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公开(公告)号：CN116468789A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310239547.6
申请日：2023-03-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明请求保护一种基于多先验融合策略的图像伪造定位方法、介质及系统，涉及数字图像处理、计算机视觉、机器学习等技术领域。具体步骤为：1)为了制作伪造数据集，收集现有领域中真实图像和对应的区域掩码的数据集；2)利用收集的真实图像和掩码通过算法制作伪造数据集。为了进一步提升深度学习模型泛化性，按照原始图像质量不同，制作了三种类型的伪造数据集；3)利用制作的三个伪造数据集，对编码器解码器结构的深度学习模型进行训练；4)同时为了进一步增强深度学习的泛化性伪造定位能力，使用多先验融合策略进行训练。5)利用训练得到的深度学习模型对测试的篡改图像进行伪造区域定位。模型可以对现实中的篡改图像进行检测和定位。
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公开(公告)号：CN116383733A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310357811.6
申请日：2023-04-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2415 , G01R31/00 , G01R31/52 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于HB‑CNN的电源变换器故障诊断方法，包括：获取电源变换器的原始故障运行数据；并根据不同的故障划分标准生成原始故障运行数据的N个故障类别标签；创建多层级故障分类模型，所述多层级故障分类模型包括：N个分类模块和M个特征提取模块；将原始故障运行数据输入多层级故障分类模型，将N个故障类别标签分别依次输入N个分类模块对多层级故障分类模型进行监督训练；利用传感器按固定的采样周期T实时获取电源变换器的目标运行数据，将目标运行数据输入训练好的多层级故障分类模型输出目标运行数据在不同故障划分标准下的故障类别。
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公开(公告)号：CN101656900A
公开(公告)日：2010-02-24
申请号：CN200910190827.2
申请日：2009-09-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于负载选择的光缓存装置和方法，涉及光纤通信技术领域。本发明针对现有光分组交换节点缓存结构光纤利用率低，体积大和成本高的特点，提出了一种新的基于负载选择的光分组交换节点缓存装置。当OPS节点的交换控制模块计算到网络业务负载低于阈值时，该缓存装置的输出端口通过光开关切换连通到OPS节点的输出端口扩展输出FDL缓存容量；当网络业务负载高于阈值时，该缓存装置的输出端口切换连接OPS节点扩展输入端口上作反馈共享缓存用，允许分组多次进入反馈连接的光缓存装置的光纤延迟线，降低高负载时因FDL缓存容量有限而导致分组丢包率快速上升的问题。本发明很好的解决了光分组交换网络的端口竞争问题。
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公开(公告)号：CN116091462B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202310084989.8
申请日：2023-02-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06T7/70 , G06V20/17
Abstract: 本发明属于人工智能安全领域，特别涉及一种针对无人机目标检测系统的物理对抗攻击方法；该方法包括利用预训练的生成对抗网络生成对抗补丁，将对抗补丁、训练样本及其标签文件输入到补丁转换模块得到对抗样本；将对抗样本输入到Yolov5目标检测器中，计算总体损失；设计目标优化函数，结合总体损失，采用Adam优化器训练对抗补丁；多次训练直到迭代次数达到预先设定值或损失函数收敛；本发明在汽车车顶上安装对抗补丁使地面车辆躲避无人机目标检测系统，从而实现对无人机航空目标检测神经网络进行安全性检测。
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公开(公告)号：CN118134817A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410254015.4
申请日：2024-03-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于曲线估计的无监督曝光校正方法，包括：构建曝光校正模型；采用MESC数据集对曝光校正模型进行训练，通过训练好的曝光校正模型对待校正图片进行自动曝光校正。本发明通过将传统将曝光校正视为图像到图像的映射视为特定于图像的曲线估计问题，并使用不同曝光条件的混合数据来训练网络模型，能够良好校正不同曝光水平的图片。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116092154A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211583824.7
申请日：2022-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于改进YOLOv5的实时小人脸检测方法，属于计算机视觉领域。包括以下步骤：步骤1.采用YOLOv5作为小人脸检测的基础框架，该YOLOv5小人脸检测模型中加入了SKAttention，通过动态计算每个卷积核得到通道的权重，动态的将各个卷积核的结果进行融合，可以让神经网络更加关注小人脸，提升真实场景中小人脸检测的精度。步骤2.设计了小人脸特征增强模块，将特征图进行上采样处理，使得特征图继续扩大，同时将浅层特征图与深层特征图进行融合。步骤3.为了满足实时性要求，采用YOLOv5模型，并将主干特征提取网络C3替换为更轻量的ShuffleNetV2网络，以实现网络模型的轻量化,平衡速度和精度。
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公开(公告)号：CN114647859A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210214785.7
申请日：2022-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种隐私保护的彩色图像特征提取方法，涉及图像加密、数字图像处理、计算机视觉等技术领域。具体步骤为：1)用户用四元数表示彩色图像，利用向量同态加密方案对四元数像素加密；2)将设计的隐私保护彩色图像特征提取算法和加密图像部署到服务器；3)服务器利用加密图像和用户提供的特征提取算法，计算密文特征并返回给用户；4)用户对服务器返回的加密特征进行解密，并用于后续的图像任务。本方法能够在保护图像隐私的同时，将特征提取算法外包给资源充足的第三方服务器，并且提取的特征在后续任务中表现出良好的性能，具有实际意义。
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公开(公告)号：CN111312437A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010206925.7
申请日：2020-03-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种光纤跳纤光电同步传输装置及其安装方法，包括光纤芯、光纤护套管、电信号传输线。其中，光纤芯位于最里层，最外层被塑料护套管所包裹，电信号传输线放置在光纤跳纤护套管内。光纤芯传输光信号，电信号传输线传输电信号，同时电信号传输线兼具原有结构中芳纶纤维对于管线的增强作用。还包括线端固定头结构，同步跳纤线线端采用相应的固定接头，所述的跳纤线线端固定头结构包括锁紧套、压紧瓣。跳纤芯及电信号传输线可以接入输入输出设备连接端。
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公开(公告)号：CN108174214A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711291713.8
申请日：2017-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/186 , H04N19/176 , H04N19/103 , H04N19/12 , H04N19/136 , H04N19/61 , H04N19/70
Abstract: 本发明请求保护一种基于屏幕内容视频编码的远程桌面共享方法，属于视频信号处理与远程共享技术领域。在主控端，首先要采集图像数据并保存在图像采集缓冲区；然后将采集的设定帧数图像转换为屏幕内容视频流；接着，通过屏幕内容视频编码器生成比特数据流，经信道传输发送到受控端。在受控端，屏幕内容视频解码器将接收的比特数据流解码并转换，在受控端实时显示主控端图像。本发明主要利用屏幕内容视频编码技术特有的自适应彩色转换、帧内块拷贝、调色板模式等多项性能优良的工具，可以达到对屏幕内容，特别是对于处理4K、甚至8K屏幕分辨率图像近似无损压缩的效果，并为后续视频编码技术的应用研究提供支持。
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公开(公告)号：CN118015429A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410278924.1
申请日：2024-03-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/28 , G06V10/46 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于边界比特优化的二值描述符学习方法；该方法包括：获取训练图像并对其进行预处理，得到正例对图像和负例对图像；将两种图像对分别对应输入到神经网络的两个分支中进行对比学习，得到训练图像的实值描述符；将实值描述符输入到二值化模块中进行处理，得到二值描述符；计算对比损失；根据对比损失，采用描述符梯度优化模块进行梯度优化，调整模型参数，得到训练好的二值描述符学习模型；使用训练好的二值描述符学习模型得到二值描述符，根据二值描述符得到图像特征匹配结果；本发明解决了网络学习过程中出现的低效用维度问题，可得到更强信息能力与区分能力的二值描述符，进而提高图像匹配的准确性。
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