公开(公告)号：CN115496687A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211175527.9

申请日：2022-09-26

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 文凯 ,  季娟

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/13 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的边缘提取图像去噪方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：S1：将原始图像输入基于Canny算子的边缘提取网络来提取图像的边缘信息；S2：将原始图像输入基于残差学习的预处理网络进行初步去噪；S3：将初步去噪图像和边缘信息图像同时输入基于通道与空间注意力机制的融合网络，得到具有清晰边缘的去噪图像。本发明不仅减小了模型的复杂度，而且还大大提高了去噪效率。

公开(公告)号：CN115909141A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211361909.0

申请日：2022-11-02

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘辉 ,  何如瑾 ,  张琳玉 ,  季娟

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种伪异常引导的3D卷积自编码视频异常检测方法，属于视频监控领域。该方法首选使用正常数据模拟异常数据分布生成伪异常数，其次使用正常数据和伪异常数据对自动编码器AE进行训练，形成PA‑3DCAE，即伪异常引导的3D卷积自编码网络；然后最大化伪异常数据的重建损失，同时最小化正常数据的重建损失；最后基于重建的峰值信噪比PSNR计算异常得分。本发明提高异常行为检测模型的性能。

公开(公告)号：CN116246110A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310148845.4

申请日：2023-02-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 文凯 ,  薛晓 ,  季娟

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种基于改进胶囊网络的图像分类方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：S1：建立胶囊网络；S2：建立STM‑CapsNet模型；S3：建立基于自注意力机制的S‑Attention。本发明同时关注网络的特征提取部分和动态路由机制，前者通过添加注意力机制模块以获得高质量的特征信息，使网络能够有效地选择最重要，活跃度最高的低层胶囊来进行加权预测高层胶囊，从而更好地发挥胶囊的作用；后者则受CNN中共享权值机制的启发，通过共享转换矩阵大幅降低网络参数，以达到降低训练复杂度的目的；最后在胶囊网络损失函数的基础上加入网络各层的L2正则化损失项，以减轻模型的过拟合现象，提高模型的泛化能力。