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公开(公告)号：CN117541572A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311618497.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 重庆科技学院 , 重庆工贸职业技术学院
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06T5/90 , G06T5/40 , G06N3/08 , G06T7/70 , G06T3/60 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种PCB元器件缺陷检测方法，包括：S1对PCB数据集进行数据增强和扩充；S2PCB数据集经数据增强和扩充后，对PCB图像中的元器件进行标注，获得标签文件；S3对Faster R‑CNN网络结构进行优化处理，得到MSF‑ECANet网络；S4采用coco数据集对MSF‑ECANet网络进行预训练，获得预训练模型；S5在步骤S1和S2获得的PCB数据集上训练MSF‑ECANet网络，微调步骤S4所获得的预训练模型，直至模型收敛；S6对步骤S5所获得的模型的精度以及准确度进行验证与评估；本发明通过训练后的模型对PCB元器件缺陷检测，能够提高PCB元器件缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN116363471A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310342003.2
申请日：2023-03-31
Applicant: 重庆工贸职业技术学院
Abstract: 本发明涉及医学图像识别和数据处理的技术领域，具体公开一种多尺度多网络的信息融合系统、方法及可读存储介质。方法包括以下步骤：采集超声图像；对超声图像进行特征提取，形成特征图；将特征图进行融合，形成多尺度特征图；以多尺度特征图融合结果构建特征金字塔，特征金字塔根据多尺度特征图融合结果调整感受野并识别多尺度特征图深层信息；建立双流网络，将网络数据集作为双流网络的预选训练参数，构建多网络融合策略置信度分配权重，将双流输出结果采取加权添加的方法进行处理；根据特征金字塔和多网络融合结果构建多尺度多网络信息融合策略。本发明能够解决多尺度信息不便于提取和多网络融合降低融合结果的准确率和鲁棒性的问题。
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公开(公告)号：CN111582370B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010383928.8
申请日：2020-05-08
Applicant: 重庆工贸职业技术学院
IPC: G06F18/241 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于粗糙集优化的脑转移瘤预后指标约简及分类方法。步骤如下：A数据收集与清洗，获取脑转移瘤患者临床病例数据，过滤预后指标相关信息；选取相关预后指标作为条件属性，选取每个病例对应的肿瘤良恶性作为决策属性形成决策表；B根据A中约简形成的决策表，采用动态群优化算法搜索决策空间中，条件属性数量最少，条件属性相对于标签类别依赖度最大，条件属性间相关度最小的约简属性集合；C将步骤B中约简的脑转移瘤预后指标集合进行分类。本发明在获得的脑转移瘤临床数据的基础上，无需通过人工约简筛选诊断，直接通过算法约简和分类，以获得和约简前同样甚至高于约简前的分类精度。
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公开(公告)号：CN117095274A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311116335.5
申请日：2023-08-31
Applicant: 重庆工贸职业技术学院
Inventor： 杨杰
IPC: G06V20/00 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的多模态细粒度场景识别方法，涉及场景识别方法技术领域。该基于深度学习的多模态细粒度场景识别方法，包括S1.图像接收处理，S2.图像多模态学习，S3.细粒度图像分类，S4.分类图像识别，S5.场景结果输出。通过在进行场景的识别时，首先汲取数值、文本、符号、时间序列，以及集合、树、图不同数据结构所组成的复合数据形式，进行对多源异构数据的挖掘分析，并且使用双线性卷积神经网络模型对细粒度图像进行高层语义特征获取，通过迭代训练网络模型中的卷积参数，过滤图像中不相关的背景信息，接着对图像进行分类处理，最终使得图像处理的精度更高。
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公开(公告)号：CN115491820A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211119072.9
申请日：2022-09-13
Applicant: 重庆工贸职业技术学院
IPC: D05B35/08
Abstract: 一种服装摺景褶皱加工装置，本发明涉及服装加工技术领域；它包含工作台、支撑脚和支撑架，所述的工作台外底壁的四角均固定有支撑脚，工作台的上侧设有支撑架，支撑架的竖板固定在工作台上表面的后侧；推动机构悬设在工作台的上方，推动机构与支撑架的竖板连接；的施压机构设置于推动机构的一侧，施压机构与支撑架的竖板连接；缝纫机本体滑动设置在工作台上表面的后侧，缝纫机本体设置于施压机构远离于推动机构的一侧；移动机构设置于工作台内部的后侧，移动机构与缝纫机本体连接；可根据需要褶皱的幅宽需求进行调节，从而有利于加工生产，且在摺景褶皱的同时进行缝纫，方便进行定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582370A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010383928.8
申请日：2020-05-08
Applicant: 重庆工贸职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于粗糙集优化的脑转移瘤预后指标约简及分类方法。步骤如下：A数据收集与清洗，获取脑转移瘤患者临床病例数据，过滤预后指标相关信息；选取相关预后指标作为条件属性，选取每个病例对应的肿瘤良恶性作为决策属性形成决策表；B根据A中约简形成的决策表，采用动态群优化算法搜索决策空间中，条件属性数量最少，条件属性相对于标签类别依赖度最大，条件属性间相关度最小的约简属性集合；C将步骤B中约简的脑转移瘤预后指标集合进行分类。本发明在获得的脑转移瘤临床数据的基础上，无需通过人工约简筛选诊断，直接通过算法约简和分类，以获得和约简前同样甚至高于约简前的分类精度。
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公开(公告)号：CN115491820B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202211119072.9
申请日：2022-09-13
Applicant: 重庆工贸职业技术学院
IPC: D05B35/08
Abstract: 一种服装摺景褶皱加工装置，本发明涉及服装加工技术领域；它包含工作台、支撑脚和支撑架，所述的工作台外底壁的四角均固定有支撑脚，工作台的上侧设有支撑架，支撑架的竖板固定在工作台上表面的后侧；推动机构悬设在工作台的上方，推动机构与支撑架的竖板连接；的施压机构设置于推动机构的一侧，施压机构与支撑架的竖板连接；缝纫机本体滑动设置在工作台上表面的后侧，缝纫机本体设置于施压机构远离于推动机构的一侧；移动机构设置于工作台内部的后侧，移动机构与缝纫机本体连接；可根据需要褶皱的幅宽需求进行调节，从而有利于加工生产，且在摺景褶皱的同时进行缝纫，方便进行定位。
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公开(公告)号：CN116246099A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310056902.6
申请日：2023-01-16
Applicant: 重庆工贸职业技术学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种基于弱监督学习的甲状腺结节细粒度自动识别分类系统，包括服务器，服务器预设有甲状腺细粒度识别模型，服务器用于获取识别图像，输出甲状腺细粒度识别模型根据识别图像输出的细粒度识别结果；甲状腺细粒度识别模型包括：特征金字塔注意力模块，用于根据特征金字塔注意力算法对识别图像进行处理；空间注意力模块，用于获取二元掩膜，根据二元掩膜生成注意力图进行定位判别区域；多网络融合模块，用于获取多个骨干网络的输出结果，对输出结果进行融合生成细粒度识别结果。采用本方案，能够解决现有技术中对甲状腺结节进行细粒度分类时，因超声图像多尺度和多网络结构导致分类准确度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116258898A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310069256.7
申请日：2023-02-06
Applicant: 重庆工贸职业技术学院
Inventor： 杨杰
IPC: G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06T5/00 , G06F17/14 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种多模态细粒度特征混合识别系统及方法，涉及细粒度特征混合识别技术领域。该系统，包括自适应多模传感器、多模态细粒度图像采集和图像信息预处理，所述多模态细粒度图像采集包括权值附加模态特征，所述图像信息预处理包括高频系数处理和低频系数处理，所述自适应多模传感器连接有多模态细粒度信息，所述多模态细粒度信息连接至权值附加模态特征。该系统及方法有效去除噪声的同时，保存原采集图像的细粒度特征信息，在一定程度上提高了去噪性能，并且可以成功地用于预测真实反映几乎所有尺度多模态细粒度特征的能谱能量分布，有望在多种模态的细粒度特征之间相互预测和建立流动中类湍流行为的多尺度相互作用模型。
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公开(公告)号：CN116132155A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310060714.0
申请日：2023-01-13
Applicant: 重庆工贸职业技术学院
IPC: H04L9/40 , G06F16/215 , G06F16/23 , G06F16/245
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱补全方法和系统，涉及网络安全技术领域，包括以下步骤：S1：建立风险数据库，预先建立网络安全中出现的网络威胁编程数据库；S2：输入网络安全事件数据，输入用于构建网络安全知识图谱的网络安全事件数据；S3：对网络安全事件数据进行判断，判断网络安全事件是否含有风险数据；S4：获取输入数据的编程数据，本发明的有益效果为：能够对含有风险数据的网络安全事件进行有效的处理，并且能够不断更新风险数据库，使得与风险数据库内接近的风险数据进行快速处理，有效完善网络安全体系，并且通过对同一IP地址输入风险数据的次数进行监控，对恶意输入风险数据终端进行屏蔽，有效遏制人为恶意输入病毒等威胁数据。
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