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公开(公告)号：CN103856320A
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201410097344.9
申请日：2014-03-17
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多级混沌系统的动态S盒构造方法，属于信息加密领域。本发明将密钥映射为Chebyshev混沌映射系统和分段线性混沌映射系统的初始条件和演化参数，不同密钥映射为不同的系统参数，实现了实时生成不同S盒的动态特性。由于使用两级混沌系统，对两个混沌系统的输出进行异或操作以生成S盒元素，与使用单一混沌系统相比提高了抗破译难度。同时两级混沌系统的输出均相互交叉反馈给对方，实现混沌系统之间的动态交叉扰动，进一步增大了所生成S盒的扩散性和扰乱性，实现了严格雪崩效应，显著提高安全强度。本发明简洁高效，便于软硬件实现。
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公开(公告)号：CN115063638A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210871875.3
申请日：2022-07-22
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/58 , G06T7/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16C20/10 , G16C20/20 , G16C20/30 , G16C20/70
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的垃圾热值建模方法，它包括如下步骤：第一步：采集垃圾可见光或近红外的高光谱图像，并根据需要采用生成对抗网络进行扩展，构建数据集；第二步：对数据集中图像进行局部语义标注、热值与成色的标注；第三步：训练以ResNet‑50为骨干网络的语义分割模型；第四步：采用训练好的语义分割模型进行图像分割，计算各垃圾成分的占比；第五步：训练预估计网络：以成分占比为主要输入参数，辅助从图像中提取的颜色、纹理等特征，对热值进行拟合；第六步：通过人工检测垃圾热值和垃圾入炉后产生的实际蒸汽量等实际生产数据来修正估计热值。本发明，可回收生活垃圾的高光谱图像进行识别分类，可以有效分辨垃圾类型。
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公开(公告)号：CN112084990A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010976712.2
申请日：2020-09-16
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明通过引入基于卷积神经网络的环境辅助的单步人脸检测器模型，将从课堂的实况视频中提取关键帧图像经过图像预处理技术的处理后送入模型,返回人脸图像，基于人脸图像再其送入基于卷积神经网络的头部姿态识别模型，在得到抬头者的图像后利用回溯思想通过人脸识别技术，通过人脸识别，减少人脸检测出现的误检率，矫正抬头统计的数据实现实时地检测单个课堂听课者的抬头率，最后统计出课堂的抬头率。
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公开(公告)号：CN107507288A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710727243.9
申请日：2017-08-23
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G07C1/10
Abstract: 本发明公开了一种快速考勤方法及装置，该方法包括以下步骤：S1：考勤系统中负责加密的模块依据加密算法生成考勤识别码，考勤识别码中包含了考勤点所处经纬度信息，该经纬度信息作为考勤点的位置信息；S2：被考勤者对考勤识别码进行解析，获得被考勤者所处的位置信息，考勤系统判断被考勤者的位置信息与考勤点所处的位置信息是否相符，如果在考勤点范围n米内，视作有效考勤，否则记录考勤失败。本发明快速考勤、准确考勤、大批量同时考勤、可适用于工厂、学校、公司等需要经常考勤的场所，每个人使用自己的设备进行考勤，不必排队进行考勤操作，极大节约时间。
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公开(公告)号：CN115620395A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211283552.9
申请日：2022-10-20
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种融合自注意力机制和残差网络的湖边危险行为检测方法，包括获取训练视频序列和测试视频序列；对训练视频序列依次进行图像增强和运动目标检测，得到训练数据集；对训练数据集进行筛选，得到输入数据集；使用输入数据集对长短期记忆神经网络进行训练，得到行为检测模型；对测试视频序列依次进行图像增强和运动目标检测，得到测试数据集；将测试数据集输入行为检测模型中进行训练，得到危险行为检测结果。本发明通过对视频序列进行图像增强后再进行行为检测，解决了现有的行为检测技术手段的危险行为检测的准确率低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115346054A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210885111.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉SLAM的文物展示增强现实方法，它包括如下步骤：第一步，提取点特征；第二步，提取线特征；第三步，点线综合的相机位姿估计，采用两个并行的线程分别对每一个输入的视频帧提取点特征与线特征，并行地进行特征匹配；第四步，点云平面拟合，采用RANSAC算法进行平面拟合，然后采用奇异值分解算法计算出该平面的中心点与法向量，最后用点法式来表达这个平面；第五步，虚拟模型渲染。本发明可以对低纹理文物特征点不明显，还原难度较大的文物进行特征提取。
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公开(公告)号：CN115120250A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210741130.5
申请日：2022-06-27
Applicant: 重庆科技学院
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/374 , A61G5/10 , A61B5/00 , G06F3/01 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/73 , G06T7/77
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号和SLAM控制的智能脑控轮椅系统，包括脑电信号处理模块、脑电信号采集模块、神经网络模块、电源模块、蓝牙传输模块和导航模块，所述脑电信号采集模块利用OpenBCI开源脑电设备获取使用者实时脑电信号，通过应用程序和软件在PC端绘制脑电波图像并显示。本发明可以帮助老年人和下肢残疾人群解决其移动行走，通过脑机接口接受使用者大脑发出的前进后退等命令，并通过视觉SLAM实现进一步的路径规划与自动驾驶。
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公开(公告)号：CN115077532A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210774638.5
申请日：2022-07-01
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉SLAM的轮椅室内导航系统，它包括环境信息采集处理模块、环境地图构建模块、IMU模块、控制系统和导航模块，本发明以视觉SLAM和IMU(惯性测量单元)融合为主要研究内容，轮椅自动导航系统使用构建的环境地图和IMU模块实现轮椅的自主导航。其本质为利用传感器提供的信息，对自身在地图上的位姿不断进行更新并导航的循环过程。本发明在室内未知地图情况下，进行自主定位和构建地图，实现自主导航，具有智能控制、自主导航、可靠性高。
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公开(公告)号：CN115063313A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210684372.5
申请日：2022-06-16
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于稠密光流法自适应伽马矫正的视频增强算法，本算法首先计算稠密光流场，然后对每帧图像进行像素级别的图像伽马矫正；其中，光流法的基本约束方程如下：Ixu+Iyv+It＝0。本发明能够保留自然图像较为清晰的边缘特征，对图像的损伤程度较小。本发明的算法能够有较好的增强图像亮度、保持较好的边缘细节信息，实现了低光照环境下的视频增强。
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公开(公告)号：CN113963272A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111241415.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进yolov3的无人机图像目标检测方法，包括以下步骤：S1、针对需要应用的场景进行数据采集，并划分出训练集和验证集；S2、通过k‑means聚类方法生成九个适用于数据集的锚框；S3、对数据集进行预处理；S4、按照九个初始锚框将数据集导入到神经网络中进行训练，并用验证集检验每一轮训练后的效果，直至模型收敛；S5、通过yolov3原本的后处理模块得到预测结果，包括BBoxPostProcess和MaskPostProcess，将预测结果展现在原图像上；S6、将需要检测的图像输入训练后的小目标检测模型，得到该图像中目标的类别和位置信息，并反映到原始图像上。本发明能够充分考虑到小目标检测中小目标特征信息缺失，遮挡严重的情况，有效提高小目标检测的精度。
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