202011548196.X
申请日：2020-12-24
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗技术来根据指定标签生成汽车图片的方法，步骤为：1)获取真实汽车图片，并打上标签Fi；2)建立汽车图片对抗生成网络。3)得到汽车生成图片。4)计算汽车生成图片和真实图片中Fi标签数据组合损失；5)更新汽车图片判别器Di权重；6)更新汽车图片生成器G的权重；7)完成汽车图片对抗生成网络的训练；8)在汽车图片对抗生成网络中输入指定的h种标签，输出对应的汽车生成图片。本发明能够根据指定的条件标签，生成对应的汽车图片，丰富了生成图片的多方约束，使得结果更加精准、满足用户需求。
-
公开(公告)号：CN113139449A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110403822.4
申请日：2021-04-15
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于生理信号的具身学习认知负荷评估系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据重构模块、认知负荷水平评估模块和用于存储数据的数据库；本发明采用长短时记忆网络来进行分类，能更真实地学习多种生理信号序列之间的关系，从而提高识别准确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113887556A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110992661.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLO‑V5的小细胞肺癌检测装置，包括数据采集模块、数据预处理模块、肺结节检测与分类模块。本发明可以实现对肺部CT(Computed Tomography)图像中肺结节的检测分类，以有效地识别小细胞肺癌和其他肺癌。
-
公开(公告)号：CN113033595A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202011548196.X
申请日：2020-12-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗技术来根据指定标签生成汽车图片的方法，步骤为：1)获取真实汽车图片，并打上标签Fi；2)建立汽车图片对抗生成网络。3)得到汽车生成图片。4)计算汽车生成图片和真实图片中Fi标签数据组合损失；5)更新汽车图片判别器Di权重；6)更新汽车图片生成器G的权重；7)完成汽车图片对抗生成网络的训练；8)在汽车图片对抗生成网络中输入指定的h种标签，输出对应的汽车生成图片。本发明能够根据指定的条件标签，生成对应的汽车图片，丰富了生成图片的多方约束，使得结果更加精准、满足用户需求。
-
公开(公告)号：CN113892942B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110971693.9
申请日：2021-08-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种实时追踪人体下肢运动的穿戴设备，包括可穿戴主体(1)、感知模块(2)、主控模块(3)和上位机；本发明提供了一种有线/无线双模的实时追踪人体下肢运动的穿戴设备，配合上位机算力，结合高识别率的态势感知算法和机器学习状态预测算法，在考虑穿戴舒适性的情况下，有效平衡了设备成本和运动捕捉准确率的问题，能实时地感知人体大腿与小腿姿态变化，追踪下肢移动轨迹、识别下肢动作，兼具灵活性、低延时、结构简单、制作成本低等优点。
-
公开(公告)号：CN114202002A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110811268.3
申请日：2021-07-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于改进FasterRCNN算法的肺结节检测装置，包括数据采集标注模块、数据预处理模块、特征提取模块、肺结节检测与分类模块；数据采集标注模块主要进行相关数据的收集与标注，以便为后续模型学习提供真实标签；数据预处理模块主要对数据集进行数据增强以及格式转换；特征提取模块主要从图片中提取抽象特征，得到高级语义信息；肺结节检测与分类模块依据特征对图片中的肺结节进行定位和分类，输出图片中肺结节的位置坐标及类别概率。本发明对FasterRCNN进行了改进，保证准确率的同时提高了检测分类速度。
-
公开(公告)号：CN113892942A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110971693.9
申请日：2021-08-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种实时追踪人体下肢运动的穿戴设备，包括可穿戴主体(1)、感知模块(2)、主控模块(3)和上位机；本发明提供了一种有线/无线双模的实时追踪人体下肢运动的穿戴设备，配合上位机算力，结合高识别率的态势感知算法和机器学习状态预测算法，在考虑穿戴舒适性的情况下，有效平衡了设备成本和运动捕捉准确率的问题，能实时地感知人体大腿与小腿姿态变化，追踪下肢移动轨迹、识别下肢动作，兼具灵活性、低延时、结构简单、制作成本低等优点。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.014 seconds)
